Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: Han TutuH
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=74a68eb3-4c50-48c6-890b-9f12e1c07f3f
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated
O futuro da IA com AIRIS: uma abordagem dinâmica para aprendizagem e adaptação
A inteligência artificial (IA) nunca para de evoluir e, ano após ano, vamos além dos sistemas tradicionais baseados em regras, rumo a modelos de IA mais adaptativos e autónomos. Um desses sistemas de ponta é o AIRIS da SingularityNET, que significa Simbolismo Interpretado por Reforço Inteligente Autônomo.
A AIRIS fez enormes progressos no ano passado, demonstrando uma notável capacidade de aprender, adaptar-se e resolver problemas em ambientes cada vez mais complexos. Acreditamos que este nível mais elevado de resolução de problemas do mundo real é um marco e uma conquista significativa no desenvolvimento da IA, um marco que adoraríamos partilhar consigo.
Em seus estágios iniciais, o AIRIS demonstrou suas habilidades de aprendizado e resolução de problemas em um ambiente de jogo de quebra-cabeça 2D. Lá, ele mostrou raciocínio de alto nível ao estabelecer subobjetivos, como encontrar chaves para abrir portas. O agente aprendeu a atingir objetivos por meio da exploração e interação, criando suas próprias metodologias de resolução de problemas.
Hoje, o AIRIS está evoluindo de um ambiente 2D para um ambiente 3D, o Agente AIRIS no Minecraft. A transição entre os dois ambientes apresenta vários desafios: Um mundo 3D é inerentemente mais complexo, com uma maior variedade de objetos, interações e considerações espaciais. O agente de IA não deve apenas navegar por um cenário mais complexo, mas também lidar com uma gama mais ampla de ações e fatores ambientais.
Se você estiver interessado em se aprofundar nos aspectos técnicos do sistema AIRIS e nos desenvolvimentos interessantes do SingularityNET, não deixe de conferir nosso episódio “Terças-feiras Técnicas” com Berick Cook, desenvolvedor de IA da SingularityNET. Nesta série envolvente, exploramos as complexidades dos nossos projetos de IA, com discussões e demonstrações de especialistas que destacam as capacidades inovadoras do AIRIS. Quer você seja um entusiasta experiente de IA ou esteja apenas começando sua jornada, esses episódios fornecem insights valiosos e práticos que podem melhorar sua compreensão do cenário em evolução da inteligência artificial.
Os sistemas tradicionais de IA, ou GOFAI, operam com base em declarações explícitas do tipo “se-então”.
Estes sistemas requerem uma programação meticulosa de todos os cenários possíveis, tornando-os inflexíveis e limitados em ambientes dinâmicos.
Imagine um personagem de um jogo que entende que se um botão for pressionado, ele deverá se mover em uma direção específica.
Em contraste, o AIRIS aprende regras através da observação, em vez de programação explícita. Interage com o seu ambiente, faz previsões e refina o seu modelo interno com base nos resultados observados.
Em nosso exemplo de personagem do jogo, o AIRIS pôde observar que pressionar um botão faz com que o personagem se mova e, por meio da interação, ele aprende a prever o movimento do personagem, adaptando-se quando novos obstáculos (como paredes, por exemplo) são encontrados.
Indo além da IA tradicional da “velha escola” (GOFAI), que se baseia em regras predefinidas do tipo “se-então” para a tomada de decisões e ações, este sistema de IA de ponta destaca-se como uma IA de próxima geração com imenso potencial transformador em uma variedade de indústrias.
O processo de aprendizagem AIRIS
O AIRIS interage contínua e dinamicamente com seu ambiente, fazendo e refinando suas previsões. Ele aprende, por exemplo, que apertar um botão faz o personagem se mover, e ao encontrar uma parede ajusta seu modelo para entender que o personagem não pode passar por ela.
Este é um processo interativo que permite ao AIRIS navegar em ambientes complexos como labirintos, onde prevê e atualiza a sua compreensão com base em novas observações.
Naturalmente, isto significa que o AIRIS não é estático; aprende e se adapta continuamente às mudanças em seu ambiente. Ao contrário da aprendizagem por reforço tradicional, que pode exigir milhões de episódios, o AIRIS é mais eficiente em termos de dados e capaz de explorar e adaptar-se de forma autónoma além do que os sistemas GOFAI podem oferecer. Esta abordagem de aprendizagem dinâmica permite que o AIRIS explore áreas desconhecidas e se adapte a mudanças imprevistas de forma mais eficiente.
Isto resulta em outra característica notável do AIRIS: sua capacidade de realizar raciocínio de alto nível. Em nosso exemplo de jogo de quebra-cabeça, o AIRIS pode definir subobjetivos, como encontrar uma chave para abrir uma porta. Ao explorar e interagir com o ambiente, você aprende os passos necessários para atingir os objetivos, demonstrando um nível avançado de resolução de problemas.
O AIRIS evoluiu para se tornar um componente-chave de objetivos ambiciosos relacionados com a Inteligência Geral Artificial (AGI), particularmente através da sua integração no SophiaVerse. Esta plataforma busca melhorar a inteligência dos personagens digitais e facilitar o seu crescimento. Um aspecto notável do AIRIS é o seu modelo de curiosidade, que permite aprendizagem dinâmica e exploração em diversos ambientes. Ao empregar um conjunto de regras fundamentais, o AIRIS pode navegar pelas incertezas e buscar recompensas, incorporando uma abordagem simples, mas poderosa, para resolução e exploração de problemas.
Outro aspecto intrigante do AIRIS é a capacidade de vários agentes compartilharem informações. Em teoria, um agente AIRIS poderia aprender com outro através de experiências partilhadas ou observação. Isto poderia melhorar a eficiência da aprendizagem e as capacidades de resolução de problemas dos sistemas de IA que trabalham em conjunto num ambiente partilhado.
AIRIS opera com um sistema baseado em regras transparentes e modificáveis em tempo real. Os desenvolvedores podem visualizar e ajustar regras e previsões de IA, permitindo-lhes ajustar seu comportamento. Essa transparência garante que o processo de tomada de decisão da IA seja compreensível e controlável, tornando-a uma ferramenta poderosa para desenvolvedores.
Uma inovação central do AIRIS é a sua capacidade de aprendizagem em tempo real, que contrasta fortemente com sistemas de IA mais estáticos, como chatbots ou assistentes virtuais. Estes sistemas convencionais operam frequentemente dentro de parâmetros fixos, o que limita a sua adaptabilidade. Em vez disso, o AIRIS aprende e adquire conhecimento a partir das interações, tornando-o mais ágil e capaz de lidar com tarefas complexas.
O papel do AIRIS na AGI e a revolução das indústrias
Os avanços feitos no ambiente virtual do Minecraft estão estabelecendo as bases para aplicações no mundo real. As técnicas utilizadas pelo AIRIS para navegar e interagir num mundo virtual podem ser adaptadas a robôs físicos. Esses robôs poderiam ser implantados em vários ambientes, desde automação industrial até assistência doméstica, onde precisariam aprender e se adaptar de forma autônoma ao seu ambiente.
As aplicações potenciais do AIRIS vão além de ambientes virtuais como o Minecraft. As capacidades avançadas de aprendizagem e adaptação do AIRIS podem revolucionar setores como saúde, manufatura, transporte, logística, varejo, energia, serviços públicos e educação. Promete melhorar o atendimento ao paciente, otimizar a produção, melhorar a logística, personalizar experiências de compra, gerenciar redes inteligentes e proporcionar aprendizagem personalizada, impulsionando a inovação e a eficiência nesses setores.
A tecnologia visa fazer a transição para aplicações do mundo real, como a robótica. Um robô equipado com AIRIS poderia navegar e se adaptar ao seu ambiente, reagindo perfeitamente às mudanças e aos obstáculos. Por exemplo, se alguém passar na frente dele, o robô poderá parar e ajustar sua trajetória.
No campo dos videogames, o AIRIS poderia revolucionar a criação de personagens não-jogadores (NPCs) realistas. Esses NPCs poderiam exibir comportamentos e objetivos dinâmicos, realizando tarefas baseadas em suas necessidades e interações com o ambiente, criando assim uma experiência de jogo mais envolvente.
Uma das perspectivas mais interessantes para o AIRIS é a sua aplicação no SophiaVerse, um playground digital projetado para experimentar IA. Aqui, os agentes, conhecidos como neotéricos, existirão e interagirão em um ambiente semelhante ao de um jogo, aprendendo e evoluindo em tempo real. Os neotéricos são projetados para ter motivações e impulsos próprios, permitindo-lhes navegar por desafios semelhantes às interações humanas no mundo real. Isto abre uma ampla gama de possibilidades para explorar comportamentos e dinâmicas complexas em IA.
Além disso, a integração do AIRIS com os neotéricos facilita interações ricas, permitindo que os agentes se comuniquem, colaborem e compartilhem conhecimento entre si. Este projeto visa replicar interações semelhantes às humanas, levantando questões intrigantes sobre emoções, aprendizagem e adaptabilidade em sistemas de IA. À medida que esses agentes neotéricos aprendem a navegar em ambientes digitais, sua capacidade de resolver problemas, interagir com os usuários e se adaptar a diversas situações será testada.
O potencial do AIRIS contribuir para uma AGI benéfica é imenso. Cook partilha a nossa visão ética e compreensão das implicações sociais mais amplas dos sistemas de IA e dedicou os seus esforços à importância de estabelecer limites seguros para a exploração. Ao permitir a experimentação controlada – como avaliar como diferentes ferramentas afetam o comportamento do agente – o AIRIS fornecerá informações valiosas sobre o projeto de sistemas inteligentes.
Cronograma de Desenvolvimento
O desenvolvimento do agente AIRIS para Minecraft está progredindo rapidamente, com expectativas de que esteja altamente funcional até o final do ano. Este agente pretende se comportar de maneira quase indistinguível de um jogador humano, sendo capaz de explorar, construir, criar e interagir de forma dinâmica dentro do jogo. Desenvolvimentos futuros poderão incluir colaborações com grandes estúdios de videojogos para integrar esta tecnologia em jogos populares.
O AIRIS representa uma mudança significativa em direção a sistemas de IA mais adaptativos e autónomos, capazes de aprender e raciocinar sobre os seus ambientes de uma forma semelhante à aprendizagem humana. Esta abordagem dinâmica e eficiente à resolução de problemas tem implicações profundas tanto para aplicações virtuais como para o mundo real, prometendo transformar a forma como a IA interage e se adapta ao seu ambiente. À medida que o AIRIS continua a desenvolver-se, tem o potencial de revolucionar campos que vão dos videojogos à robótica, anunciando uma nova era de sistemas inteligentes e autónomos.
À medida que o sistema AIRIS continua a evoluir, o seu foco permanece na abordagem das complexidades do desenvolvimento da IA. Com ferramentas disponíveis para experimentação pública, como executar o AIRIS dentro de um mod do Minecraft, a comunidade pode participar ativamente e contribuir para o crescimento do sistema. Esta abordagem colaborativa é vital para promover a inovação e expandir as capacidades do AIRIS na busca da AGI. O caminho a seguir tem um grande potencial, com a AIRIS a posicionar-se para explorar o intrincado panorama da inteligência artificial e o seu potencial impacto na sociedade.
Sobre SingularityNET
SingularityNET foi fundada pelo Dr. Ben Goertzel com a missão de criar Inteligência Geral Artificial (AGI) descentralizada, democrática, inclusiva e benéfica. Uma AGI não depende de nenhuma entidade central, está aberta a qualquer pessoa e não se limita aos objetivos específicos de uma única empresa ou mesmo de um único país. A equipe SingularityNET inclui engenheiros, cientistas, pesquisadores, empreendedores e profissionais de marketing com vasta experiência. Nossa plataforma principal e equipe de IA são complementadas por equipes especializadas dedicadas a áreas de aplicação como finanças, robótica, IA biomédica, mídia, artes e entretenimento.
Plataforma de IA descentralizada | Hiperon OpenCog | Ecossistema | Aliança ASI
Mantenha-se atualizado com as últimas notícias e atualizações da SingularityNET:
- Visite nosso Site
- Assine nosso Boletín
- Junte-se ao nosso Discórdia
- siga-nos em X
- siga-nos em Facebook
- Junte-se ao nosso Canal Principal de Telegram
- Inscreva-se em nosso canal Anúncios no Telegram
- Junte-se ao nosso canal de transmissão no WhatsApp
- Siga-nos no Instagram: SingularidadeNET e Visões de AGI
- siga-nos em Warpcast
- Explore nosso Página de empregos → Estamos contratando.
- Adicione o Calendário de eventos da comunidade da SingularityNET para se manter atualizado sobre eventos de comunidade, embaixadores e Deep Funding!