Russian - The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation

Translations
1

Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: log_tg
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=63606b17-5b7c-4cf4-b55b-bcf782defcd6
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

Будущее ИИ с AIRIS: динамический подход к обучению и адаптации

1400×715 107 KB

Искусственный интеллект (ИИ) никогда не перестает развиваться, и год за годом мы выходим за рамки традиционных систем, основанных на правилах, и переходим к более адаптивным, автономным моделям ИИ. Одной из таких передовых систем является AIRIS от SingularityNET, что означает Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism.

AIRIS достигла колоссального прогресса за последний год, продемонстрировав замечательную способность учиться, адаптироваться и решать проблемы во все более сложных средах. Этот более высокий уровень решения реальных проблем, по нашему мнению, является важной вехой и достижением в развитии ИИ — вехой, которой мы хотели бы поделиться с вами.

На начальных этапах AIRIS демонстрировал свои способности к обучению и решению проблем в среде 2D-головоломки. Там он демонстрировал рассуждения более высокого уровня, устанавливая подцели, такие как поиск ключей для открытия дверей. Агент учился достигать целей посредством исследования и взаимодействия, создавая собственные методологии решения проблем.

Сегодня AIRIS развивается, переходя из 2D-среды в 3D-среду, AIRIS Minecraft Agent. Переход между двумя средами представляет собой ряд проблем — 3D-мир изначально более сложен, с большим разнообразием объектов, взаимодействий и пространственных соображений. Агент ИИ должен не только ориентироваться в более сложном ландшафте, но и обрабатывать более широкий спектр действий и факторов окружающей среды.

Если вам интересно глубже погрузиться в технические аспекты системы AIRIS и захватывающие разработки в SingularityNET, обязательно посмотрите наш эпизод «Технические вторники» с Бериком Куком, разработчиком ИИ в SingularityNET. В этой увлекательной серии мы исследуем тонкости наших проектов ИИ, представляя экспертные обсуждения и демонстрации, которые подчеркивают инновационные возможности AIRIS. Независимо от того, являетесь ли вы опытным энтузиастом ИИ или только начинаете свой путь, эти эпизоды предоставляют ценные идеи и практические знания, которые могут улучшить ваше понимание развивающегося ландшафта искусственного интеллекта.

Традиционные системы искусственного интеллекта (GOFAI) работают на основе явных утверждений «если-то».

Эти системы требуют тщательного программирования всех возможных сценариев, что делает их негибкими и ограниченными в динамических средах.

Представьте себе персонажа в игре, который понимает, что если нажать кнопку, то он должен двигаться в определенном направлении.

Напротив, AIRIS изучает правила посредством наблюдения, а не явного программирования. Он взаимодействует со своей средой, делает прогнозы и совершенствует свою внутреннюю модель на основе наблюдаемых результатов.

В нашем примере игрового персонажа AIRIS может заметить, что нажатие кнопки перемещает персонажа, и посредством взаимодействия он учится предсказывать движения персонажа, адаптируясь при появлении новых препятствий (например, стен).

AIRIS — это современная система искусственного интеллекта, выходящая за рамки традиционного старого доброго искусственного интеллекта (GOFAI), который опирается на предопределенные правила «если-то» для принятия решений и действий. AIRIS выделяется как передовая система искусственного интеллекта, обладающая огромным преобразовательным потенциалом в различных отраслях.

Процесс обучения AIRIS

AIRIS непрерывно и динамично взаимодействует со своей средой, делая и уточняя свои прогнозы. Например, он узнает, что нажатие кнопки перемещает персонажа, а при столкновении со стеной он корректирует свою модель, чтобы понять, что персонаж не может пройти мимо стены.

Это интерактивный процесс; он позволяет AIRIS ориентироваться в сложных условиях, таких как лабиринты, где он прогнозирует и обновляет свои знания на основе новых наблюдений.

Естественно, это означает, что AIRIS не статичен; он постоянно учится и адаптируется к изменениям в своей среде. В отличие от традиционного обучения с подкреплением, которое может потребовать миллионов эпизодов, AIRIS более эффективен в плане данных и способен к автономному исследованию и адаптации за пределами возможностей систем GOFAI. Этот динамический подход к обучению позволяет AIRIS исследовать области, которые он никогда раньше не видел, и более эффективно адаптироваться к неожиданным изменениям.

Это приводит к еще одной выдающейся особенности AIRIS — способности участвовать в рассуждениях более высокого уровня. В нашем примере с игрой-головоломкой AIRIS может ставить подцели, например, найти ключ, чтобы открыть дверь. Исследуя окружающую среду и взаимодействуя с ней, он изучает необходимые шаги для достижения целей, демонстрируя уровень продвинутого решения проблем.

AIRIS превратился в ключевой компонент амбициозных целей, окружающих искусственный интеллект общего назначения (AGI), в частности, благодаря его интеграции в SophiaVerse. Эта платформа направлена ​​на повышение интеллекта цифровых персонажей и содействие их развитию. Примечательным аспектом AIRIS является его модель любопытства, которая обеспечивает динамическое обучение и исследование в различных средах. Используя набор фундаментальных правил, AIRIS может ориентироваться в неопределенностях и искать награды, воплощая простой, но мощный подход к решению проблем и исследованию.

Другим интригующим аспектом AIRIS является возможность обмена информацией между несколькими агентами. Теоретически один агент AIRIS может учиться у другого посредством совместного опыта или наблюдения. Это может повысить эффективность обучения и возможности решения проблем систем ИИ, работающих вместе в общей среде.

AIRIS работает на основе прозрачной системы правил, которая может быть изменена в режиме реального времени. Разработчики могут видеть и корректировать правила и прогнозы ИИ, что позволяет точно настраивать его поведение. Эта прозрачность гарантирует, что процесс принятия решений ИИ понятен и контролируем, что делает его мощным инструментом для разработчиков.

Основным новшеством AIRIS является его способность к обучению в реальном времени, что резко контрастирует с более статичными системами ИИ, такими как чат-боты или виртуальные помощники. Эти традиционные системы часто работают в рамках фиксированных параметров, что ограничивает их адаптивность. Напротив, AIRIS учится и получает знания из взаимодействий, что делает его более гибким и способным решать сложные задачи

Роль AIRIS в AGI и революционных изменениях в отраслях

Достижения, достигнутые в виртуальной среде Minecraft, закладывают основу для приложений в реальном мире. Методы, используемые AIRIS для навигации и взаимодействия с виртуальным миром, могут быть адаптированы для физических роботов. Такие роботы могут быть развернуты в различных условиях, от промышленной автоматизации до помощи по дому, где им необходимо будет автономно обучаться и адаптироваться к своему окружению.

Потенциальные приложения AIRIS выходят за рамки виртуальных сред, таких как Minecraft. Расширенные возможности обучения и адаптации AIRIS могут произвести революцию в таких отраслях, как здравоохранение, производство, транспорт, логистика, розничная торговля, энергетика, коммунальные услуги и образование. Он обещает улучшить уход за пациентами, оптимизировать производство, улучшить логистику, персонализировать опыт покупок, управлять интеллектуальными сетями и предоставлять персонализированное обучение, стимулируя инновации и эффективность в этих секторах.

Технология нацелена на переход в реальные приложения, такие как робототехника. Робот, оснащенный AIRIS, может перемещаться и адаптироваться к окружающей среде, легко реагируя на изменения и препятствия. Например, если кто-то идет перед ним, робот может остановиться и скорректировать свой путь.

В сфере видеоигр AIRIS может произвести революцию в создании реалистичных неигровых персонажей (NPC). Эти NPC могут демонстрировать динамическое поведение и цели, выполняя задачи, основанные на потребностях и взаимодействии с окружающей средой, тем самым создавая более захватывающий игровой опыт.

Одной из самых захватывающих перспектив AIRIS является ее применение в SophiaVerse, цифровой игровой площадке, разработанной для экспериментов с ИИ. Здесь агенты, называемые неотериками, будут существовать и взаимодействовать в игровой среде, обучаясь и развиваясь в реальном времени. Неотерики разработаны так, чтобы иметь собственные мотивы и побуждения, что позволяет им решать проблемы, схожие с человеческими взаимодействиями в реальном мире. Это открывает массу возможностей для изучения сложного поведения и динамики ИИ.

Более того, интеграция AIRIS с neoterics облегчает насыщенные взаимодействия, позволяя агентам общаться, сотрудничать и делиться знаниями друг с другом. Этот проект направлен на воспроизведение человеческих взаимодействий, поднимая интригующие вопросы об эмоциях, обучении и адаптивности в системах ИИ. Поскольку эти неотерические агенты учатся ориентироваться в цифровых средах, их будут проверять на способность решать проблемы, взаимодействовать с пользователями и адаптироваться к различным ситуациям.

Потенциал AIRIS в плане содействия полезному AGI огромен. Г-н Кук разделяет наше этическое видение и понимание более широких социальных последствий систем ИИ, и он посвятил свои усилия важности внедрения безопасных границ исследования. Обеспечивая контролируемые эксперименты — например, оценку того, как различные инструменты влияют на поведение агентов — AIRIS предоставит ценные идеи для проектирования интеллектуальных систем.

Хронология разработки

Разработка агента AIRIS Minecraft идет быстрыми темпами, и ожидается, что к концу года он станет высокофункциональным. Этот агент стремится вести себя практически неотличимо от игрока-человека, способного исследовать, строить, создавать и динамически взаимодействовать в игре. Будущие разработки могут включать сотрудничество с крупными игровыми студиями для интеграции этой технологии в массовые игры.

AIRIS представляет собой значительный сдвиг в сторону более адаптивных и автономных систем ИИ, способных обучаться и рассуждать о своей среде аналогично человеческому обучению. Этот динамичный и эффективный подход к решению проблем имеет глубокие последствия как для виртуальных, так и для реальных приложений, обещая преобразовать то, как ИИ взаимодействует с окружающей средой и адаптируется к ней. По мере того, как AIRIS продолжает развиваться, он обладает потенциалом для революционных изменений в областях от игр до робототехники, возвещая новую эру интеллектуальных автономных систем.

Поскольку система AIRIS продолжает развиваться, она по-прежнему сосредоточена на решении сложностей разработки ИИ. С инструментами, доступными для публичных экспериментов, такими как запуск AIRIS в моде Minecraft, сообщество может активно взаимодействовать и вносить свой вклад в рост системы. Этот совместный подход жизненно важен для содействия инновациям и расширения возможностей AIRIS в стремлении к AGI. Предстоящее путешествие имеет большие перспективы, поскольку AIRIS позиционируется для изучения сложного ландшафта искусственного интеллекта и его потенциального влияния на общество.

1100×61 2.61 KB

О SingularityNET

SingularityNET был основан доктором Беном Герцелем с миссией создания децентрализованного, демократичного, инклюзивного и полезного Искусственного Общего Интеллекта (AGI). AGI не зависит от какой-либо центральной организации, открыт для всех и не ограничен узкими целями одной корпорации или даже одной страны. Команда SingularityNET включает опытных инженеров, ученых, исследователей, предпринимателей и маркетологов. Наши основные команды платформы и ИИ дополнительно дополняются специализированными командами, посвященными таким областям применения, как финансы, робототехника, биомедицинский ИИ, медиа, искусство и развлечения.

Децентрализованная платформа ИИ | OpenCog Hyperon | Экосистема | Альянс ASI

Будьте в курсе последних новостей и обновлений SingularityNET:

Добавьте календарь событий сообщества SingularityNET, чтобы быть в курсе событий сообщества, послов и глубокого финансирования!