Turkish - 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: Faruk
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=3357a6a6-e7b6-4ce5-bf4b-6822655fe5ca
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

SingularityNET En Son Ekosistem Güncellemeleri: Ağustos 2024

786×401 40.1 KB

Yapay zeka (AI) evrimleşmeyi asla bırakmaz ve her geçen yıl geleneksel kural tabanlı sistemlerin ötesine geçip daha uyarlanabilir, otonom AI modellerine doğru ilerliyoruz. Bu tür son teknoloji sistemlerden biri de SingularityNET’in AIRIS’idir; bu, Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism’in kısaltmasıdır.

AIRIS, son bir yılda muazzam bir ilerleme kaydederek giderek karmaşıklaşan ortamlarda öğrenme, uyum sağlama ve sorunları çözme konusunda dikkate değer bir yetenek gösterdi. Gerçek dünyadaki bu daha yüksek sorun çözme düzeyinin, AI geliştirmede önemli bir kilometre taşı ve başarı olduğuna inanıyoruz; sizinle paylaşmak istediğimiz bir kilometre taşı.

AIRIS, ilk aşamalarında öğrenme ve problem çözme yeteneklerini 2 boyutlu bir bulmaca oyunu ortamında gösterdi. Orada, kapıları açmak için anahtar bulmak gibi alt hedefler belirleyerek daha üst düzey akıl yürütme sergiledi. Ajan, keşif ve etkileşim yoluyla hedeflere ulaşmayı öğrendi ve kendi problem çözme metodolojilerini yarattı.

Bugün AIRIS, 2D bir ortamdan 3D bir ortama, AIRIS Minecraft Agent’a geçiş yaparak evrimleşiyor. İki ortam arasında geçiş yapmak çeşitli zorluklar sunuyor — 3D bir dünya doğası gereği daha karmaşıktır, daha fazla nesne, etkileşim ve mekansal değerlendirme içerir. AI aracısı yalnızca daha karmaşık bir manzarada gezinmekle kalmamalı, aynı zamanda daha geniş bir yelpazedeki eylemleri ve çevresel faktörleri de idare etmelidir.

AIRIS sisteminin teknik yönlerini ve SingularityNET’teki heyecan verici gelişmeleri daha derinlemesine incelemek istiyorsanız, SingularityNET’te AI Geliştiricisi olan Berick Cook ile Teknik Salılar bölümümüzü mutlaka izleyin. Bu ilgi çekici seride, AI projelerimizin inceliklerini keşfediyor, AIRIS’in yenilikçi yeteneklerini vurgulayan uzman tartışmaları ve gösteriler sunuyoruz. İster deneyimli bir AI meraklısı olun, ister yolculuğunuza yeni başlıyor olun, bu bölümler yapay zekanın gelişen manzarasını anlamanızı geliştirebilecek değerli içgörüler ve pratik bilgiler sunar.

Geleneksel yapay zeka sistemleri veya kısaca GOFAI, açık “eğer-o zaman” ifadeleriyle çalışır.

Bu sistemler her türlü olası senaryonun titizlikle programlanmasını gerektirdiğinden dinamik ortamlarda esnek olmayıp sınırlıdırlar.

Bir oyunda, bir düğmeye basıldığında belirli bir yöne doğru hareket etmesi gerektiğini anlayan bir karakteri hayal edin.

Bunun aksine, AIRIS kuralları açık programlama yerine gözlem yoluyla öğrenir. Çevresiyle etkileşime girer, tahminlerde bulunur ve gözlemlenen sonuçlara göre iç modelini iyileştirir.

Oyun karakteri örneğimizde, AIRIS bir düğmeye basmanın karakteri hareket ettirdiğini gözlemleyebilir ve etkileşim yoluyla karakterin hareketini tahmin etmeyi öğrenebilir, yeni engellerle (örneğin duvarlar gibi) karşılaştığında buna uyum sağlayabilir.

Karar alma ve eylemler için önceden tanımlanmış “eğer-o zaman” kurallarına dayanan geleneksel İyi Eski Moda Yapay Zeka’nın (GOFAI) ötesine geçen bu son teknoloji yapay zeka sistemi, çeşitli sektörlerde muazzam dönüşüm potansiyeline sahip, son teknoloji bir yapay zeka sistemi olarak öne çıkıyor.

AIRIS’in Öğrenme Süreci

AIRIS çevresiyle sürekli ve dinamik bir şekilde etkileşime girerek tahminlerini yapar ve iyileştirir. Örneğin, bir düğmeye basmanın bir karakteri hareket ettirdiğini öğrenir ve bir duvarla karşılaştığında, karakterin duvardan geçemeyeceğini anlamak için modelini ayarlar.

Bu etkileşimli bir süreçtir; AIRIS’in labirentler gibi karmaşık ortamlarda gezinmesine, yeni gözlemlere dayanarak anlayışını tahmin etmesine ve güncellemesine olanak tanır.

Doğal olarak bu, AIRIS’in statik olmadığı anlamına gelir; sürekli olarak öğrenir ve çevresindeki değişikliklere uyum sağlar. Milyonlarca bölüm gerektirebilen geleneksel takviyeli öğrenmenin aksine, AIRIS daha veri verimlidir ve GOFAI sistemlerinin kapasitesinin ötesinde otonom keşif ve adaptasyon yeteneğine sahiptir. Bu dinamik öğrenme yaklaşımı, AIRIS’in daha önce hiç görmediği alanları keşfetmesini ve beklenmeyen değişikliklere daha verimli bir şekilde uyum sağlamasını sağlar.

Bu, AIRIS’in öne çıkan özelliklerinden bir diğeri olan daha üst düzey akıl yürütmeye katılma kapasitesiyle sonuçlanır. Bulmaca oyunu örneğimizde, AIRIS bir kapıyı açmak için bir anahtar bulmak gibi alt hedefler belirleyebilir. Çevreyi keşfederek ve çevreyle etkileşime girerek, hedeflere ulaşmak için gerekli adımları öğrenir ve gelişmiş bir problem çözme düzeyi gösterir.

AIRIS, özellikle SophiaVerse’e entegrasyonu sayesinde Yapay Genel Zeka (AGI) etrafındaki iddialı hedeflerin temel bir bileşeni haline geldi. Bu platform, dijital karakterlerin zekasını geliştirmeyi ve büyümelerini kolaylaştırmayı amaçlıyor. AIRIS’in dikkat çekici bir yönü, çeşitli ortamlarda dinamik öğrenme ve keşfe olanak tanıyan merak modelidir. AIRIS, bir dizi temel kural kullanarak belirsizlikleri aşabilir ve ödülleri arayabilir, problem çözme ve keşfe yönelik basit ancak güçlü bir yaklaşımı somutlaştırabilir.

AIRIS’in bir diğer ilgi çekici yönü, birden fazla etkenin bilgi paylaşma olasılığıdır. Teoride, bir AIRIS etkeni paylaşılan deneyimler veya gözlemler yoluyla diğerinden öğrenebilir. Bu, paylaşılan bir ortamda birlikte çalışan AI sistemlerinin öğrenme verimliliğini ve problem çözme yeteneklerini artırabilir.

AIRIS, gerçek zamanlı olarak değiştirilebilen şeffaf bir kural tabanlı sistem üzerinde çalışır. Geliştiriciler, AI’nın kurallarını ve tahminlerini görebilir ve ayarlayabilir, bu da davranışının ince ayarını yapma olanağı sağlar. Bu şeffaflık, AI’nın karar alma sürecinin anlaşılabilir ve kontrol edilebilir olmasını sağlar ve bu da onu geliştiriciler için güçlü bir araç haline getirir.

AIRIS’in temel bir yeniliği, sohbet robotları veya sanal asistanlar gibi daha statik AI sistemlerine kıyasla çok farklı olan gerçek zamanlı öğrenme yeteneğidir. Bu geleneksel sistemler genellikle sabit parametreler dahilinde çalışır ve bu da uyarlanabilirliklerini sınırlar. Buna karşılık, AIRIS etkileşimlerden öğrenir ve bilgi edinir, bu da onu daha çevik ve karmaşık görevleri ele alma yeteneğine sahip hale getirir

AIRIS’in AGI’deki rolü ve endüstrilerde devrim yaratması

Minecraft’ın sanal ortamında yapılan ilerlemeler, gerçek dünya uygulamaları için temel oluşturuyor. AIRIS’in sanal bir dünyada gezinmek ve etkileşim kurmak için kullandığı teknikler fiziksel robotlar için uyarlanabilir. Bu tür robotlar, endüstriyel otomasyondan ev yardımına kadar çeşitli ortamlarda konuşlandırılabilir ve burada çevrelerine özerk bir şekilde öğrenmeleri ve uyum sağlamaları gerekir.

AIRIS’in potansiyel uygulamaları Minecraft gibi sanal ortamların ötesine uzanır. AIRIS’in gelişmiş öğrenme ve adaptasyon yetenekleri sağlık, üretim, ulaşım, lojistik, perakende, enerji, kamu hizmetleri ve eğitim gibi sektörlerde devrim yaratabilir. Hasta bakımını iyileştirmeyi, üretimi optimize etmeyi, lojistiği geliştirmeyi, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmeyi, akıllı şebekeleri yönetmeyi ve kişiselleştirilmiş öğrenme sağlayarak bu sektörlerde inovasyon ve verimliliği artırmayı vaat ediyor.

Teknoloji, robotik gibi gerçek dünya uygulamalarına geçiş yapmayı hedefliyor. AIRIS ile donatılmış bir robot, çevresine uyum sağlayabilir ve değişikliklere ve engellere sorunsuz bir şekilde tepki verebilir. Örneğin, önünden biri geçerse, robot durabilir ve yolunu ayarlayabilir.

AIRIS, video oyunları alanında gerçekçi olmayan oyuncu olmayan karakterlerin (NPC’ler) yaratılmasında devrim yaratabilir. Bu NPC’ler dinamik davranışlar ve hedefler sergileyebilir, ihtiyaçlara ve çevresel etkileşimlere dayalı görevleri yerine getirebilir ve böylece daha sürükleyici bir oyun deneyimi yaratabilir.

AIRIS için en heyecan verici olasılıklardan biri, AI ile deneyler yapmak için tasarlanmış dijital bir oyun alanı olan SophiaVerse içindeki uygulamasıdır. Burada, neoterik olarak adlandırılan ajanlar, oyun benzeri bir ortamda var olacak ve etkileşime girecek, gerçek zamanlı olarak öğrenecek ve gelişecektir. Neoterikler, gerçek dünyadaki insan etkileşimlerine benzer zorlukların üstesinden gelmelerine olanak tanıyan kendi motivasyonlarına ve dürtülerine sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, karmaşık AI davranışlarını ve dinamiklerini keşfetmek için çok sayıda olasılık sunar.

Ayrıca, AIRIS’in neoteriklerle entegrasyonu zengin etkileşimleri kolaylaştırır ve ajanların birbirleriyle iletişim kurmasını, işbirliği yapmasını ve bilgi paylaşmasını sağlar. Bu tasarım, insan benzeri etkileşimleri taklit etmeyi ve AI sistemlerinde duygular, öğrenme ve uyum sağlama konusunda ilgi çekici sorular ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu neoterik ajanlar dijital ortamlarda gezinmeyi öğrendikçe, sorunları çözme, kullanıcılarla etkileşim kurma ve çeşitli durumlara uyum sağlama yetenekleri test edilecektir.

AIRIS’in faydalı AGI’ye katkıda bulunma potansiyeli muazzamdır. Bay Cook, AI sistemlerinin daha geniş toplumsal etkilerine ilişkin etik vizyonumuzu ve anlayışımızı paylaşıyor ve çabalarını güvenli keşif sınırları aşılamanın önemine adamıştır. AIRIS, farklı araçların ajan davranışını nasıl etkilediğini değerlendirmek gibi kontrollü deneylere olanak sağlayarak akıllı sistemlerin tasarımına ilişkin değerli içgörüler sağlayacaktır.

Geliştirme Zaman Çizelgesi

AIRIS Minecraft aracının geliştirilmesi hızla ilerliyor ve yıl sonuna kadar oldukça işlevsel olması bekleniyor. Bu aracı, oyun içinde keşfetme, inşa etme, zanaat yapma ve dinamik olarak etkileşim kurma yeteneğine sahip, bir insan oyuncudan neredeyse ayırt edilemez şekilde davranmayı hedefliyor. Gelecekteki gelişmeler, bu teknolojiyi ana akım oyuna entegre etmek için büyük oyun stüdyolarıyla iş birliklerini görebilir.

AIRIS, insan öğrenmesine benzer bir şekilde çevreleri hakkında öğrenme ve muhakeme yeteneğine sahip daha uyarlanabilir ve otonom AI sistemlerine doğru önemli bir değişimi temsil ediyor. Bu dinamik ve etkili problem çözme yaklaşımı, hem sanal hem de gerçek dünya uygulamaları için derin etkilere sahip ve AI’nın çevresiyle nasıl etkileşime girdiğini ve ona nasıl uyum sağladığını dönüştürmeyi vaat ediyor. AIRIS gelişmeye devam ettikçe, oyunlardan robotiğe kadar uzanan alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahip ve akıllı, otonom sistemlerin yeni bir dönemini müjdeliyor.

AIRIS sistemi gelişmeye devam ederken, AI geliştirmenin karmaşıklıklarını ele almaya odaklanmaya devam ediyor. AIRIS’i bir Minecraft modu içinde çalıştırmak gibi kamuya açık deneyler için araçlar mevcut olduğunda, topluluk sistemin büyümesine aktif olarak katılabilir ve katkıda bulunabilir. Bu işbirlikçi yaklaşım, AIRIS’in AGI arayışında inovasyonu teşvik etmek ve AIRIS’in yeteneklerini genişletmek için hayati önem taşıyor. AIRIS’in yapay zekanın karmaşık manzarasını ve toplum üzerindeki potansiyel etkisini keşfetmeye konumlanmasıyla önümüzdeki yolculuk büyük bir vaat taşıyor.

1100×61 2.61 KB

SingularityNET Hakkında

SingularityNET, Dr. Ben Goertzel tarafından merkezi olmayan, demokratik, kapsayıcı ve faydalı bir Yapay Genel Zeka (AGI) yaratma misyonuyla kuruldu. Bir AGI herhangi bir merkezi varlığa bağlı değildir, herkese açıktır ve tek bir şirketin veya hatta tek bir ülkenin dar hedefleriyle sınırlı değildir. SingularityNET ekibi deneyimli mühendisler, bilim insanları, araştırmacılar, girişimciler ve pazarlamacılardan oluşur. Temel platform ve AI ekiplerimiz, finans, robotik, biyomedikal AI, medya, sanat ve eğlence gibi uygulama alanlarına adanmış uzman ekiplerle daha da tamamlanmaktadır.

Merkezi Olmayan Yapay Zeka Platformu | OpenCog Hyperon | Ekosistem | ASI Alliance

En Son SingularityNET Haberleri ve Güncellemelerinden Haberdar Olun: