Как опытный исследователь с опытом работы в области искусственного интеллекта и децентрализованных систем, я нахожу недавние разработки Альянса искусственного сверхинтеллекта (ASI) особенно интригующими. Запуск Cortex, их децентрализованной модели искусственного интеллекта, является важным шагом на пути к решению отраслевых проблем, которые уже давно являются пробелом в нынешних моделях искусственного интеллекта общего назначения.
Группа, известная как Альянс искусственного суперинтеллекта (ASI), которая работает вместе над содействием развитию технологий распределенного искусственного интеллекта, недавно представила Cortex — децентрализованную систему искусственного интеллекта, созданную для решения проблем в различных отраслях.
Модель Cortex является первой версией проекта «ASI: Train», проекта, посвященного разработке отраслевых технологий искусственного интеллекта, например, применимых в таких областях, как робототехника, биотехнология и здравоохранение.
Вместо того, чтобы быть универсальной моделью искусственного интеллекта, Cortex был разработан с упором на точность, гибкость и масштабируемость. Его конструкция отвечает уникальным требованиям различных отраслей промышленности, превосходно справляясь со сложными, ситуативно ориентированными задачами по решению проблем.
Хумаюн Шейх, который является одновременно генеральным директором Fetch.ai и председателем ASI Alliance, поделился с CryptoMoon, что это достижение может уменьшить зависимость от централизованных систем искусственного интеллекта. Вместо этого это могло бы позволить различным организациям «создавать, владеть и управлять решениями, используя децентрализованные модели, обученные с помощью ИИ».
Удовлетворение отраслевых потребностей
Как аналитик, я могу сказать, что Cortex служит новой заменой существующим моделям искусственного интеллекта общего назначения, особенно преуспевая в области производства, автономной доставки и исследований, основанных на данных. Он выделяется тем, что обеспечивает высокую актуальность в этих конкретных областях.
Шейх упомянул CryptoMoon, что область робототехники в настоящее время «весьма интригующая», отметив далее, что в партнерстве есть несколько сотрудников, которые могут использовать модель Cortex для прогнозирования.
«Биотехнологии, здравоохранение, гиг-экономика и исследования. Все эти области требуют данных, поступающих от различных исследовательских организаций, которые в совокупности могут привести к поэтапным изменениям в открытиях и использовании».
Децентрализованный подход к владению ИИ
Проще говоря, Cortex стремится способствовать сотрудничеству между различными секторами и организациями посредством распределенной системы. Принимая подходы, основанные на управлении, он предлагает децентрализованный вариант в качестве альтернативы традиционным централизованным решениям ИИ.
Децентрализованная структура предназначена для равномерного распределения преимуществ развития искусственного интеллекта (ИИ), не позволяя одному субъекту накапливать слишком много власти в разработке ИИ и препятствуя неограниченному творчеству среди разработчиков.
Благодаря устранению недостатков, присущих традиционным централизованным системам искусственного интеллекта, первоначальное развертывание проекта ASI: Train может предоставить уникальным отраслям более удобную альтернативу для коллективного создания искусственного интеллекта, адаптированную к их конкретным требованиям.
Самообучающийся прото-AGI в Minecraft
Недавно альянс ASI объединился с SingulatityNET, децентрализованной сетью искусственного интеллекта, чтобы представить первоначальный прототип автономного обучения для AGI (искусственный общий интеллект) в среде Minecraft.
Разработка нового прототипа, известного как «Автономный интеллектуальный подкрепленный символизм» (AIRIS), может значительно расширить возможности развития общего искусственного интеллекта (AGI).
Использование новейших технологий искусственного интеллекта в Minecraft дает нам возможность наблюдать, как предварительный общий искусственный интеллект (прото-AGI) развивается независимо, тем самым расширяя возможности для приложений искусственного интеллекта в робототехнике, автоматизации и интеллектуальных системах, которые эффективно решают насущные проблемы.
Смотрите также
- Прогноз курса доллара к злотому на 2024
- Что будет с Ethena: прогнозы цен на криптовалюту ENA
- Что будет с Pepe: прогнозы цен на криптовалюту PEPE
- Что будет с Hedera: прогнозы цен на криптовалюту HBAR
- Что будет с биткоином: прогнозы цен на криптовалюту BTC
- Что будет с Solana: прогнозы цен на криптовалюту SOL
- Что будет с TON: прогнозы цен на криптовалюту TON
- Акции Fix Price Group прогноз. Цена акций FIXP
- Прогноз курса доллара к шекелю на 2024
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
2024-11-26 17:14