L'IA senziente non è uguale all'IA intelligente

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Probabilmente ne hai sentito parlare LaMDA di Google e la discussione virale sul fatto che un'IA possa diventare senziente. La squadra a Tau sostiene che forse la sensibilità di un'IA è solo una piccola parte della sua intelligenza. Piuttosto, la vera intelligenza dell'IA si baserà sulla sua capacità di comprendere logicamente i bisogni delle persone e soddisfarli automaticamente.

Tau è la prima piattaforma in assoluto che sarà in grado di prendere i pensieri, i consigli e le conoscenze dei suoi utenti e di aggiornare il proprio software in tempo reale facendo in modo che i suoi utenti scrivano in lingue che sia le macchine che le persone possono leggere e comprendere. Il social network decentralizzato di Tau e il suo aspetto monetario, Criptovaluta Agorà, è alimentato da un'IA che il team chiama l'intelligenza artificiale veramente intelligente: l'IA logica. L'IA logica è radicalmente diversa dall'apprendimento automatico e, secondo il fondatore di Tau Ohad Asor, è sul punto di diventare la prossima grande ondata nel mondo della tecnologia.

Su Tau, l'IA logica ti consentirà di partecipare a discussioni delle dimensioni di miliardi di persone e di vedere immediatamente il significato intenzionale collettivo dietro i pensieri condivisi sulla rete. Ciò sarà ottenuto facendo in modo che le persone utilizzino le lingue naturali controllate (CNL) che sia gli esseri umani che le macchine possono comprendere. Ogni pensiero e ogni conoscenza, esplicita o implicita, verrà automaticamente riconosciuta e registrata come la tua Visione del Mondo, che fungerà da tuo profilo su Tau e sarà completamente tua. Avere le tue idee e conoscenze organizzate in modo così avanzato significherà che sarai in grado non solo di scoprire soluzioni rivoluzionarie, ma anche di monetizzare le tue conoscenze in un modo semplice e diretto che non è stato possibile prima.

Semplicemente inserendo i tuoi pensieri su Tau, le tue conoscenze diventeranno automaticamente una risorsa digitale di tua proprietà. Sarai in grado di svendere le tue conoscenze ad altri acquirenti o utilizzarle per generare entrate affittando parti specifiche di esse ai tuoi abbonati poiché Tau capirà che anche un pezzo delle tue conoscenze può essere parte della soluzione al problema di qualcuno. Tau evidenzierà la combinazione di conoscenze di più utenti e la proporrà come soluzione a problemi importanti e complessi, garantendo così che la conoscenza richiesta corrisponda alle specifiche al 100%.

Nessuna di queste soluzioni sarebbe possibile con qualsiasi altro tipo di IA, ad eccezione di una basata sulla logica. Questo perché, per dirla semplicemente, l'IA logica riguarda parole e frasi. Nel suo nucleo, si tratta della capacità di dedurre affermazioni da altre affermazioni, alla maniera di quello che viene chiamato Ragionamento Deduttivo. Ad esempio, dalle tre affermazioni:

• Parigi è in Francia.
• La Francia è in Europa.
• Se x è in y e y è in z, allora x è in z. Questo, per tutti x, y, z.

possiamo dedurre l'affermazione

Il campo della logica matematica insegna che praticamente tutte le domande logiche possono scendere a questa forma di deduzione. Ad esempio, un insieme di affermazioni è contraddittorio, se e solo se possiamo dedurne sia un'affermazione che la sua negazione.

L'IA logica è la meccanizzazione del ragionamento logico: trovare contraddizioni, determinare se una conclusione segue da ipotesi date e così via. Si tratta quindi della capacità di far capire alle macchine cosa vogliamo dire loro, al di là delle semplici istruzioni della macchina.

Nel frattempo, il Machine Learning, che è attualmente la forma di intelligenza artificiale più diffusa, riguarda la generalizzazione da esempi. Quindi, se dovessimo comunicare l'esempio di Francia e Parigi di cui sopra alla maniera dell'apprendimento automatico, dovremmo fornire all'algoritmo molti esempi della forma "x è in y", e quindi sperare che l'algoritmo concluda che Parigi è in Europa.

Una tale forma di comunicazione non merita nemmeno di essere chiamata intelligente, poiché come può essere intelligente una cosa se non può concludere che Parigi è in Europa, e deve vedere un gran numero di esempi per "capire" che, mentre anche non è garantito? La generalizzazione da esempi è di natura probabilistica. Come possiamo fare un'ipotesi su campioni invisibili? È sorprendente che il Machine Learning possa avere ragione a volte e non sia del tutto casuale, e in effetti il ​​Machine Learning merita di essere definito un miracolo matematico. Dopo tutto, come si può dire qualcosa che è, con molta probabilità, anche approssimativamente corretto, sotto zero conoscenze al di là di alcuni campioni?

Sorprendentemente, l'apprendimento automatico può farlo. Ed è di questo che si occupa il Machine Learning con tutti i suoi vantaggi e svantaggi. Il suo caso d'uso è quando abbiamo poca o nessuna conoscenza di un sistema e tutto ciò che possiamo fare è prelevare campioni e provare a generalizzarli.

L'IA logica, d'altra parte, riguarda la piena conoscenza e l'assolutezza, in modo esplicito o implicito. Si tratta anche di un modo molto più efficiente di comunicazione, comunicazione diretta, "solo dire la cosa", invece di faticare a fornire molti esempi.

Inoltre, accade che il Machine Learning sia intrinsecamente incapace di eseguire ragionamenti logici, ad esempio rilevare le contraddizioni. Questo è matematicamente dimostrato usando argomenti di teoria della complessità. Non sorprende quindi che il Machine Learning abbia successo solo in campi di natura non verbale, mentre nel campo del Natural Language Processing presenta solo capacità molto limitate.

Tuttavia il contrario è perfettamente valido: non solo la logica può fare l'apprendimento automatico, ma lo fa già. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono già espressi in forme logiche (contrariamente agli esempi) e sono già implementati come programmi per computer che assumono anche una forma logica piuttosto probabilistica, ovvero le istruzioni della macchina.

La copertura dell'IA logica copre quindi anche l'apprendimento automatico, ma il contrario non può mai essere raggiunto. Un altro modo per dirlo è il seguente: l'apprendimento automatico copre in definitiva ciò che viene chiamato ragionamento induttivo e abduttivo (che corrispondono grosso modo a ciò che viene chiamato apprendimento supervisionato e non supervisionato). L'IA logica, d'altra parte, può coprire il ragionamento deduttivo, il ragionamento induttivo e il ragionamento abduttivo, complessivamente, in dati qualitativi e quantitativi.

Questi sono i motivi principali per cui Tau ha scelto l'IA logica come forma definitiva di intelligenza artificiale, sostenendo che l'apprendimento automatico è solo una pietra miliare nella storia dell'IA. Le soluzioni di Tau miglioreranno molti aspetti della larghezza di banda umana, dal ridimensionamento delle discussioni, alla monetizzazione della conoscenza, ai contratti intelligenti e alla governance decentralizzata. Tutto questo grazie alla capacità della logica di colmare il divario tra umani e macchine.

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