باحثو هواوي يقترحون "الذكاء الاصطناعي مجسدة" لتعزيز التفاعل والتعلم في العالم الحقيقي
Summary:
اقترح باحثو مختبر سفينة نوح التابع لشركة Huawei إطارا ل "الذكاء الاصطناعي المجسد" (E-الذكاء الاصطناعي) كتقدم حاسم نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يجادلون بأن نماذج اللغات الكبيرة الحالية مثل ChatGPT من OpenAI و Gemini من Google لا يمكنها فهم العالم الحقيقي تماما بسبب نقص التفاعل المباشر. يقترحون إنشاء عوامل الذكاء الاصطناعي يمكنها الإدراك والتصرف والتعلم والتذكر داخل تجسيد مادي لاكتساب فهم أفضل والعمل مثل الذكاء العام. على الرغم من أن الفريق حدد هيكلا نظريا لإنشاء الذكاء الاصطناعي مجسدة ، إلا أنهم سلطوا الضوء أيضا على التحديات التكنولوجية الحالية ، بما في ذلك حقيقة أن معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة موجودة على الشبكات السحابية الواسعة.
قدم مختبر سفينة نوح التابع لشركة Huawei في باريس مؤخرا إطارا رائدا ل "الذكاء الاصطناعي المجسد" (E-الذكاء الاصطناعي) ، والذي يعتبرونه تطورا حاسما في البحث عن الذكاء الاصطناعي العام (AGI). AGI، الذي يشار إليه غالبا باسم "الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري" أو "الذكاء الاصطناعي القوي"، هو نظام الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تنفيذ أي مهمة إذا ما أعطيت الموارد الكافية. على الرغم من عدم وجود اتفاق عالمي حول ما يجعل نظام الذكاء الاصطناعي ذكاء عاما ، إلا أن العديد من الشركات ، مثل OpenAI ، تركز حصريا على هذه التكنولوجيا.
قرب نهاية عام 2010 ، قادت تقنية المحولات التوليدية الناشئة المدربة مسبقا (GPT) العديد من المتخصصين في AGI إلى تبني فكرة أن "الحجم هو كل ما تحتاجه" ، مما يعني أنهم توقعوا أن المحولات ، التي تم تحجيمها بما يتجاوز القدرات الحالية ، يمكن أن تمهد الطريق في النهاية لنموذج AGI. ومع ذلك ، يتناقض باحثو Huawei مع هذا الاعتقاد في ورقتهم من خلال القول بأن نماذج اللغات الكبيرة ، مثل ChatGPT من OpenAI و Gemini من Google ، تفشل في فهم العالم الحقيقي بسبب عدم تفاعلهم معه. حسب المنشور:
"يعتقد الكثيرون أن مجرد توسيع هذه النماذج من حيث البيانات والقوة الحسابية يمكن أن يؤدي إلى AGI. ونحن لا نتفق مع هذا الرأي. نقترح أن الفهم الحقيقي ممكن فقط من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي الإلكترونية الذين يتفاعلون ويتعلمون من العالم الذي يعيشون فيه ".
وفقا للعلماء ، لكي ينخرط وكلاء الذكاء الاصطناعي حقا في العالم الحقيقي ، يجب أن يتم إيواؤهم في نوع من الجسم الذي يتيح الإدراك والعمل والذاكرة والتعلم. الإدراك ، بهذا المعنى ، هو قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات الخام من العالم الحقيقي في الوقت الفعلي ، ومعالجتها ، وترميزها في بيئة تعليمية كامنة. بشكل أساسي ، لكي يفهم الذكاء الاصطناعي العالم الحقيقي إلى حد الذكاء العام ، يجب أن يكون لديه القدرة على التركيز عليه عبر أنظمته الحسية الخاصة.
بالإضافة إلى الإدراك ، يجب أن يكون الوكلاء قادرين على اتخاذ الإجراءات وتقييم نتائجهم. نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية هي في الغالب "مدربة مسبقا" ، على غرار الطالب الذي يخضع لاختبار مع الإجابات مسبقا. من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من التصرف بشكل مستقل وإدراك عواقب أفعاله كذكريات جديدة ، يقترح الفريق أن الوكلاء يمكنهم التعرف على العالم من خلال التجربة والأخطاء ، على غرار الكائنات الحية.
يقترح الباحثون مخططا نظريا يمكن من خلاله تجسيد نموذج لغوي كبير أو نموذج الذكاء الاصطناعي أساسي لتحقيق هذه الأهداف في المستقبل. ومع ذلك، فإنها تؤكد أيضا العقبات العديدة التي تنتظرنا. يتمثل أحد التحديات الكبيرة في أن أقوى نماذج اللغات الكبيرة الحالية تعمل على شبكات سحابية موسعة ، مما يجعل التجسيد مهمة معقدة مع التكنولوجيا الحالية. ذات صلة: اختراق في الاندماج النووي يمكن أن يحول الذكاء الاصطناعي.
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.