💬 Раздумчивый соучредитель: децентрализованный AI, решающий для достижения искусственного общего интеллекта

Раздумчивый соучредитель: децентрализованный AI, решающий для достижения искусственного общего интеллекта

Индустрия искусственного интеллекта (ИИ) смещает свое внимание на искусственный общий интеллект (AGI), причем эксперты подчеркивают необходимость децентрализованного ИИ для достижения мышления на уровне человека и выполнения задач.

Децентрализованный ИИ: ключ к будущему Аги

Индустрия искусственного интеллекта (ИИ), которая катается на волне беспрецедентного роста и инноваций, теперь нацелена на следующую границу: искусственный общий интеллект (AGI). В то время как недавний капитал повышается от выдающихся стартапов ИИ, таких как многомиллиардные раунды финансирования Anpropic и быстрое восхождение в Mistral AI до статуса единорога, подчеркивают огромную уверенность инвесторов в текущей траектории ИИ, эксперты считают, что истинный потенциал поля еще не полностью реализована.

Химаншу Тьяги, соучредитель The Indient и профессор Индийского института науки, утверждает, что путь к Agi заключается в принятии децентрализованного ИИ. Решая проблемы разработки ИИ, способного к рассуждениям на уровне человека и выполнении задач, Тяги подчеркнул необходимость «совершенно новых данных о человеческих стратегиях и специализированных моделях, обученных этим данным».

Он утверждает, что данные, необходимые для создания AGI, выходят за рамки легкодоступной информации, найденной в Интернете. Вместо этого он охватывает «более глубокую эвристику и стратегии, которые люди используют для разных задач», такие как сложные методы продаж или инновационный дизайн бренда. Эти данные, часто основанные на стратегических соревнованиях, таких как технические интервью, представляют собой значительную проблему сбора. «Если мы выберем централизованные бункеры для сбора этих данных, они будут иметь ограниченную полезность», - заявил Тяги, выступая за «децентрализованные, открытые и стимулированные механизмы» для сбора действительно ценных данных.

Проблемы распространяются на разработку модели, где Тяги подчеркивает необходимость «людей свободно вносить свои обученные модели с конкретными навыками и выравниванием». Он также указывает на необходимость предоставления «вычислительных ресурсов в шкале Google для обучения их моделей». По словам Тиаги, «децентрализованная модельная владение с стимулами и децентрализованным обучением решает эти проблемы».

Направление для децентрализованного ИИ набирает обороты, поскольку отрасль достигает ограничений централизованных данных и разработки моделей. С AGI, представляющим следующий крупный скачок в эволюции ИИ, способность использовать разнообразные человеческие интеллекты и совместную модельную подготовку может оказаться ключевым.

Понимания Тяги, поделившиеся с Bitcoin.com News, предполагают, что будущее AGI может быть построено не в закрытых лабораториях технологических гигантов, а скорее через совместную децентрализованную экосистему. Это видение соответствует более широкой тенденции децентрализации в различных отраслях, где инновации, основанные на сообществе, все чаще рассматриваются как мощный катализатор прогресса. Поскольку ИИ продолжает развиваться, роль децентрализованных платформ в формировании его будущего остается критической областью исследования.

Предупреждение молодым разработчикам

Между тем, разумный соучредитель утверждает, что построение следующего поколения ИИ, особенно решений, направленных на достижение AGI, является сложным предпринятым изобилием с проблемами и требующим нюансированного подхода. Он предупреждает молодых разработчиков о «великом первоначальном оптимизме», который часто сопровождает создание приложений ИИ, подчеркивая, что путешествие от доказательства концепции к стабильному, масштабируемому продукту чревато сложностями.

Крупные языковые модели (LLMS), хотя и мощные, вводят ошибки и уязвимости, включая галлюцинации, проблемы с фактическим фактором и потенциальные риски безопасности. По его словам, решение этих проблем требует нового программного уровня и специализированного обучения моделям-возможностей, которых могут не хватать командам на ранней стадии.

Его совет состоит в том, чтобы «резко сосредоточиться на их конкретном случае использования и полагаться на внешние предложения для решения этих проблем». Задумчивый чат, подчеркивает он, предназначен для предоставления таких услуг, предлагая API -интерфейсы поиска искусственного интеллекта, размещенные модели, агентские рамки и библиотеки доверенной среды выполнения (TEE) в качестве доступных инструментов для строителей агентов. Примечательно, что модели Indient предназначены для конкретных вариантов использования и сообществ и являются открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам понять свою функциональность и избежать блокировки поставщиков.

Видение Indient выходит за рамки простого предоставления инструментов. Он стремится создать «коллективное агентское интеллектуальное предложение» для пользователей искусственного интеллекта, способствуя более широкой цели создания экосистемы для действительно открытого AGI. Эта приверженность моделям и структурам с открытым исходным кодом согласуется с растущим акцентом на децентрализованный ИИ, где совместное развитие и инновации, основанные на сообществе, считаются важными для раскрытия всего потенциала AGI.

В дополнение к предоставлению инструментов для строителей агентов, разумный чат позиционирует себя как претендент на традиционные поисковые системы, создавая принадлежащий сообществу чат-бот, сообщил Тяги. Этот подход, утверждает он, предлагает значительное преимущество перед существующими моделями, которые в первую очередь сосредоточены на поиске информации.

Tyagi объяснил, что, хотя Google доминировал в поиске десятилетий, его модель в корне ограничена поиском информации в Интернете. «Учитывая, как Google делает большую часть своего дохода от рекламных объявлений, рекомендуя источники для этой информации, Google будет очень трудно отойти от этого», - заявил он. Тем не менее, он считает, что ИИ предоставляет возможность превзойти это ограничение.

Нарушение статус -кво

«Мы можем просто сделать вещи напрямую, а не собирать информацию в первую очередь, анализировать ее, а затем принять меры», - сказал Тяги. Чтобы достичь этого, разумный чат создает экосистему агентов искусственного интеллекта, основанных на различных источниках данных и вкладах сообщества разработчиков.

«Чтобы понять это сумасшедшее будущее, нам нужно много различных источников индексированных данных и многие строители, чтобы предложить агентам, которые предпринимают окончательное действие», - подчеркнул Тиаги. Это требует прозрачной открытой экосистемы, в которой поставщики данных и строителей агентов стимулированы для участия, все под управлением сообществом.

Соучредитель изложил важность того, чтобы поставщики данных понимали ценность, которую их данные приносят платформе, а агентские строители могут беспрепятственно интегрировать и предлагать различные услуги. Этот подход, управляемый сообществом, имеет решающее значение для стимулирования инноваций и создания более динамичного и ориентированного на действия опыта поиска, утверждает он.

Тяги также намекнул на быстрое расширение возможностей разумного чата, заявив: «Кстати, в разумном чате гораздо более 15 агентов!» Это предполагает растущую платформу с растущей функциональностью и стремлением расширить возможности его сообщества пользователей и разработчиков.

По сути, разумный чат направлен на то, чтобы выйти за рамки традиционного поиска путем создания совместной, управляемой сообществом платформы, которая позволяет пользователям напрямую выполнять задачи через агентов искусственного интеллекта, что потенциально нарушает текущую поисковую парадигму.