Mākslīgās superinteliģences (ASI) alianse, sadarbības organizācija, kas fokusējas uz decentralizētas mākslīgās inteliģences attīstību, ir uzsākusi Cortex, decentralizētu AI modeli, kas paredzēts, lai risinātu nozares izaicinājumus.
Cortex ir pirmais modelis, kas uzsākts “ASI: Train iniciatīvas” ietvaros, kas koncentrējas uz nozarēm specifisku AI risinājumu izveidi, piemēram, robotikā, biotehnoloģijā un veselības aprūpē.
Atšķirībā no vispārējās lietošanas AI modeļiem, Cortex ir izstrādāts precizitātei, mērogojamībai un pielāgojamībai, lai apmierinātu dažādu nozaru specifiskās vajadzības. Tas koncentrējas uz uzdevumiem, kas prasa progresīvu, konteksta apzinātu problēmu risināšanu.
Humayun Sheikh, Fetch.ai izpilddirektors un ASI alianses priekšsēdētājs, Cointelegraph sacīja, ka šis attīstības solis var samazināt atkarību no centralizētiem AI risinājumiem, ļaujot subjektiem “apmācīt, piederēt un veidot risinājumus ar decentralizētiem AI apmācītiem modeļiem.”
Risinot nozares specifiskās vajadzības
Cortex ir izstrādāts, lai piedāvātu alternatīvu pašreizējiem vispārējās lietošanas AI modeļiem, piedāvājot augstu nozīmi ražošanā, autonomajā piegādē un datu analītiskajos pētījumos.
Sheikh sacīja Cointelegraph, ka robotikas nozare šobrīd ir “ļoti interesanta joma,” piebilstot, ka aliansei ir “vairāki partneri, kuri ir gatavi un spēj izmantot Cortex modeli secinājumiem.”
“Biotehnoloģija, veselības aprūpe, gig ekonomika un pētījumi. Visās šajās jomās nepieciešami dati, kas nāk no dažādām pētniecības organizācijām, kas kopumā varētu radīt būtiskas izmaiņas atklājumos un izmantošanā.”
Decentralizēta pieeja AI īpašumam
Cortex izmantos decentralizētu struktūru, lai veicinātu sadarbību starp dažādām nozarēm un organizācijām, izmantojot pārvaldības modeļus, lai piedāvātu alternatīvu centralizētām AI risinājumiem.
Decentralizētā struktūra, ko tā piedāvā, mērķē uz to, lai vienmērīgāk sadalītu AI attīstības priekšrocības, lai nodrošinātu, ka varas koncentrācijas AI attīstībā nesakrājas un neierobežo brīvu inovāciju izstrādātājiem.
Risinot centralizēto AI sistēmu ierobežojumus, šī pirmā ASI: Train iniciatīvas palaišana varētu piedāvāt konkrētām nozarēm iekļaujošāku iespēju sadarbīgai AI attīstībai, kas pielāgota viņu specifiskajām vajadzībām.
Pašmācības proto-AGI spēlē Minecraft
ASI alianse nesen uzsāka pirmo pašmācības proto-AGI spēlē Minecraft sadarbībā ar SingulatirtyNET, decentralizētu AI tīklu.
Jaunais proto-AGI, saukts par Autonomo Inteliģento Pastiprinājumu Iegūto Simboliku (AIRIS), varētu palielināt mākslīgās vispārējās inteliģences (AGI) attīstības potenciālu.
Jaunās AI tehnoloģijas ieviešana spēlē Minecraft ļauj koalīcijai novērot proto-AGI spējas, kad tas mācās un pielāgojas autonomi, paplašinot AI potenciālu robotikā, automatizācijā un viedos sistemas, kas izstrādātas, lai risinātu reāllaika problēmas.
Žurnāls: Padariet Ethereum atkal par Ethereum: Pamata rollup skaidrojums