Binance Square
LIVE
LIVE
SingularityNET
--156 views
Vedeți originalul
Împărtășim informații din discursul-cheie al Dr. Anneloes Smitsman (@3anneloes)#BGI24despre fundamentele participative și principiile sistemelor vii pentru co-proiectarea și implementarea inclusivă a unui cadru global de constituție și guvernare pentru AGI binevoitor.

Împărtășim informații din discursul-cheie al Dr. Anneloes Smitsman (@3anneloes)#BGI24despre fundamentele participative și principiile sistemelor vii pentru co-proiectarea și implementarea inclusivă a unui cadru global de constituție și guvernare pentru AGI binevoitor.

Declinarea responsabilității: Include opinii ale terților. Nu este un sfat financiar. Consultați Termenii și condițiile
0
Explorați conținut pentru dvs.
Înscrieți-vă acum pentru a avea șansa de a câștiga 100 USDT în recompense!
sau
Creați un cont de companie
sau
Conectare
Creator relevant
LIVE
@singularitynet

Explorați mai multe de la acest creator

--
Join us this Tuesday, May 7th, 2024, at 5 pm UTC for the first session of a special two-part SingularityNET's Technical Tuesdays mini-series dedicated to the latest advancements in the development of a unified experiential learning component for OpenCog Hyperon, our framework for #AGI at the human level and beyond. Session 1 - The implementation of NARS (Non-Axiomatic Reasoning System) in OpenCog Hyperon’s MeTTa language cognitive computations; - Integrating the AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism) causality-based learning AI into Hyperon. Session 2 - Recreating experiential learning in Hyperon using ROCCA (Rational OpenCog Controlled Agent); - Porting fundamental components ROCCA requires from OpenCog classic to Hyperon, including forward and backward chaining, PLN (Probabilistic Logic Networks), and pattern mining. These advancements are part of our ongoing initiative to consolidate the strengths of several systems —ROCCA, NARS, OpenPsi, and AIRIS— to create a unified experiential learning component for Hyperon. This approach will allow AI models to: - Develop a goal-independent understanding of their environment through causal knowledge gained from planned and spontaneous interactions; - Explore their environment with increased efficiency using a curiosity model that prioritizes situations with high uncertainty, challenging their existing causal knowledge. Our preliminary findings indicate that this approach surpasses common Reinforcement Learning techniques in terms of data efficiency by orders of magnitude. To learn more, set your reminder for the livestream now on your preferred platform: - YouTube: https://youtube.com/live/P5VTM3dcn6A - LinkedIn: https://www.linkedin.com/events/beyondreinforcementlearning-how7192236486073757696/theater/ - X: @SingularityNET
--

Ultimele știri

Vedeți mai multe
Harta site-ului
Cookie Preferences
Termenii și condițiile platformei