Liên minh Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI), một tổ chức hợp tác tập trung vào việc thúc đẩy phát triển trí tuệ nhân tạo phi tập trung, đã ra mắt Cortex, một mô hình AI phi tập trung được thiết kế để giải quyết các thách thức của ngành.
Cortex đánh dấu mô hình đầu tiên được ra mắt trong sáng kiến “ASI: Train,” tập trung vào việc tạo ra các giải pháp AI cụ thể cho các ngành như robot, công nghệ sinh học và chăm sóc sức khỏe.
Khác với các mô hình AI đa dụng, Cortex được thiết kế cho độ chính xác, khả năng mở rộng và khả năng thích ứng để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của các ngành khác nhau. Nó tập trung vào các nhiệm vụ yêu cầu khả năng giải quyết vấn đề nâng cao, dựa vào ngữ cảnh.
Humayun Sheikh, CEO của Fetch.ai và chủ tịch của Liên minh ASI, đã nói với Cointelegraph rằng sự phát triển này có thể giảm bớt sự phụ thuộc vào các giải pháp AI tập trung, cho phép các thực thể 'đào tạo, sở hữu và xây dựng các giải pháp với các mô hình AI được đào tạo phi tập trung.'
Giải quyết các nhu cầu cụ thể của ngành
Cortex được thiết kế để cung cấp một sự thay thế cho các mô hình AI đa dụng hiện tại, cung cấp sự liên quan cao trong sản xuất, giao hàng tự động và nghiên cứu dựa trên dữ liệu.
Sheikh nói với Cointelegraph rằng ngành công nghiệp robot là một “lĩnh vực rất thú vị vào thời điểm hiện tại,” đồng thời cho biết rằng liên minh có “nhiều đối tác sẵn sàng và có khả năng sử dụng mô hình Cortex để suy diễn.”
“Công nghệ sinh học, chăm sóc sức khỏe, kinh tế gig và nghiên cứu. Tất cả các lĩnh vực này đều yêu cầu dữ liệu từ nhiều tổ chức nghiên cứu khác nhau, có thể, theo cách kết hợp, dẫn đến những thay đổi đột phá trong khám phá và sử dụng.”
Cách tiếp cận phi tập trung đối với quyền sở hữu AI
Cortex sẽ sử dụng một khuôn khổ phi tập trung để khuyến khích sự hợp tác giữa các ngành và tổ chức khác nhau, sử dụng các mô hình dựa trên quản trị để cung cấp một sự thay thế cho các giải pháp AI tập trung.
Cấu trúc phi tập trung mà nó cung cấp nhằm mục đích phân phối lợi ích của phát triển AI một cách công bằng hơn để đảm bảo rằng việc tập trung quyền lực cho phát triển AI không tích tụ và hạn chế đổi mới tự do cho các nhà phát triển.
Bằng cách giải quyết những hạn chế của các hệ thống AI tập trung, lần ra mắt đầu tiên của sáng kiến ASI: Train có thể cung cấp cho các ngành cụ thể một lựa chọn hợp tác AI phát triển bao trùm hơn, được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của họ.
Proto-AGI tự học trên Minecraft
Liên minh ASI gần đây đã ra mắt proto-AGI tự học đầu tiên trong Minecraft hợp tác với SingulatirtyNET, một mạng AI phi tập trung.
Proto-AGI mới, được đặt tên là Biểu tượng Tăng cường Thông minh Tự động (AIRIS), có thể thúc đẩy tiềm năng phát triển trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI).
Triển khai công nghệ AI mới trong Minecraft cho phép liên minh chứng kiến khả năng của proto-AGI khi nó tự học và thích nghi một cách tự động, mở rộng tiềm năng cho AI trong robot, tự động hóa và các hệ thống thông minh được thiết kế để giải quyết các vấn đề theo thời gian thực.
Tạp chí: Làm cho Ethereum cảm thấy như Ethereum trở lại: Giải thích về các bản tổng hợp dựa trên