人工知能と分散システムの背景を持つ経験豊富な研究者として、私は人工超知能 (ASI) アライアンスによる最近の発展に特に興味深いものを感じています。同社の分散型 AI モデルである Cortex の発表は、現在の汎用 AI モデルでは長らくギャップとなっていた業界固有の課題に対処するための重要な一歩となります。
分散型人工知能技術の進歩を促進するために協力する人工超知能 (ASI) アライアンスとして知られるグループは、最近、さまざまな業界の問題に取り組むために作成された分散型 AI システムである Cortex を発表しました。
Cortex モデルは、ロボット工学、バイオテクノロジー、ヘルスケアなどの分野に適用できる業界固有の AI テクノロジーの開発に特化したプロジェクトである「ASI: Train」プロジェクトの最初のリリースです。
Cortex は、汎用性の高い AI モデルではなく、精度、柔軟性、拡張性に重点を置いて設計されています。その設計は、複雑で状況に応じた問題解決タスクに優れており、さまざまな業界の固有の要件に応えます。
Fetch.ai の CEO であり、ASI Alliance の会長でもあるフマユーン シェイク氏は、この進歩により集中型 AI システムへの依存が軽減される可能性があると CryptoMoon と共有しました。代わりに、さまざまなエンティティが「AI によって訓練された分散モデルを使用してソリューションを作成、所有、管理できるようになります。」
業界特有のニーズへの対応
アナリストとして、Cortex は既存の汎用 AI モデルの新しい代替として機能し、特に製造、自動配信、データ駆動型研究の分野で優れていると言えます。これらの特定の分野で高い関連性を提供することで際立っています。
シェイク氏はCryptoMoonに対し、ロボット工学の分野は現在「非常に興味深い」ものであると述べ、さらにこの提携にはCortexモデルを活用して予測を行える数名の協力者がいることを指摘した。
「バイオテクノロジー、ヘルスケア、ギグエコノミー、研究。これらすべての分野では、さまざまな研究機関から得られるデータが必要であり、それらを組み合わせることで、発見と利用に大きな変化がもたらされる可能性があります。」
AI 所有権への分散型アプローチ
より簡単に言うと、Cortex は、分散システムを通じてさまざまなセクターやエンティティ間の協力を促進することを目的としています。ガバナンス主導のアプローチを採用することで、従来の集中型 AI ソリューションに代わる分散型オプションを提供します。
この分散型構造は、人工知能 (AI) の進歩の利点を均等に分散するように設計されており、単一のエンティティが AI 開発において過度の権力を蓄積し、開発者間の無制限の創造性を妨げることを防ぎます。
従来の集中型 AI システムに固有の欠点に取り組むことで、ASI: Train プロジェクトの初期展開により、固有の業界に、特定の要件を満たすようにカスタマイズされた集団 AI 作成のためのより柔軟な代替手段が提供される可能性があります。
Minecraft での自己学習プロト AGI
最近、ASI Alliance は分散型人工知能ネットワークである SingulatityNET と提携し、Minecraft 環境内での AGI (汎用人工知能) の初期の自律学習プロトタイプをデビューさせました。
Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism (AIRIS) として知られる新しいプロトタイプの開発により、汎用人工知能 (AGI) の進歩の機能が大幅に拡張される可能性があります。
Minecraft 内で最新の AI テクノロジーを採用することで、予備的な汎用人工知能 (プロト AGI) がどのように独自に進化するかを観察する機会が得られ、それによって差し迫った課題に効果的に取り組むロボット工学、自動化、およびインテリジェント システムにおける AI アプリケーションの可能性が広がります。
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2024-11-26 17:14