Herinner je je het gevoel van verrassing en vreugde toen je voor het eerst ontdekte dat alle dingen en verschijnselen in deze wereld min of meer met elkaar verband houden volgens een correlatiemodel dat oorzaak-gevolg wordt genoemd: als dit het geval is, dan is dat zo. , of deze gebeurtenis is de reden die tot die gebeurtenis heeft geleid.
Dit klinkt "macro", maar is in feite uiterst eenvoudig en behoort tot de fundamentele menselijke vaardigheden. Uit wetenschappelijk onderzoek blijkt dat we het principe van oorzaak en gevolg al beginnen te begrijpen als we acht maanden oud zijn – als we nog niet kunnen praten. Het helpt ons elementaire gevolgtrekkingen te maken over het bestaan van dingen en verschijnselen in de omringende wereld. De meesten van ons kunnen zich echter veel dingen niet herinneren voordat we ongeveer drie of vier jaar oud zijn, dus het vermogen om oorzaak en gevolg waar te nemen, wat helpt bij het beantwoorden van ‘waarom’-vragen, wordt geleidelijk een vaardigheid. als vanzelfsprekend beschouwen.
In werkelijkheid is dit echter niet alleen een belangrijke les voor mensen om de wereld om hen heen te begrijpen, maar ook een vaardigheid waar de huidige kunstmatige intelligentie (AI)-systemen nog steeds behoorlijk slecht in zijn en die verbeterd moeten worden om betere prestaties te krijgen.
Het vermogen van moderne AI-systemen om mensen te verslaan die Go spelen of autorijden in drukke straten hoeft niet noodzakelijkerwijs te worden vergeleken met het soort intelligentie dat mensen kunnen gebruiken om deze mogelijkheden onder de knie te krijgen. Dat komt omdat mensen – zelfs als baby’s – al het vermogen bezitten om situaties te generaliseren door kennis van het ene domein op het andere toe te passen. Om AI zijn volledige potentieel te laten bereiken, is dit ook wat het moet doen.
Het vermogen om oorzaak en gevolg te redeneren is de volgende vaardigheid die AI moet verwerven
Als een AI-robot bijvoorbeeld leert hoe hij een huis moet bouwen met behulp van stenen, kunnen oorzaak-en-gevolg-analysevaardigheden hem helpen te begrijpen en te beseffen dat hij die stenen ook kan gebruiken om een huis te bouwen, een brug of zelfs constructies met complexere structuren. . Met andere woorden, dit kan worden bereikt wanneer AI de vaardigheid bezit om de oorzaak-en-gevolgrelaties tussen verschillende omgevingsvariabelen te begrijpen.
Een virtuele trainingswereld voor AI
We hebben een diepgaande AI-trainingsomgeving nodig die geavanceerde machine learning-modellen in staat stelt beter te generaliseren naar verschillende veranderingen in omgevingskenmerken, zoals de massa of vorm van objecten. Wanneer een robot bijvoorbeeld leert een specifiek object op te pakken, kunnen we verwachten dat hij in staat is te herkennen in welke positie hij moet staan, en hoeveel kracht hij moet gebruiken om een omvangrijk, zwaar object op te pakken. zolang het maar de juiste toepassingen van oorzaak en gevolg in elk gegeven geval begrijpt. Dat is wat wetenschappers ertoe aanzette een tool te creëren genaamd CausalWorld.
Het is het soort virtuele trainingsomgeving waar we vaak over horen in sciencefictionfilms, zoals in The Matrix – een virtuele wereld waarin de regels niet gelden. In CausalWorld kunnen onderzoekers daarentegen systematisch hun methoden trainen en evalueren in robotachtige omgevingen. Het draait allemaal om de regels - en hoe ze worden toegepast. Daar kunnen robots taken worden toegewezen die vergelijkbaar zijn met wanneer kinderen met Lego spelen, evenals andere spellen die verband houden met oorzaak-en-gevolg-analysevaardigheden. Onderzoekers kunnen ingrijpen om het vermogen van de robot om te generaliseren tijdens de training te testen. In wezen is dit een testomgeving die helpt evalueren hoe de AI het probleem kan generaliseren.
Zodra je het vermogen om oorzaak en gevolg te analyseren onder de knie hebt, zullen de prestaties van AI-systemen vele malen verbeteren, samen met het vermogen om zelfstandig effectiever te opereren.
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.
