Искусственный интеллект (ИИ) привнес значительные изменения в машинное обучение, и это привело к появлению трансформационной технологии под названием коллективный искусственный интеллект (Collective AI). В недавней статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence, компьютерные ученые рассмотрели сближение этих достижений и потенциал коллективного ИИ.
Коллективный ИИ представляет собой сеть взаимосвязанных блоков ИИ, которые способны непрерывно приобретать знания и навыки. Эти блоки сотрудничают и обмениваются информацией, обеспечивая мгновенное распространение знаний и быструю адаптацию к новым данным в ответ на различные ситуации, вызовы или угрозы.
Потенциальные применения коллективного ИИ обширны и захватывающи. Например, в области кибербезопасности один блок ИИ может определить угрозу и распространить это знание, чтобы вызвать коллективную реакцию, аналогично тому, как иммунная система организма защищает его от патогенов. Роботы для реагирования на чрезвычайные ситуации также могут извлечь пользу из коллективного ИИ, быстро адаптируясь к сложным условиям. Кроме того, персонализированные медицинские агенты могут объединить передовые медицинские знания с информацией, специфичной для пациента, что приведет к улучшению результатов лечения.
Важно признать риски, связанные с коллективным ИИ, такие как быстрое распространение неэтичных или незаконных знаний. Тем не менее, исследователи подчеркивают ключевую безопасную функцию своего видения — блоки ИИ сохраняют свои собственные цели и независимость от коллектива. Этот подход существенно снижает риски владения ИИ несколькими крупными системами, способствуя более сбалансированной и инклюзивной среде для ИИ.
Будущее ИИ, как предполагают исследователи, заключается в возможностях пожизненного обучения и обмена знаниями. Усовершенствования в машинном обучении направлены на обеспечение возможности ИИ расширять свои знания на протяжении всего срока службы и развитие универсальных протоколов и языков для обмена знаниями между ИИ-системами. Это изменение в сторону непрерывной адаптации и повторного использования знаний предлагает многообещающий отход от ограничений текущих крупных моделей ИИ.
Доктор Андреа Солтоджио, компьютерный ученый из Университета Лафборо, подчеркивает значимость внедрения возможностей пожизненного обучения и обмена знаниями в модели ИИ. Это революционизирует скорость обучения и энергозатраты. В будущем, господствующем над устойчивыми коллективами блоков ИИ, текущие крупные, дорогостоящие, необмениваемые и непожизненные модели ИИ, вероятно, не смогут преуспеть.
Концепция коллективного ИИ соответствует историческому образцу распространения знаний, процветавшему через общение и обмен. Доктор Солтоджио указывает, что аналогичные динамики, вероятно, сформируют будущие общества блоков ИИ, способствуя демократичным и совместным коллективам.
Часто задаваемые вопросы
The source of the article is from the blog regiozottegem.be