Kunstig intelligens (AI) har revolusjonert ulike aspekter av livene våre, og potensialet fortsetter å utvide seg med bemerkelsesverdige fremskritt innen maskinlæring. I en nylig publisert artikkel i tidsskriftet Nature Machine Intelligence har prominente datavitenskapsfolk fra hele verden utforsket sammenfallet av disse fremskrittene, og driver utviklingen av en transformerende teknologi kjent som Kollektiv AI.
Kollektiv AI representerer et nettverk av flere AI-enheter, hver utstyrt med evnen til kontinuerlig å tilegne seg kunnskap og ferdigheter. Disse sammenkoblede enhetene deler informasjon på samarbeidsbasis, noe som muliggjør umiddelbar kunnskapsdeling og rask tilpasning til nye data som respons på nye situasjoner, utfordringer eller trusler.
Dr. Andrea Soltoggio og hans kolleger fra Loughborough University trekker oppmerksomheten mot den slående likheten mellom Kollektiv AI og science fiction-konsepter. Forfatterne anspiller på The Borg, kybernetiske organismer fra Star Trek-universet, som opererer og deler kunnskap gjennom et linket hive-mind. Imidlertid overgår potensialet til Kollektiv AI langt disse fiktive narrativene, og lover gjennombrudd innen ulike områder.
Tenk deg en cybersikkerhetsinnstilling der én AI-enhet identifiserer en trussel og øyeblikkelig videreformidler den kunnskapen for å initiere en kollektiv respons – en bedrift sammenlignbar med hvordan immunsystemet hos mennesker beskytter kroppen mot invaderende patogener. På samme måte kunne roboter for katastrofehåndtering raskt tilpasse seg utfordrende forhold, mens personlige medisinske agenter kunne kombinere topp moderne medisinsk kunnskap med pasientspesifikk informasjon, noe som forbedrer helseutfallene. De potensielle anvendelsene av Kollektiv AI er brede og spennende.
Selv om det erkjennes risikoene forbundet med Kollektiv AI, som den raske spredningen av uetisk eller ulovlig kunnskap, fremhever forskerne en viktig sikkerhetsfunksjon ved visjonen deres: AI-enheter opprettholder sine egne målsettinger og uavhengighet fra kollektivet. Denne demokratiske tilnærmingen reduserer betydelig risikoen for AI-dominans av noen få store systemer og fremmer et mer balansert og inkluderende AI-økosystem.
Forskernes innsikter i fremtiden for AI stammer fra en grundig analyse av nylige fremskritt innen maskinlæring. Denne analysen avdekker et globalt fokus på livslang læring, som gjør at AI-agenter kan utvide sin kunnskap gjennom hele sin operative levetid, samt utviklingen av universelle protokoller og språk som letter kunnskapsdeling mellom AI-systemer. Dette avviket fra begrensningene til nåværende store AI-modeller, som ChatGPT, tilbyr et lovende skifte mot kontinuerlig tilpasning og kunnskapsbruk.
Dr. Soltoggio understreker betydningen av å inkorporere livslang læring og kunnskapsdelingsmuligheter i AI-modeller, noe som revolusjonerer deres læringshastighet og energibehov. I en fremtid dominert av bærekraftige, evolusjonerende og delende kollektiver av AI-enheter, er det lite sannsynlig at de nåværende store, dyre, ikke-delbare og ikke-livslange AI-modellene vil trives.
Gjennom historien har menneskelig kunnskap prosperert gjennom kommunikasjon og deling. Dr. Soltoggio påpeker at lignende dynamikker sannsynligvis vil forme fremtidens samfunn av AI-enheter, som fremmer demokratiske og samarbeidende kollektiver.
Ofte stilte spørsmål
The source of the article is from the blog papodemusica.com