Beginnersgids voor Mind AI: Artificial Intelligence Engine & Ecosystem

Let op AI

Let op AI is een door durfkapitaal gesteund AI-bedrijf dat meer dan een decennium aan onderzoek en ontwikkeling onder zijn hoede heeft. Dit project maakt deel uit van de derde golf van AI, die zich richt op het bereiken van redenering op menselijk niveau via crowdsourced kunstmatige intelligentie.

Let op AI

Het ecosysteem en de kunstmatige intelligentie-engine in Mind AI zijn ontwikkeld om een ​​nieuwe en innovatieve benadering van AI te creëren. Eerdere AI-architecturen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden gegevens, supercomputers en parallelle verwerking. Mind AI daarentegen heeft een kerngedachte-engine die is gebaseerd op nieuwe datastructuren, die internationaal gepatenteerd zijn en bekend staan ​​als canonicals..

Hoe is Mind AI begonnen??

De mede-oprichters van Mind AI zijn CEO Paul Lee en Joshua Hong, die het IBM Watson-ecosysteem betraden terwijl ze werkten aan hun startup voor telezorg. Ze realiseerden zich al snel dat de kunstmatige intelligentie die door het systeem werd gebruikt, nog niet robuust genoeg was voor algemene toepassingen. Dit spoorde hen aan om een ​​intern AI-systeem te creëren dat patiënten en artsen zou helpen. De twee ontmoetten John Doe, een ingenieur die een nieuwe AI-benadering aan het ontwikkelen was. De drie besloten om op zichzelf een AI-engine te maken, zodat deze in telezorg en andere toepassingen kon worden gebruikt. In 2017 patenteerden ze hun nieuwe AI-datastructuren en namen ze hun Mind AI-project op.

Waarom is een nieuw type AI-systeem nodig??

Het team achter Mind AI is van mening dat er om veel redenen een nieuw type kunstmatige intelligentie nodig is. Dit omvat het feit dat de momenteel gangbare AI op basis van machine learning computationeel verspilling is, omdat er aanzienlijke gegevens en berekeningen voor nodig zijn. Het team houdt ook niet van het feit dat de gemeenschappelijke deep learning-systemen gegevensanalyse en kwantitatieve verhalen volgen in plaats van menselijke denkprincipes, zoals redenering. Bovendien vinden ze het vervelend dat AI vaak ontoegankelijk is, omdat alleen high-end tech-ondernemingen en overheden er gebruik van maken.

Over het algemeen is computationeel intense kunstmatige intelligentie duur en verkwistend. Mind AI is ook van mening dat deze systemen onelegant zijn, aangezien ‘intelligente’ wezens geen tienduizenden afbeeldingen hoeven te bekijken om correct te leren een object te herkennen. Deze AI-modellen zijn ook vaak invasief vanwege de enorme hoeveelheid benodigde gegevens, en zijn ook ontoegankelijk vanwege enkele van de eerder genoemde factoren.

Hoe lost Mind AI deze problemen op??

Om die hindernissen te overwinnen, ontwikkelde Mind AI een kunstmatige redeneermachine die natuurlijke taal gebruikt als een manier om op dezelfde manier te redeneren als mensen. Mind AI is ook domein-agnostisch, wat betekent dat het in elke branche kan werken; crowdsourced of gezamenlijk gebouwd; en niet eigendom zijn van een enkel bedrijf. Dit laatste punt komt voort uit het feit dat Mind AI zal opereren als een DAO. Mind AI maakt gebruik van een eigen canonieke datastructuur waarmee bijdragers systeemontologieën kunnen invoeren die relevant zijn voor alle industrieën en domeinen.

Wat is de Mind AI Reasoning Engine?

De basis van de Mind AI-redeneerengine-functionaliteit zijn de ontologieën die bijdragen leveren. Op dit moment is er niets zoals deze redeneerengine op de markt, omdat het de AI op dezelfde manier laat leren en denken als mensen..

De redeneringsmotor omvat drie soorten menselijke redeneringen. Inductief redeneren omvat specifiek voor algemene generalisaties, terwijl deductief redeneren betrekking heeft op algemene tot specifieke generalisaties en abuctief redeneren logische veronderstellingen creëert. Dankzij dit soort redeneringen en de ontologieën die door de gemeenschap worden gevoed, kan de Mind AI redeneren als mensen zonder dat er enorme hoeveelheden gegevens nodig zijn.

Hoe onderscheidt Mind AI zich nog meer van andere AI-oplossingen??

Mind AI is uniek ten opzichte van andere kunstmatige intelligentie-oplossingen omdat het een nieuw paradigma creëert dat de kernmotor laat werken met onvolledige informatie en onzekerheid. Het kan ook natuurlijke taal gebruiken, deze ontleden en vervolgens omzetten in canonicals of datastructuren. Deze canonicals zorgen voor de volledige integratie van elk type redenering in elke canoniek. Mind AI wordt ook slimmer omdat algemene kennis wordt ingevoerd in natuurlijke taal.

Canonicals

Mind AI zal zijn ontologieën verzamelen en uiteindelijk een kritische massa bereiken. Op dit punt kan het systeem leren hoe het zal leren. Dit betekent dat het zijn eigen onderzoek kan voltooien, inclusief het stellen van hypothesen en het testen van die hypothesen.

Waarom gebruikt Mind AI de blockchain??

Het team achter Mind AI vindt dat het voor dit project noodzakelijk is om de blockchain te gebruiken om onveranderlijkheid, een wereldwijd beloningssysteem, transparantie en democratie mogelijk te maken. Onveranderlijkheid is cruciaal voor de ontologieën. Het team verwacht dat bijdragers onnauwkeurige ontologieën van lage kwaliteit indienen, maar erkent deze als nuttig vanwege het vermogen van Mind AI om te leren via contextualisering. Met andere woorden, verouderde ontologieën dienen als een unieke context in plaats van achterhaald te worden, en de onveranderlijkheid van de blockchain geeft Mind AI toegang tot de geschiedenis op een ongewijzigde manier..

Mind Ecosystem

Het wereldwijde beloningssysteem is essentieel, aangezien een symbolische economie transparante, goedkope en snelle beloningen oplevert. Omdat de AI-engine crowdsourcing voor ontologieën vereist, helpt deze tokenized economie bijdragen van alle achtergronden, specialiteiten en geografische locaties te stimuleren.

De transparantie van het gebruik van blockchain is cruciaal voor een eerlijke verdeling van beloningen en voor stemmen binnen de gemeenschap. Dit laatste gebruik wordt vooral belangrijk bij het stemmen over ethische hogere ontologieën, het activeren van de kill-schakelaar of het prioriteren van ontologische premies. De blockchain maakt het ook mogelijk voor de gemeenschap om te zien wat de kunstmatige intelligentie al heeft geleerd en maakt datalagen mogelijk.

Wat zijn enkele use cases voor Mind AI?

De blockchain-transparantielaag van Mind AI stelt gebruikers in staat terug te gaan naar hoe de AI tot een bepaalde conclusie kwam en precies te zien hoe de beslissing werd genomen. Dit wordt bereikt met behulp van twee componenten: de kern van het redeneren en ontologieën. De belangrijkste redeneermotor is hun eigen gepatenteerde technologie die al meer dan een decennium in ontwikkeling is. Ontologieën zijn de crowdsourced-regels die de engine gebruikt om zijn proces uit te voeren.

Mind AI heeft tot doel de kracht van AI te democratiseren door de database van Ontologies op te slaan op de blockchain die eigendom is van de gemeenschap van bijdragers, bekend als ‘Ontologists’. Ontologen zullen inspraak hebben in welke toepassingen door Mind AI worden gemaakt door ontologieën aan te bieden in bepaalde vakgebieden. Ze zullen ook de macht hebben om te voorkomen dat kwaadwillende entiteiten de Ontologies en Mind AI gebruiken.

Het gebruik van Blockchain zorgt ervoor dat alles onveranderlijk en transparant is en voorkomt dat er met de database wordt geknoeid en de kennis van de AI wordt gewijzigd.

Mind AI is inherent ‘branche-agnostisch’ – dus elke branche kan uiteindelijk zijn AI gebruiken, afhankelijk van de deelname van gebruikers / bijdragen van ontologieën. Enkele bedrijfstakken die hiervan zouden profiteren, zijn de gezondheidszorg (diagnose stellen via AI), rechtsgebieden, onderwijs en nog veel meer.

Een use case voor Mind AI is universeel holistisch onderwijs. Het ecosysteem zou het curriculum van het ene land kunnen verzamelen en het kunnen delen met die in andere landen die geen toegang hebben tot dezelfde bronnen. Op deze manier hebben docenten en studenten direct toegang tot de nieuwste, meest effectieve curricula en doen dit in hun moedertaal.

Mind AI is taalonafhankelijk, dus alle updates zijn automatisch in alle talen. Mind AI kan zelfs worden gebruikt om voor elk individu op maat gemaakte curricula te maken om zo hun leerproces te maximaliseren.

Mind AI kan ook helpen om de sociale impact te maximaliseren. Er zijn aanvragen voor beleidsmakers, filantropen en investeerders. De use-cases zijn uitgebreid aangezien Mind AI kunstmatige intelligentie voor iedereen toegankelijker zal maken door de beperkingen van deep-learning AI te overwinnen.

Gevolgtrekking

Mind AI is een nieuwe AI-engine en een nieuw ecosysteem dat is ontworpen om deel uit te maken van de derde golf van kunstmatige intelligentie. Het vereist een nieuwe benadering van kunstmatige intelligentie die niet zo verspillend is in termen van hulpbronnenverbruik en toepassingen heeft in verschillende industrieën.

handige links

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me