Die Herausforderung der KI, Kybernetik im Ouroboros-Modell

แนวคิดหลัก

Das Ouroboros-Modell bietet eine umfassende Perspektive für KI, um symbolische Einbettung und Hierarchie in der künstlichen Intelligenz zu verbessern.

บทคัดย่อ

Das Paper diskutiert die Herausforderungen in der KI und schlägt das Ouroboros-Modell vor, um Defizite in der gegenwärtigen KI zu überwinden. Es betont die Bedeutung von Symbol-Einbettung, Hierarchie und kybernetischen Ansätzen für die allgemeine Kognition.

• Einleitung:
  • Algorithmen sind allgegenwärtig, aber KI hat fundamentale Mängel.
• Herausforderung an KI:
  • Klassifizierung eines skizzenhaften Bildes und Generierung aus Beschreibung.
• Umfassender Ansatzvorschlag:
  • Das Ouroboros-Modell als Lösung für Defizite in der KI.
• Kybernetik neu aufgelegt:
  • Cybernetics als Kontrollmechanismus für komplexe Reaktionen.
• Gemeinsamer Sinn und Verständnis:
  • Bedeutung von Common Sense und Verständnis in der KI.
• Realität und Wahrheit, Freier Wille:
  • Diskussion über Realität, Wahrheit und Freien Willen in Bezug auf KI.
• Experimente und Ergebnisse:
  • Tests mit Google Lens, Google Cloud API und DALL·E.
• Schlussfolgerung:
  • Das Ouroboros-Modell bietet eine umfassende Perspektive für die KI-Entwicklung.

สถิติ

"Algorithmen sind überall, und (fast) jeder wird sich dessen zunehmend bewusst."
"Die AI-Modelle können gelegentlich falsche Informationen generieren und besitzen nur begrenztes Wissen über die Welt und Ereignisse nach 2021."

คำพูด

"Die AI-Modelle können gelegentlich falsche Informationen generieren und besitzen nur begrenztes Wissen über die Welt und Ereignisse nach 2021." - ChatGPT

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

A challenge in A(G)I, cybernetics revived in the Ouroboros Model as one algorithm for all thinking

by Knud Thomsen ที่ arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04292.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie kann das Ouroboros-Modell die aktuellen Defizite in der KI überwinden und die symbolische Einbettung verbessern?

Das Ouroboros-Modell bietet eine umfassende Perspektive, die die aktuellen Defizite in der KI angeht, insbesondere in Bezug auf die symbolische Einbettung. Durch die Implementierung eines hierarchischen Gedächtnisses und des Prozesses der Verbrauchsanalyse kann das Ouroboros-Modell eine effiziente und kohärente kognitive Verarbeitung ermöglichen. Die Verbrauchsanalyse fungiert als eine Art proportionaler Regelung, die es einem Agenten ermöglicht, Eingaben mit vorhandenen Schemata abzugleichen und das am besten passende Schema auszuwählen. Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, auf verschiedenen Abstraktionsebenen effektiv zu arbeiten und sowohl kurzfristige als auch langfristige Anpassungen vorzunehmen. Durch die Verwendung von klar definierten Schemata und einer hierarchischen Struktur können KI-Systeme eine bessere symbolische Einbettung erreichen und somit die aktuellen Defizite in Bezug auf die allgemeine Kognition überwinden.

Welche Auswirkungen hat die fehlende Hierarchie in der KI auf die allgemeine Kognition?

Die fehlende Hierarchie in der KI hat erhebliche Auswirkungen auf die allgemeine Kognition. Ohne eine klare hierarchische Organisation von Konzepten und Abstraktionen fehlt es KI-Systemen an der Fähigkeit, komplexe Probleme effizient zu lösen und umfassende Verständnisse zu entwickeln. Eine Hierarchie von Konzepten ermöglicht es KI-Systemen, Informationen auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu verarbeiten und Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten herzustellen. Dies ist entscheidend für die Entwicklung von kohärenten und konsistenten kognitiven Modellen. Ohne eine klare Hierarchie können KI-Systeme Schwierigkeiten haben, komplexe Probleme zu verstehen, angemessen zu reagieren und kreative Lösungen zu entwickeln.

Inwiefern können kybernetische Ansätze die Effizienz und Kreativität von KI-Systemen steigern?

Kybernetische Ansätze können die Effizienz und Kreativität von KI-Systemen erheblich steigern, indem sie Prinzipien der Regelung und Steuerung auf die kognitive Verarbeitung anwenden. Durch die Integration von kybernetischen Konzepten wie proportionaler Regelung und Verbrauchsanalyse können KI-Systeme adaptive und selbststeuernde Mechanismen entwickeln, die es ihnen ermöglichen, auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren und effektive Entscheidungen zu treffen. Diese Ansätze fördern auch die Kreativität, indem sie es KI-Systemen ermöglichen, neue Verbindungen herzustellen, alternative Lösungen zu erkunden und innovative Ideen zu generieren. Durch die Anwendung kybernetischer Prinzipien können KI-Systeme ihre kognitiven Fähigkeiten verbessern und vielseitigere und effektivere Problemlösungsstrategien entwickeln.