Matthew Ikle، كبير مسؤولي العلوم في SingularityNET – سلسلة المقابلات

Matthew Ikle هو كبير مسؤولي العلوم في SingularityNET، شركة تأسست بهدف إنشاء ذكاء عام اصطناعي متقدم متوزان وديمقراطي وشامل ومفيد. ذكاء عام اصطناعي لا يعتمد على كيان مركزي، مفتوح للجميع ولا مقيد بأهداف ضيقة لشركة أو بلد معين.

يتكون فريق SingularityNET من مهندسين و科学يين وباحثين ورواد أعمال ومسوقين محترفين. يتم تعزيز فريق المنصة والذكاء الاصطناعي الأساسي من خلال فرق متخصصة مكرسة لمناطق تطبيقية مثل المالية والروبوتات والذكاء الاصطناعي البيولوجي والوسائط والفنون والترفيه.

مع خبرتك الواسعة ودورك في SingularityNET، كيف تتأكد من أننا سنجعل الذكاء الاصطناعي العام في عام 2029 أو في وقت أقرب، كما تنبأ د. بن غورتزل؟

سأجيب عن هذا السؤال بطريقة غير مباشرة. 2029 هي حوالي خمس سنوات من الآن. قبل nhiều سنوات (في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين)، كنت متفائلاً بشكل كبير بتقدم الذكاء الاصطناعي العام. كان تفاؤلي في ذلك الوقت مبنيًا على مستوى التفكير التفصيلي والتلاقي الأفكار في أبحاث الذكاء الاصطناعي العام في ذلك الوقت. في حين أن معظم الأفكار الكبيرة من تلك الحقبة، أعتقد، لا تزال تحمل وعدًا، يأتي الصعب، كما هو souvent الحال، من وضع تفاصيل تلك الرؤى الواسعة.

مع هذه التحفظات في الاعتبار، هناك الآن الكثير من المعلومات الجديدة، من العديد من التخصصات – علوم الأعصاب والرياضيات وعلوم الحاسوب وعلم النفس وعلم الاجتماع، وغيرها – التي توفر ليس فقط آليات إكمال تلك التفاصيل، ولكن أيضًا دعمًا مفاهيميًا للأسس تلك الأعمال السابقة. أنا أرى أنماطًا، وفي مجالات منفصلة للغاية،すべて parece أنها تتجه بسرعة متزايدة نحو سلوكيات مشابهة. في nhiều طرق، هذه التلاقي تذكرني بفترة زمنية قبل إصدار أول آيفون. كما قال غريغ ميريديث، الذي يعمل على بنية RhoLang لعمليات متزامنة آمنة، الأنماط التي أراها في هذه الأيام تتعلق بقصص المنشأ – كيف بدأت الحياة/الخلية الأولى على الأرض؟ كيف ومتى تشكلت العقل؟ وسؤالات متعلقة بتحولات الطور، على سبيل المثال.

على سبيل المثال، هناك الكثير من الأبحاث التجريبية الجديدة التي تدعم الأفكار التي تقوم عليها وجهة نظر الأنظمة الديناميكية المعقدة. يعرض نمط EEG للموضوعات البشرية سلوكًا ملحوظًا يتوافق مع ديناميكيات النظام. هذه النتائج تذكرني بأعمال سابقة في نظريات الوعي. الآن يبدو أن هناك بداية لدعم تجريبي لتلك الأفكار النظرية.

في SingularityNET، أفكر كثيرًا في الهياكل الذاتية الشبيهة التي تولد هذه الديناميكيات. هذا مختلف، أعتقد، عما يحدث في مجتمع DNN / GPT، على الرغم من أن هناك بالتأكيد اعترافًا من قبل بعض الباحثين الأكثر أساسية بهذه الأفكار. سأشير إلى الورقة “الوعي في الذكاء الاصطناعي: رؤى من علم الوعي” الصادرة عن 19 باحثًا في أغسطس 2023، على سبيل المثال. يغطي هؤلاء الباحثون مجموعة متنوعة من التخصصات، بما في ذلك دراسات الوعي وأبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي وعلوم الدماغ والرياضيات وعلوم الحاسوب وعلم النفس وعلم الأعصاب والتصوير العصبي وبحث العقل وال认知. ما يجمعهؤلاء الباحثون هو أكبر من مجرد سعي لتحسين هندسي معماري متزايد في DNNs، ولكنهم يركزون على فهم علمي للأفكار الفلسفية الكبيرة التي تقوم عليها الإدراك البشري وكيفية جلبها لتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي العام الحقيقية.

ما هي أكبر الحواجز التكنولوجية أو الفلسفية التي تعيق تحقيق الذكاء الاصطناعي العام في هذا العقد؟

فهم والإجابة على الأسئلة الكبيرة الفلسفية والعلمية، بما في ذلك:

• ما هي الحياة؟ قد نعتقد أن الجواب واضح، لكن التعريفات البيولوجية أثبتت أنها مشكلة. هل الفيروسات “حية”، على سبيل المثال.
• ما هو العقل؟
• ما هو الذكاء؟
• كيف ظهرت الحياة من بعض المواد الكيميائية الأساسية في ظروف بيئية معينة؟ كيف يمكننا تكرار ذلك؟
• كيف ظهر العقل الأول؟ ما هي المكونات والظروف التي مكنت ذلك؟
• كيف ننفذ ما نتعلمه عند التحقيق في الأسئلة الخمس السابقة؟
• هل التكنولوجيا الحالية قادرة على تنفيذ حلولنا؟ إذا لم تكن كذلك، ما الذي نحتاج إلى اختراعه وتطويره؟
• كم من الوقت والشخصية نحتاجها لتنفيذ حلولنا؟

يعتبر SingularityNET الذكاء الاصطناعي العصبي-الرمزي حلاً واعداً للتغلب على القيود الحالية للذكاء الاصطناعي التوليدي. هل يمكنك شرح ما هو الذكاء الاصطناعي العصبي-الرمزي وكيف تخطط SingularityNET لاستخدام هذا النهج لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي العام؟

تاريخيًا، كان هناك两个 مخيمين رئيسيين من باحثي الذكاء الاصطناعي العام، إلى جانب مخيم ثالث يجمع بين أفكار المخيمين الآخرين. كان هناك باحثون يعتقدون فقط في نهج فرعي-رمزي. هذه الأيام، هذا يعني بشكل رئيسي استخدام الشبكات العصبية العميقة (DNNs) مثل نماذج Transformer واللغات الكبيرة الحالية (LLMs). بسبب استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، تسمى المناهج الفرعية-الرمزية أيضًا طرقًا عصبية. في الأنظمة الفرعية-الرمزية، يتم تشغيل المعالجة عبر عقد وروابط غير مميزة (العصبونات والسنابس). يستخدم مؤيدو الرموز المنطق العالي والاستدلال الرمزي، حيث يتم وضع علامات على العقد والروابط بمعنى مفاهيمي وсемантиقي. يتبع SingularityNET نهجًا ثالثًا يمكن وصفها بدقة على أنها هجين عصبي-رمزي، يستفيد من نقاط قوة الطرق الرمزية والفرعية-الرمزية.

ومع ذلك، فهو نوع معين من الهجين يعتمد بشكل كبير على فلسفة بن غورتزل للعقل Patternist وتم توضيحه في العديد من الوثائق، بما في ذلك “نظرية عامة للذكاء العام: منظور عملي Patternist”.

في حين أن الكثير من أبحاث DNN و LLM الحالية تعتمد على نماذج عصبية بسيطة وخوارزميات، واستخدام مجموعات بيانات هائلة (على سبيل المثال، الإنترنت بالكامل)، وإعدادات آلاف المعاملات في أمل تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، فإن استراتيجية SingularityNET PRIMUS تستند إلى فهم أساسي للعمليات الديناميكية على مستويات مكانية وزمنية متعددة وكيفية محاذاة هذه العمليات بشكل أفضل لتحفيز الخواص المرغوبة في الظهور على مستويات مختلفة. تمكن هذه الفهم من إرشادنا في توجيه أبحاث الذكاء الاصطناعي العام وتطويرها بطريقة مفهومة للإنسان.

ما هي الإطارات التي تعتقد أنها حاسمة لضمان أن يفيد تطوير الذكاء الاصطناعي العام جميع البشرية؟ كيف يمكن للأطر اللامركزية للذكاء الاصطناعي مثل SingularityNET تعزيز عملية أكثر عدلاً وشفافية مقارنة بالنماذج المركزية للذكاء الاصطناعي؟

جميع أنواع الأفكار هنا:

الشفافية — في حين أن لا شيء هو كامل، فإن ضمان الشفافية التامة لعملية اتخاذ القرار يمكن أن يساعد الجميع المشاركين (الباحثين والمطورين والمستخدمين وغير المستخدمين) على الانخراط في توجيه وتفهم وتحسين تطوير الذكاء الاصطناعي العام من أجلประโยชนة الإنسانية. هذا مشابه لمشكلة التحيز التي سألمسها أدناه.

اللامركزية – في حين أن اللامركزية يمكن أن تكون فوضوية، يمكن أن تساعد في ضمان أن يتم مشاركة السلطة على نطاق أوسع. ليست في حد ذاتها علاجًا سحريًا، ولكن أداة يمكن أن تساعد في خلق عمليات وأدوات أكثر عدلاً.

اتخاذ القرارات القائم على الإجماع – يمكن لللامركزية وصنع القرار القائم على الإجماع أن يعملوا معًا في سعي لعمليات أكثر عدلاً. مرة أخرى، لا يضمنان دائمًا العدل. هناك أيضًا تعقيدات تحتاج إلى معالجة هنا فيما يتعلق بالسمعة ومناطق الخبرة. على سبيل المثال، كيف يمكننا تحقيق التوازن بين الخصائص المرغوبة المتضاربة؟ أرى الشفافية واللامركزية وصنع القرار القائم على الإجماع كأدوات ثلاثة مهمة يمكن استخدامها لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي العام من أجلประโยชนة الإنسانية.

المحاذاة المكانية الزمنية للظواهر الناشئة عبر مستويات متعددة من الصغير جدًا إلى الكبير جدًا. في تطوير الذكاء الاصطناعي العام، أعتقد أنه من المهم عدم الاعتماد فقط على نهج “الsandbox” واحد حيث يتمنى المرء الحصول على كل شيء صحيح في البداية. بدلاً من ذلك، أعتقد أن تصميم الذكاء الاصطناعي العام مع فهم أساسي في مراحل التطوير المختلفة وعلى مستويات متعددة يمكن أن يجعل من المرجح تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، وأهم من ذلك، توجيه هذا التطوير في محاذاة مع القيم الإنسانية.

SingularityNET هو منصة ذكاء اصطناعي لامركزية. كيف تتخيل تقاطع تكنولوجيا البلوكشين وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العام تتطور، لا سيما فيما يتعلق بالأمان والحوكمة والسيطرة اللامركزية؟

تكنولوجيا البلوكشين لديها دور هام في لعبها في أمان الذكاء الاصطناعي والحوكمة والسيطرة. واحدة من نقاط قوة البلوكشين الكبيرة هي قدرته على تعزيز الشفافية. مسألة التحيز هي مثال رائع على ذلك. سأجادل بأن كل شخص وكل مجموعة بيانات لديها تحيزات. لدي تحيزاتي الشخصية، على سبيل المثال، فيما يتعلق بما أعتقد أنه مطلوب لتحقيق ذكاء اصطناعي عام حقيقي وآمن ومحب. هذه التحيزات تم صياغتها من خلال دراستي وخلفيتي وتوجيه عملي.

في نفس الوقت، أحاول أن أكون مفتوحًا تمامًا لأفكار تتعارض مع تحيزاتي وأنا مستعد لتعديل تحيزاتي بناءً على أدلة جديدة. بغض النظر، أحاول أن أكون مفتوحًا وشفافًا فيما يتعلق بتحيزاتي، ثم أشرط أفكاري وقراري على أساس فهم ذاتي لتحيزاتي. من الصعب، لكني أعتقد أنه أفضل من عدم الاعتراف بتحيزاتي. بسبب طبيعته، يسمح البلوكشين بمتابعة وتصحيح وتحقق أفضل وأكثر شفافية للعمليات والأحداث. بنفس الطريقة التي وصفها سابقًا، فإن الشفافية هي مكون ضروري، ولكن ليس دائمًا كافٍ، لأمان والحوكمة والسيطرة اللامركزية.

كيف تتطور البلوكشين والذكاء الاصطناعي العام معًا هو سؤال مثير. من أجل أن تتفاعل هاتين التكنولوجيتين تجاه نقطة إيجابية، يبدو واضحًا أن الخصائص الأساسية التي أشار إليها (الشفافية واللامركزية والإجماع ومحاذاة القيم) هي مركزية وحاسمة و يجب أن تؤخذ في الاعتبار في جميع مراحل تطورهما المشترك.

كقائد شارك بشكل وثيق في كلا مجالي الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، ما هي العوامل الأكثر أهمية لتسهيل التعاون بين هذين المجالين، وكيف يمكن أن يدفع ذلك الابتكار في الذكاء الاصطناعي العام؟

أنا آتي من جانب الذكاء الاصطناعي/الذكاء الاصطناعي العام من تلك الزوجة. كما هو الحال غالبًا عند دمج الأفكار متعددة التخصصات، فإن الكثير يأتي إلى مسائل اللغة والاتصال. جميع المجموعات تحتاج إلى الاستماع إلى بعضها البعض من أجل فهم أفضل لكيفية مساعدة التكنولوجيا بعضها البعض. في عملي في SingularityNET، كان هذا كفاحًا مستمرًا. الباحثون عالي المستوى، الذي سيكون تقليلًا أن نقول إن SingularityNET يمتلكه بكمية كبيرة، غالبًا ما يكون لديهم تصورات واضحة لأفكار كبيرة. عند العمل عبر الحدود التخصصية، الجزء الصعب هو إدراك أن ليس الجميع “في رأسك”. ما تأخذه كأمر مسلم به، لن يكون واضحًا تمامًا للمنتمين إلى مجالات أخرى. حتى الكلمات المستخدمة بشكل مشترك يمكن أن تستخدم بشكل مختلف عبر مجالات الدراسة المختلفة. كان هناك حالة حديثة في عملنا في BioAI، حيث كان علماء الأحياء يستخدمون مصطلحًا رياضيًا، ولكن ليس تمامًا بشكل صحيح من حيث تعريفها الرياضي. بمجرد أن يتم فهم هذه الأنواع من الحالات بوضوح، يمكن للفريق التقدم مع غرض مشترك بحيث يثبت أن الجزء ككل أكبر من مجموع أجزائه.

كيف ترى صناعات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين تعمل نحو تعزيز التنوع والشمول، وما هو دور SingularityNET في تعزيز هذه القيم؟

يمكن للذكاء الاصطناعي والبلوكشين أن يلعبا دورًا هامًا في تحسين الجهود المبذولة لتحقيق التنوع والشمول. على الرغم من أنني أعتقد أنه من المستحيل إزالة جميع التحيزات – يمكن أن تتكون التحيزات ببساطة من خلال تجارب الحياة – يمكن أن يكون المرء مفتوحًا وشفافًا بشأن تحيزاته. هذا شيء أحرص على القيام به في عملي، الذي يتمحور حول ديناميكيات الأنظمة المعقدة. ومع ذلك، أحاول أن أكون مفتوحًا لفهم الأفكار والتناظرات من منظورات أخرى. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في عملية التأمل الذاتي هذه، والبلوكشين يمكن أن يساعد بالتأكيد في الشفافية. يمكن لـ SingularityNET لعب دور هام من خلال استضافة أدوات لاكتشاف وقياس وإزالة، بقدر الإمكان، التحيزات في مجموعات البيانات.

كيف يساهم عمل SingularityNET في النظم اللامركزية للذكاء الاصطناعي في حل التحديات العالمية مثل الاستدامة والتعليم وإنشاء الوظائف، خاصة في المناطق مثل أفريقيا، حيث لديك اهتمام خاص؟

الاستدامة:

• تطبيق الذكاء الاصطناعي ونماذج النظام لحل مشاكل النظام البيئي المعقدة على نطاق ضخم.
• مراقبة هذه الحلول على نطاق واسع.
• استخدام البلوكشين لتتبع وتصحيح واعتماد هذه الحلول.
• استخدام مزيج من الذكاء الاصطناعي ونماذج النظام والبيانات المحلية والبلوكشين، قمنا بتصور حلول كاملة لتعدين الحرف في أفريقيا وامتصاص الكربون الزراعي على نطاق واسع.

التعليم:

كأستاذ مساعد سابق في الرياضيات وعلوم الحاسوب، التعليم مهم جدًا بالنسبة لي، خاصة لأنه يوفر فرصًا للطلاب الذين لا يخدمونهم. من المهم:

• تعزيز الوصول من خلال تطوير دورات هجينة تصل إلى الطلاب الذين قد يواجهون قيود جغرافية أو مالية أو زمنية.
• تعزيز التنوع والشمول من خلال زيادة مشاركة السكان غير المخدمين في الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والتكنولوجيات المتقدمة الأخرى.
• تعزيز المعرفة متعددة التخصصات من خلال إنشاء دورات تجمع بين المجالات الأكاديمية والمهنية.
• دعم التقدم الوظيفي من خلال توفير المهارات والشهادات التي يمكن تطبيقها مباشرة على سوق العمل.

أرى الذكاء الاصطناعي العام والبلوكشين وتأثيراتهما كأدوار حاسمة في معالجة هذه الأهداف في برامج من النوع “التلميذ إلى الإتقان” المركزة على التعلم القائم على المشاريع العملية.

إنشاء الوظائف:

من خلال تعزيز الأهداف التعليمية الأربعة المذكورة أعلاه، يبدو لي أن الذكاء الاصطناعي العام والبلوكشين والتكنولوجيات المتقدمة الأخرى، جنبًا إلى جنب مع التعاون الإيجابي بين المعلمين والمتعلمين، يمكن أن يشجعوا وينشؤوا تقنيات وأعمال جديدة بالكامل.

كشخص ملتزم بتحقيق نقطة إيجابية، ما هي الحجر الزهري أو الانطلاقة التي تعتقد أنها ستكون ضرورية لضمان أن يتطور الذكاء الاصطناعي العام بطريقة مفيدة للمجتمع؟

• القدرة على محاذاة الظواهر الناشئة بطريقة يمكن تفسيرها للإنسان عبر مستويات مكانية وزمنية متعددة.
• القدرة على فهم على مستوى أعمق المفاهيم التي تقوم عليها “الانتقالات الطورية” التلقائية.
• القدرة على التغلب على العديد من المشاكل الصعبة بالتفاصيل الدقيقة لتمكين المعالجة المتعددة الحقيقية من خلال حالات التبديل.
• الشفافية في جميع المراحل.
• اتخاذ القرارات اللامركزية على أساس بناء الإجماع.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا SingularityNET.