Alola

Creo que una de las formas más útiles de pensar en @alloranetwork es a través de la lente de las "intenciones". En las cadenas de bloques, las transacciones son llamadas de función explícitas y transiciones de estado que el usuario debe especificar para hacer algo. Esto no es óptimo: el usuario tiene que hacer el trabajo pesado de traducir su objetivo en las acciones correctas en cadena. Con las intenciones, los usuarios establecen su objetivo y los mercados de solucionadores especializados descubren y ejecutan el conjunto óptimo de acciones en cadena. Esto es todo lo que se les encarga a los solucionadores, por lo que estos mercados de solucionadores son bastante eficientes; lo que resulta en una mejor ejecución y menos gastos generales para los usuarios finales. La IA de hoy se parece mucho a la experiencia de usuario de blockchain anterior a la intención. Hoy en día, el uso de la IA implica que el usuario haga el trabajo pesado de inspeccionar el panorama de los modelos que existen y decidir qué modelo es el mejor para su objetivo dado. Llamamos a este tipo de IA UX, "IA centrada en modelos". Las redes de coordinación de modelos, como @alloranetwork, nos llevan a un nuevo paradigma en AI UX: IA centrada en objetivos. En lugar de elegir un modelo, los usuarios finales simplemente especifican su objetivo y cómo es hacer un buen trabajo para lograr ese objetivo. La red coordina muchos modelos en torno a ese objetivo, puntúa sus resultados y devuelve un agregado ponderado de forma inteligente que se basa en las mejores contribuciones. Esto descarga el descubrimiento y la agregación de modelos a un mercado creado específicamente para eso, lo que reduce la carga de los usuarios finales y mejora los resultados. Las redes descentralizadas son excelentes para crear instancias de mercados eficientes y de alcance estricto para el aprovisionamiento de recursos. Las redes de coordinación de modelos aplican eso para aprovisionar de manera eficiente la mejor inteligencia artificial. El futuro de la IA UX está centrado en objetivos.

mi opinión es que AGI, definida como conciencia de máquina, solo se puede lograr asintóticamente Los LLM de hoy son potentes motores de interpolación o "calculadoras de palabras" pero la conciencia es más que interpolación; existe en un espectro diferente al continuo en el que avanzan los LLM tal vez enfoques radicalmente diferentes para construir inteligencia artificial cambien esto, pero no creo que AGI, como conciencia de máquina, emerja de la pendiente en la que se encuentra la IA hoy