Алола

Я думаю, що один із найкорисніших способів думати про @alloranetwork – це через призму «намірів». У блокчейнах транзакції — це явні виклики функцій і переходи станів, які користувач повинен вказати, щоб щось зробити. Це неоптимально: користувачеві доводиться виконувати важку роботу з перетворення своєї мети в правильні дії в ланцюжок. За допомогою намірів користувачі формулюють свою мету, а спеціалізовані ринки розв'язувачів виявляють і виконують оптимальний набір дій Onchain. Це все, перед чим стоять завдання розв'язувачів, тому ці ринки розв'язувачів досить ефективні; Що призводить до кращого виконання та зменшення накладних витрат на кінцевих користувачів. Штучний інтелект сьогодні дуже схожий на блокчейн UX до намірів. Сьогодні використання штучного інтелекту передбачає, що користувач виконує важку роботу з обстеження ландшафту існуючих моделей і вирішує, яка модель найкраще відповідає поставленій меті. Ми називаємо цей різновид AI UX «штучним інтелектом, орієнтованим на модель». Модельні координаційні мережі, як і @alloranetwork, переносять нас до нової парадигми в AI UX: об'єктивно-орієнтованого штучного інтелекту. Замість того, щоб вибирати модель, кінцеві користувачі просто вказують свою мету і те, як виглядає хороша робота в досягненні цієї мети. Мережа координує багато моделей навколо цієї мети, оцінює їх результати та повертає інтелектуально зважену сукупність, яка черпає з найкращих внесків. Це переносить виявлення та агрегацію моделей на ринок, створений спеціально для цього, зменшуючи навантаження на кінцевих користувачів і покращуючи результати. Децентралізовані мережі чудово підходять для створення ефективних ринків з обмеженим охопленням для надання ресурсів. Координаційні мережі моделей застосовують це для ефективного забезпечення найкращого машинного інтелекту. Майбутнє AI UX орієнтоване на об'єктиви.

Моя думка полягає в тому, що AGI, який визначається як машинна свідомість, є лише асимптотично досяжним LLM сьогодні є потужними двигунами інтерполяції або «калькуляторами слів» Але свідомість – це більше, ніж інтерполяція; вона існує в іншому спектрі, ніж континуум, по якому просуваються LLM можливо, радикально інші підходи до побудови машинного інтелекту змінять це, але я не думаю, що AGI, як машинна свідомість, з'являється зі схилу, на якому сьогодні знаходиться штучний інтелект