هذه قصة باحثين من جامعة ستانفورد - @jakub_smekal (KB7) و @InferenceActive (KB5) - يستكشفون أحد أكثر الأطر شمولا في الذكاء الاصطناعي. يصف إطار الاستدلال النشط لكارل فريستون كيف تقلل جميع الكائنات الحية من "الطاقة الحرة" - الفرق بين الحالات المتوقعة والواقع المستشعر. كتب فريستون ذات مرة: "نحن نأخذ عينات من العالم للتأكد من أن تنبؤاتنا تصبح نبوءة تحقق ذاتها". يجلس الاستدلال النشط في حوار مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل التعلم المعزز والمعالجة التنبؤية. شارك دانيال وجاكوب في تأليف العديد من الأوراق البحثية حول هذا الموضوع ، بما في ذلك تدوين التدوين المعمم (GNN) ، وهي لغة نصية موحدة تربط بين النظرية والتنفيذ عبر العلوم والتخصصات المختلفة. نمت درجة الدكتوراه في جاكوب من الاستدلال النشط إلى نماذج الفضاء العميق (SSMs). قال لنا جاكوب ، قبل أن يتأمل ، "الكثير من عملي هو التقليل من عدم اليقين" ، "أعتقد أن هذه هي اللعبة التي يلعبها الجميع (في الذكاء الاصطناعي)". من الخلايا إلى نماذج الذكاء الاصطناعي إلى المجتمعات ، نحن جميعا نعمق علاقتنا بالمفاجأة. جهز نفسك لما هو غير متوقع.

اقرأ المزيد على S-bst-k ، وأخبرنا إذا كنت تعرف أي شخص آخر يعمل على بحث يجب عرضه على No Signal أو استكشافه معنا في @Kernel0x.