Esta é uma história de dois pesquisadores de Stanford – @jakub_smekal (KB7) e @InferenceActive (KB5) – explorando uma das estruturas mais abrangentes em inteligência artificial. A estrutura de inferência ativa de Karl Friston descreve como todos os organismos minimizam a "energia livre" - a diferença entre os estados esperados e a realidade sentida. "Nós amostramos o mundo para garantir que nossas previsões se tornem uma profecia autorrealizável", escreveu Friston certa vez. A Inferência Ativa dialoga com outros paradigmas de IA, como aprendizado por reforço e processamento preditivo. Daniel e Jakub são coautores de vários trabalhos de pesquisa sobre o assunto, incluindo Generalized Notation Notation (GNN), uma linguagem padronizada baseada em texto que une teoria e implementação em diferentes ciências e disciplinas. O doutorado de Jakub cresceu de inferência ativa para modelos de espaço de estado profundo (SSMs). "Muito do meu trabalho é a minimização da incerteza", Jakub nos disse, antes de refletir: "Acho que esse é o jogo que todos (na IA) jogam". De células a modelos de IA e sociedades, estamos todos aprofundando nosso relacionamento com a surpresa. Prepare-se para o inesperado.

Leia mais em nosso S-bst-k e deixe-nos saber se você conhece mais alguém trabalhando em pesquisas que devem ser apresentadas no No Signal ou exploradas conosco em @Kernel0x.