Esta é a história de dois investigadores de Stanford – @jakub_smekal (KB7) & @InferenceActive (KB5) – a explorar uma das estruturas mais abrangentes em inteligência artificial. O quadro de inferência ativa de Karl Friston descreve como todos os organismos minimizam a "energia livre" - a diferença entre estados esperados e a realidade percebida. "Amostramos o mundo para garantir que as nossas previsões se tornem uma profecia autorrealizável," escreveu Friston uma vez. A Inferência Ativa dialoga com outros paradigmas de IA, como o aprendizado por reforço e o processamento preditivo. Daniel e Jakub co-autores de vários artigos de pesquisa sobre o assunto, incluindo a Notação Generalizada (GNN), uma linguagem padronizada baseada em texto que faz a ponte entre teoria e implementação em diferentes ciências e disciplinas. O doutoramento de Jakub evoluiu da inferência ativa para modelos de espaço de estado profundo (SSMs). "Muito do meu trabalho é a minimização da incerteza," disse-nos Jakub, antes de refletir, "Acho que esse é o jogo que todos (na IA) estão a jogar." Desde células a modelos de IA e sociedades, todos estamos a aprofundar a nossa relação com a surpresa. Prepare-se para o inesperado.

Leia mais sobre o nosso S-bst-k e diga-nos se conhece mais alguém que esteja a trabalhar em pesquisas que deveriam ser destacadas no No Signal ou exploradas connosco no @Kernel0x.