Aceasta este povestea a doi cercetători de la Stanford – @jakub_smekal (KB7) și @InferenceActive (KB5) – care explorează unul dintre cele mai cuprinzătoare cadre ale inteligenței artificiale. Cadrul de inferență activă al lui Karl Friston descrie modul în care toate organismele minimizează "energia liberă" - diferența dintre stările așteptate și realitatea simțită. "Eșantionăm lumea pentru a ne asigura că predicțiile noastre devin o profeție care se împlinește de la sine", a scris odată Friston. Inferența activă stă în dialog cu alte paradigme AI, cum ar fi învățarea prin întărire și procesarea predictivă. Daniel și Jakub au fost coautori ai mai multor lucrări de cercetare pe această temă, inclusiv notația generalizată (GNN), un limbaj standardizat bazat pe text care leagă teoria și implementarea în diferite științe și discipline. Doctoratul lui Jakub a crescut de la inferența activă la modele spațiale de stare profundă (SSM). "O mare parte din munca mea este minimizarea incertitudinii", ne-a spus Jakub, înainte de a reflecta: "Cred că acesta este jocul pe care îl joacă toată lumea (în AI)". De la celule la modele AI și societăți, cu toții ne aprofundăm relația cu surpriza. Pregătește-te pentru neașteptat.

Citiți mai multe despre S-bst-k și spuneți-ne dacă cunoașteți pe altcineva care lucrează la cercetare care ar trebui să fie prezentat pe No Signal sau explorat cu noi în @Kernel0x.