Это история о двух исследователях Стэнфорда – @jakub_smekal (KB7) и @InferenceActive (KB5) – которые исследуют одну из самых всеобъемлющих структур в области искусственного интеллекта. Активная индукция Карла Фристона описывает, как все организмы минимизируют "свободную энергию" - разницу между ожидаемыми состояниями и воспринимаемой реальностью. "Мы исследуем мир, чтобы наши предсказания стали самосбывающимся пророчеством," однажды написал Фристон. Активная индукция находится в диалоге с другими парадигмами ИИ, такими как обучение с подкреплением и предсказательная обработка. Даниэль и Якуб совместно написали несколько научных статей на эту тему, включая Обобщенную Нотацию (GNN), стандартизированный текстовый язык, который соединяет теорию и реализацию в различных науках и дисциплинах. Докторская диссертация Якуба выросла из активной индукции в глубокие модели пространств состояний (SSMs). "Многое из моей работы связано с минимизацией неопределенности," сказал нам Якуб, прежде чем задуматься: "Наверное, это игра, в которую все (в ИИ) играют." От клеток до моделей ИИ и обществ, мы все углубляем наши отношения с неожиданностью. Подготовьтесь к неожиданному.

Читать далее о нашем S-bst-k и дайте нам знать, если вы знаете кого-то еще, кто работает над исследованиями, которые следует представить на No Signal или обсудить с нами в @Kernel0x.