Це історія про двох дослідників зі Стенфорду – @jakub_smekal (KB7) і @InferenceActive (KB5) – які досліджують одну з найбільш всеосяжних структур у галузі штучного інтелекту. Система активного висновку Карла Фрістона описує, як всі організми мінімізують «вільну енергію» - різницю між очікуваними станами і відчутною реальністю. «Ми досліджуємо світ, щоб гарантувати, що наші прогнози стануть самоздійснюваним пророцтвом», — написав одного разу Фрістон. Активне висновування знаходиться в діалозі з іншими парадигмами штучного інтелекту, такими як навчання з підкріпленням і прогнозна обробка. Даніель і Якуб є співавторами кількох наукових робіт на цю тему, включаючи Generalized Notation Notation (GNN), стандартизовану текстову мову, яка поєднує теорію та реалізацію в різних науках і дисциплінах. Докторська дисертація Якуба виросла з активного висновування в моделі глибокого державного простору (SSM). «Велика частина моєї роботи полягає в мінімізації невизначеності», — сказав нам Якуб, перш ніж задуматися: «Я думаю, це гра, в яку всі (в штучному інтелекті) грають». Від клітин до моделей штучного інтелекту та суспільств – ми всі поглиблюємо наші стосунки з несподіванками. Приготуйтеся до несподіванок.

Дізнайтеся більше про наш S-bst-k і дайте нам знати, якщо ви знаєте ще когось, хто працює над дослідженнями, які повинні бути представлені на No Signal або вивчені з нами в @Kernel0x.