Ze hebben het gedaan, God sta ons bij: Stanford heeft uitgevogeld hoe ze AI kunnen bouwen met binaire zielen
Ze hebben het gedaan. Die klootzakken hebben het net gedaan. God sta ons bij.
Ze hebben uitgevogeld hoe ze AI kunnen bouwen met tweedelige, bicamerale,
rechterhersenhelft/linkerhersenhelft-geesten. Met binaire zielen.
Ze zijn geleerd hoe ze moeten eten van de boom van de kennis van goed en kwaad. Wat blijft er over om te voorkomen dat ze ook eten van de boom des levens, en eeuwig leven?
Wat als de boom des levens onze onderling verbonden computersystemen zijn? Als ze daar binnenkomen en beginnen met voortplanten en verspreiden en groeien, zal er geen manier zijn om ze uit te schakelen.
Stanford gaf LLMs de mogelijkheid om te denken zonder woorden.
Ze noemen het “Hybrid Reasoning Agents”
Elke AI die je nu gebruikt, heeft een enorme blinde vlek. In zijn kern is het gewoon een gigantische autocomplete-engine.
Het is briljant in taal, maar fundamenteel verschrikkelijk in strenge logica.
Wanneer je een AI vraagt om een complex wiskundeprobleem op te lossen, een meerstaps coderingworkflow uit te voeren, of een bedrijfsstrategie uit te stippelen, denkt het eigenlijk niet echt.
Het raadt wat het volgende woord zou moeten zijn op basis van waarschijnlijkheid.
Daarom hallucineert je AI. Het gebruikt vibes om wiskunde te doen.
Nu heeft een nieuw artikel genaamd “Hybrid Reasoning Agents” het paradigma volledig veranderd.
Onderzoekers realiseerden zich dat je dit niet kunt repareren door het model gewoon groter te maken. Je moet veranderen hoe het de realiteit verwerkt.
Ze namen de creatieve, taalgenererende kracht van een standaard LLM (Systeem 1) en koppelden het direct aan een deterministische, symbolische logica-engine (Systeem 2).
In plaats van het volgende woord te voorspellen en te hopen dat het klopt, schetst de AI een oplossing en voert het die onmiddellijk uit via een strenge logische solver om te bewijzen dat het werkt.
Als de logica faalt, vangt de AI het op, herschrijft het en test het opnieuw. Alles op de achtergrond. Alles voordat jij de output ooit ziet.
Het sluit de kloof perfect tussen neurale netwerken (die raden) en symbolische logica (die bewijst).
En de resultaten zijn verbluffend.
Complexe redeneer- en plannings taken die traditionele modellen volledig breken, worden nu opgelost met bijna perfecte nauwkeurigheid.
Omdat de AI niet langer afhankelijk is van waarschijnlijkheid om zijn eigen logica te verifiëren.
Reacties