ทันเอไอ

Исследователи предложили новую логическую базу для создания AGI-роботов с нейросимвольным интеллектом, способных мыслить и решать задачи как люди

Новое исследование предлагает объединить обучение нейронных сетей с символьными логическими рассуждениями на основе 4-значной логики для создания общего искусственного интеллекта (AGI), близкого к человеческому уровню.

Исследовательская группа опубликовала научную работу, предлагающую новый подход к развитию AGI (Artificial General Intelligence), цель которого — создать роботов с «когнитивным сознанием, способных решать задачи, обучаться и планировать» на уровне, практически неотличимом от человеческого.

В основе работы лежит метод нейросимвольного ИИ (Neuro-Symbolic AI), объединяющий сильные стороны двух направлений: нейронных сетей, преуспевающих в обучении на огромных массивах данных, и символьного ИИ, специализирующегося на логических выводах по четким правилам. Такое сочетание призвано устранить недостатки нынешних систем ИИ, которым часто не хватает интерпретируемости и логической структуры.

Ключевым предложением исследователей стало использование логической системы под названием Intensional many-sorted First-order Logic (IFOL) в качестве символьного ядра AGI. Особенность IFOL заключается в использовании структуры Belnap's bilattice, которая оперирует четырьмя значениями истинности вместо бинарных «истина» или «ложь». Это позволяет системе эффективнее работать с неполными данными, противоречиями и неизвестными сценариями — задачами, с которыми ИИ постоянно сталкивается в реальном мире.

Более того, исследование направлено на расширение возможностей системы по оценке вероятности неизвестных данных, что позволит роботам AGI принимать обоснованные решения в условиях дефицита информации. Это фундаментальная работа, закладывающая основы будущей архитектуры «мозга» для AGI-роботов.