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Vous avez probablement entendu parler de LaMDA de Google et la discussion virale sur la question de savoir si une IA peut devenir sensible. L'équipe à Tau soutient que peut-être, la sensibilité d'une IA n'est qu'une petite partie de son intelligence. Au contraire, la véritable intelligence de l'IA reposera sur sa capacité à comprendre logiquement les besoins des gens et à les satisfaire automatiquement.
Tau est la toute première plate-forme capable de prendre en compte les réflexions, les conseils et les connaissances de ses utilisateurs et de mettre à jour son propre logiciel en temps réel en permettant à ses utilisateurs d'écrire dans des langages que les machines et les personnes peuvent lire et comprendre. Le réseau social décentralisé de Tau et son aspect monétaire, Crypto-monnaie Agoras, est alimenté par une IA que l'équipe appelle l'intelligence artificielle vraiment intelligente - Logical AI. L'IA logique est radicalement différente de l'apprentissage automatique et, selon le fondateur de Tau, Ohad Asor, est sur le point de devenir la prochaine grande vague dans le monde de la technologie.
Sur Tau, Logical AI vous permettra de participer à des discussions de la taille de milliards de personnes et de voir instantanément la signification intentionnelle collective derrière les pensées partagées sur le réseau. Cet objectif sera atteint en faisant en sorte que les gens utilisent des langages naturels contrôlés (LNC) que les humains et les machines peuvent comprendre. Chaque pensée et chaque élément de connaissance, qu'ils soient explicites ou implicites, seront automatiquement reconnus et enregistrés comme votre vision du monde, qui agira comme votre profil sur Tau et vous appartiendra entièrement. Avoir vos idées et vos connaissances organisées de manière aussi avancée signifie que vous pourrez non seulement découvrir des solutions révolutionnaires, mais aussi monétiser vos connaissances d'une manière directe et sans effort qui n'était pas possible auparavant.
En saisissant simplement vos réflexions sur Tau, vos connaissances deviendront automatiquement un actif numérique qui vous appartiendra. Vous pourrez vendre vos connaissances à d'autres acheteurs ou les utiliser pour générer des revenus en louant des éléments spécifiques à vos abonnés, car Tau comprendra que même une partie de vos connaissances peut faire partie de la solution au problème de quelqu'un. Tau mettra en évidence la combinaison des connaissances de plusieurs utilisateurs et la proposera comme solution à des problèmes importants et complexes, garantissant ainsi que les connaissances requises correspondent à 100 %.
Aucune de ces solutions ne serait possible avec un autre type d'IA, à l'exception d'une basée sur la logique. En effet, pour le dire simplement, l'IA logique concerne les mots et les phrases. Dans son cœur, il s'agit de la capacité à déduire des déclarations à partir d'autres déclarations, à la manière de ce qu'on appelle le raisonnement déductif. Par exemple, à partir des trois déclarations :
- Paris est en France.
- La France est en Europe.
- Si x est en y et y est en z, alors x est en z. Ceci, pour tout x, y, z.
nous pouvons déduire la déclaration
Le domaine de la logique mathématique enseigne que pratiquement toutes les questions logiques peuvent se résumer à cette forme de déduction. Par exemple, un ensemble d'énoncés est contradictoire, si et seulement si on peut en déduire à la fois un énoncé et sa négation.
L'IA logique est la mécanisation du raisonnement logique : trouver des contradictions, déterminer si une conclusion découle d'hypothèses données, etc. Il s'agit donc de la capacité à laisser les machines comprendre ce que nous voulons leur dire, au-delà des simples instructions de la machine.
Pendant ce temps, l'apprentissage automatique, qui est actuellement la forme d'IA la plus répandue, consiste à généraliser à partir d'exemples. Donc, si nous devions communiquer l'exemple ci-dessus de la France et de Paris à la manière de l'apprentissage automatique, nous devrions fournir à l'algorithme de nombreux exemples de la forme "x est en y", puis espérer que l'algorithme conclura que Paris est en Europe.
Une telle forme de communication ne mérite même pas d'être qualifiée d'intelligente, car comment quelque chose peut-il être intelligent s'il ne peut pas conclure que Paris est en Europe, et doit voir un grand nombre d'exemples pour "comprendre" que, même si cela n'est pas garanti ? La généralisation à partir d'exemples est de nature probabiliste. Comment pouvons-nous deviner des échantillons invisibles ? Il est surprenant que l'apprentissage automatique puisse avoir raison parfois et ne soit pas complètement aléatoire, et en effet l'apprentissage automatique mérite d'être qualifié de miracle mathématique. Après tout, comment peut-on dire quelque chose qui est, selon une forte probabilité, même approximativement correct, sous une connaissance nulle au-delà de certains échantillons ?
Étonnamment, l'apprentissage automatique peut le faire. Et c'est ce qu'est le Machine Learning avec tous ses avantages et ses inconvénients. Son cas d'utilisation est lorsque nous avons peu ou pas de connaissances sur un système, et tout ce que nous pouvons faire est de prendre des échantillons et d'essayer de les généraliser.
L'IA logique, quant à elle, est une question de pleine connaissance et d'absolu, que ce soit explicitement ou implicitement. Il s'agit aussi d'un mode de communication beaucoup plus efficace, de la communication directe, du « juste dire la chose », au lieu de s'acharner à donner de nombreux exemples.
De plus, il se trouve que l'apprentissage automatique est intrinsèquement incapable d'effectuer un raisonnement logique, par exemple de détecter des contradictions. Ceci est mathématiquement prouvé en utilisant des arguments théoriques sur la complexité. Il n'est donc pas surprenant que le Machine Learning ne rencontre du succès que dans les domaines à caractère non verbal, alors que dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel, il ne présente que des capacités très limitées.
Cependant, l'inverse est parfaitement valable : non seulement la logique peut faire de l'apprentissage automatique, mais elle le fait déjà. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont déjà exprimés sous des formes logiques (contrairement aux exemples) et sont déjà implémentés sous forme de programmes informatiques qui prennent également une forme logique plutôt probabiliste, à savoir des instructions machine.
Couvrir l'IA logique couvre donc également l'apprentissage automatique, mais l'inverse ne peut jamais être réalisé. Une autre façon de le dire est la suivante : l'apprentissage automatique recouvre finalement ce qu'on appelle le Raisonnement Inductif et Abductif (qui correspondent grosso modo à ce qu'on appelle apprentissage supervisé et non supervisé), et en tant que telle, elle est très prometteuse, mais toujours sous une forme qui se limite à de simples exemples, et de plus, les technologies actuelles ne traitent que des données de nature numérique, ou des données qui peuvent être converties en telles. L'IA logique, d'autre part, peut couvrir le raisonnement déductif, le raisonnement inductif et le raisonnement abductif, dans des données qualitatives et quantitatives.
Ce sont les principales raisons pour lesquelles Tau a choisi l'IA logique comme forme ultime d'IA, arguant que l'apprentissage automatique n'est qu'une étape importante dans l'histoire de l'IA. Les solutions de Tau amélioreront de nombreux aspects de la bande passante humaine, de la mise à l'échelle des discussions à la monétisation des connaissances, en passant par les contrats intelligents et la gouvernance décentralisée. Tout cela à cause de la capacité de la logique à combler le fossé entre les humains et les machines.
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Source : https://news.bitcoin.com/sentient-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-logic-to-make-machines-truly-understand-people/