La motivazione è la sfida principale dell'AGI; MAGUS la porta oltre integrando obiettivi adattivi, modulazione etica e decisioni dinamiche in Hyperon.
Finanziato attraverso @DeepFunding, questo progetto avvicina l'AGI a sistemi che possono evolversi responsabilmente in mondi imprevedibili.
Come dovrebbe decidere l'intelligenza decentralizzata ciò che valuta?
Il progetto Modular Adaptive Goal and Utility System (MAGUS), finanziato da una sovvenzione per R&D di @DeepFunding Hyperon AGI, introduce un approccio innovativo alla motivazione dell'AGI integrando strutture gerarchiche di obiettivi, modulatori dinamici e adattabilità etica.
MAGUS fonde teorie psicologiche avanzate con i modulatori dinamici di OpenPsi, consentendo decisioni sfumate e permettendo una crescita libera degli obiettivi e aggiustamenti regolari.
Questo framework collega le motivazioni digitali simili a quelle umane e aliene, creando un sistema scalabile che evolve in modo etico e pragmatico in ambienti imprevedibili.
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