Три нові прийоми, щодо яких я дуже оптимістично налаштований. Вони не розташовані в жодному порядку ранжування. Я люблю їх усіх. 1. @ReiNetwork0x $REI - Якщо їх ретельно вивчити, найбільші світові системи штучного інтелекту покажуть, що ми сильно обмежені технологічно у подоланні порогів складності. Як тільки ми досягаємо певного рівня обчислювальних ресурсів, системи штучного інтелекту зазнають невдачі, тому що всі міркування проштовхуються через єдину модель. - $REI усуває ці обмеження штучного інтелекту, спрямовуючи зібрану інформацію через те, що вони називають кластером міркувань. Кластер міркувань відокремлює вибрані типи даних і розміщує їх у кількох типах моделей. На схемі нижче наочно показано, як це працює. Цей метод дозволить системам штучного інтелекту досягти набагато вищих порогових значень у складній обробці даних. - Є багато іншого, що можна дізнатися про цей надзвичайно актуальний проект, включаючи його архітектуру пам'яті Bowtie Memory Architecture, яка ухиляється від зіставлення зі зразками та дозволяє формувати концепції — по суті, надаючи штучному інтелекту здатність міркувати (принаймні набагато більше, ніж поточні моделі). - Дуже рекомендую прочитати гілку @ajp_digital нижче. Хлопець прибив до стіни щось таке складне для потенційних інвесторів. Гарна робота.