Ғалымдар AGI архитектурасына бейімделгіш шырмалған ойын модульдерін енгізуді ұсынды

Ғалымдар тобы жалпы жасанды интеллект (AGI) жүйелерін жетілдіру мақсатында бейімделгіш агенттердің ұжымдық әрекетін сипаттайтын ықтималдық толқыны негізіндегі жаңа тәсілді ұсынды. Зерттеу авторлары бұл жүйені жалпылама мінез-құлық интеллектісінің (GBI) локалды емес теңдеуі арқылы сипаттап, ми механизмдеріне қатысты Лю-Чэнь-Ао (LCA) гипотезасын тексерді.

Қытай қор нарығындағы күндізгі сауда деректерін талдау нәтижесінде шешім қабылдау үлгілерінің 82-94%-ы (орташа 89%) бейімделгіш шырмалған ойын режимдеріне сәйкес келетіні анықталды. Бұл дәстүрлі неоклассикалық қаржы теориясындағы тәуелсіз агенттер тұжырымдамасынан айтарлықтай ерекшеленеді. Нарықтағы әрекеттердің тек 5%-дан азы ғана толықтай тәуелсіз болған.

Авторлардың пікірінше, дәстүрлі жасанды нейрондық желілердің (ANN) триллиондаған түсініксіз параметрлеріне сүйенетін шектеулерін еңсеру үшін AGI архитектурасына осындай модульдерді қосу қажет. Бұл бағыт робототехника мен дербес интеллект үшін анағұрлым ықшам әрі тиімді адам тәрізді процессорларды (HPU) жасауға жол ашуы мүмкін.