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Luck3333
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Qu’est-ce que l’IA générale ? Les limites, les visions et les définitions de l’intelligence générale artificielleNeuraxon Intelligence Academy — Volume 11 Par l’équipe #Qubic scientifique En bref : il existe peu d’expressions qui sont autant répétées et aussi peu définies que « intelligence générale artificielle ». Ce volume examine pourquoi chaque #AGI définition proposée dit quelque chose de différent, pourquoi une #AI étroite qui surpasse les humains n’a jamais semblé être de l’intelligence générale, et pourquoi l’indice le plus utile que nous ayons est que l’intelligence n’est pas un score, mais un système viable de systèmes, le principe qui guide notre travail sur #Neuraxon et #aigarth .

Qu’est-ce que l’IA générale ? Les limites, les visions et les définitions de l’intelligence générale artificielle

Neuraxon Intelligence Academy — Volume 11
Par l’équipe #Qubic scientifique
En bref : il existe peu d’expressions qui sont autant répétées et aussi peu définies que « intelligence générale artificielle ». Ce volume examine pourquoi chaque #AGI définition proposée dit quelque chose de différent, pourquoi une #AI étroite qui surpasse les humains n’a jamais semblé être de l’intelligence générale, et pourquoi l’indice le plus utile que nous ayons est que l’intelligence n’est pas un score, mais un système viable de systèmes, le principe qui guide notre travail sur #Neuraxon et #aigarth .
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Écosystèmes numériques, le Jeu de la Vie de Conway et pourquoi la complexité émergente est importante pour l'IA décentraliséeAcadémie d'intelligence Neuraxon — Volume 7 Par l'équipe scientifique Qubic Cinq espèces d'automates cellulaires neuronaux se disputent un territoire sur une grille partagée. Chaque couleur représente une espèce apprenant indépendamment. En 1970, Martin Gardner a publié dans Scientific American un jeu récréatif inventé par John Conway : le Jeu de la Vie. Les règles tiennent sur une carte postale. Une grille bidimensionnelle de cellules où chaque cellule était vivante ou morte. À chaque étape, une cellule vivante restait vivante si elle avait deux ou trois voisines vivantes, sinon elle mourait. Une cellule morte avec exactement trois voisines vivantes naissait. Rien d'autre, aussi simple que ça.

Écosystèmes numériques, le Jeu de la Vie de Conway et pourquoi la complexité émergente est importante pour l'IA décentralisée

Académie d'intelligence Neuraxon — Volume 7
Par l'équipe scientifique Qubic
Cinq espèces d'automates cellulaires neuronaux se disputent un territoire sur une grille partagée. Chaque couleur représente une espèce apprenant indépendamment.
En 1970, Martin Gardner a publié dans Scientific American un jeu récréatif inventé par John Conway : le Jeu de la Vie. Les règles tiennent sur une carte postale. Une grille bidimensionnelle de cellules où chaque cellule était vivante ou morte. À chaque étape, une cellule vivante restait vivante si elle avait deux ou trois voisines vivantes, sinon elle mourait. Une cellule morte avec exactement trois voisines vivantes naissait. Rien d'autre, aussi simple que ça.
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Neuraxon : Mise en œuvre de la criticité cérébrale dans les réseaux artificielsÉcrit par l'équipe scientifique de Qubic. Rapport de ramification et criticité dans les réseaux biologiques, dans les réseaux artificiels, et comme principe bio-inspiré dans Neuraxon. Fig. 1. Trois régimes de dynamique des réseaux neuronaux définis par le rapport de ramification (σ). Qu'est-ce qu'une avalanche de neige, un incendie de forêt, un tremblement de terre et l'activité spontanée du cortex cérébral ont en commun ? Ils partagent tous une frontière entre l'ordre et le chaos, ce qu'on appelle un état critique. Dans le cerveau, cette limite est mesurée par un simple paramètre : le rapport de ramification (σ ou m). Ce serait quelque chose comme le ratio moyen de "descendants" neuronaux que chaque neurone "parent" active. Quand σ ≈ 1, l'activité ne s'éteint ni n'explose ; elle résonne.

Neuraxon : Mise en œuvre de la criticité cérébrale dans les réseaux artificiels

Écrit par l'équipe scientifique de Qubic. Rapport de ramification et criticité dans les réseaux biologiques, dans les réseaux artificiels, et comme principe bio-inspiré dans Neuraxon.
Fig. 1. Trois régimes de dynamique des réseaux neuronaux définis par le rapport de ramification (σ).
Qu'est-ce qu'une avalanche de neige, un incendie de forêt, un tremblement de terre et l'activité spontanée du cortex cérébral ont en commun ?
Ils partagent tous une frontière entre l'ordre et le chaos, ce qu'on appelle un état critique. Dans le cerveau, cette limite est mesurée par un simple paramètre : le rapport de ramification (σ ou m). Ce serait quelque chose comme le ratio moyen de "descendants" neuronaux que chaque neurone "parent" active. Quand σ ≈ 1, l'activité ne s'éteint ni n'explose ; elle résonne.
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