SingularityNET lanza un marco unificado de IA basado en Hyperon y PRIMUS

De acuerdo con Biji Network, SingularityNET ha lanzado un marco unificado de inteligencia artificial basado en Hyperon y PRIMUS. Este marco integra el razonamiento simbólico y el aprendizaje neuronal mediante una memoria compartida llamada Atomspace, para apoyar objetivos de inteligencia más amplios. Los circuitos cognitivos de PRIMUS guían el descubrimiento de metas y patrones, mientras que las herramientas integradas manejan tareas dentro de una estructura de memoria unificada. Ben Goertzel, Científico Jefe de SingularityNET, publicó recientemente un detallado documento técnico que presenta Hyperon y PRIMUS como una arquitectura integrada destinada a avanzar los sistemas de inteligencia artificial actuales hacia la inteligencia artificial general (AGI) y, eventualmente, hacia una superinteligencia beneficiosa. A diferencia de muchos marcos de inteligencia artificial construidos con módulos desconectados, Hyperon utiliza un enfoque unificado para procesar la percepción, la memoria y el aprendizaje. Todo el contenido del sistema, incluidos los objetivos, la información, los procesos y los patrones neuronales, se almacena en una estructura llamada "Atomspace". Este diseño permite que los sistemas simbólicos y neuronales interactúen directamente en una memoria compartida sin necesidad de llamadas externas de datos. MORK, una versión ampliable de Atomspace, admite un acceso rápido sin bloqueo y utiliza formatos eficientes como PathMap y Merkle-DAG para gestionar los datos. MORK también integra elementos neuronales mediante QuantiMORK, incrustando gráficos de múltiples resoluciones directamente en la memoria, eliminando los retrasos que suelen presentarse al cambiar entre el procesamiento simbólico y neuronal.