Conformément au réseau Biji, SingularityNET a publié un cadre d’intelligence artificielle unifié basé sur Hyperon et PRIMUS. Ce cadre intègre le raisonnement symbolique et l’apprentissage neuronal à travers une mémoire partagée appelée Atomspace, afin de soutenir des objectifs intelligents plus larges. Les circuits cognitifs de PRIMUS orientent la découverte d’objectifs et de modèles, tandis que des outils intégrés gèrent les tâches dans une structure mémoire unifiée. Ben Goertzel, le scientifique en chef de SingularityNET, a récemment publié un livre blanc détaillé présentant Hyperon et PRIMUS comme une architecture intégrée visant à faire progresser les systèmes d’intelligence artificielle actuels vers une intelligence générale artificielle (AGI) et, à terme, une superintelligence bénéfique. Contrairement à de nombreux cadres d’IA construits à partir de modules déconnectés, Hyperon adopte une approche unifiée pour traiter la perception, la mémoire et l’apprentissage. Tout le contenu du système, y compris les objectifs, les informations, les processus et les modèles neuronaux, est stocké dans une structure appelée « Atomspace ». Cette configuration permet aux systèmes symboliques et neuronaux d’interagir directement sur une mémoire partagée sans appels de données externes. MORK, une version extensible d’Atomspace, offre un accès rapide, sans verrouillage, et utilise des formats efficaces comme PathMap et Merkle-DAG pour gérer les données. MORK intègre également des éléments neuronaux via QuantiMORK, en insérant des graphes multi-résolution directement dans la mémoire, ce qui élimine les délais habituellement rencontrés lors des transitions entre le traitement symbolique et neuronal.
SingularityNET lance un cadre d'IA unifié basé sur Hyperon et PRIMUS
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