یادداشت شماره ۱:
درباره «مدلهای جهانی به عنوان بنیانهای شناختی برای AGI»
من یک مجموعه جدید درباره #WorldModels به عنوان زیربنای هوش_مصنوعی_عمومی (#AGI) شروع میکنم.

هوش مصنوعی فراتر از یادگیری ماشین سنتی و حتی #مدلهای_زبانی_بزرگ (#LLMs) امروزی به سرعت در حال تکامل است. یکی از هیجانانگیزترین پرسشها این است:
چگونه سیستمهای هوش_مصنوعی میتوانند یک درک درونی از جهان بسازند، درباره موقعیتهای جدید استدلال کنند، و پیش از اقدام، تصمیمهای بهتری بگیرند؟
WorldModels به عنوان گامی امیدوارکننده به سوی پاسخ به این پرسش ظهور کردهاند.
در این مجموعه، هم مبانی و هم پیشرفتهای اخیر در #WorldModels از #یادگیری_بازنمایی، #JEPA، و بازنماییهای نهان جهانی تا #MultimodalAI #Reasoning, #Planning, #Memory, #ReinforcementLearning #AutonomousAgents را بررسی خواهم کرد.
همچنین درباره تأثیر این ایدهها بر آینده #مدلهای_بنیادی، #رباتیک، #هوش_مصنوعی_در_سلامت، #هوش_مصنوعی_علمی و دیگر کاربردهای دنیای واقعی بحث خواهم کرد.
هدف من این است که این مفاهیم را با پیوند دادن نظریه زیربنایی با پژوهشهای روز، چالشهای مهندسی و پیادهسازیهای واقعی، عملی و قابل درک کنم. چه محقق باشید، چه #دانشمند_داده، چه #مهندس_یادگیری_ماشین، چه #مهندس_هوش_مصنوعی، یا صرفاً به آینده هوش مصنوعی علاقهمند باشید، امیدوارم این مجموعه برایتان باشد. مشتاقم تا در این مسیر با هم یاد بگیریم و نظراتتان را بشنوم.
مرجع تصویر: Y. LeCun, A Path Towards Autonomous Machine Intelligence (2022)