🔍 عمق الاستفسار: ما هو بالضبط المشكلة التي يحلها Perceptron والتي لا يمكن حله بدونها؟

1️⃣ المشكلة: هلوسة وتحيزات الذكاء الاصطناعي. قد يعطي إجابات خاطئة، أو يخفي ميول ضارة، ونحن غير قادرين على اكتشاف ذلك.
2️⃣ الحلول الحالية: المزيد من البيانات، ونماذج أفضل. علاج مؤقت، والصندوق الأسود لا يزال قائمًا.
3️⃣ حل Perceptron: لا يستبدل الذكاء الاصطناعي، بل يصنع له "طبقة قابلة للتحقق".

يجعل عملية استنتاجه قابلة للإثبات، والتحدي، والتدقيق. التحول في النموذج هو:

للمطورين: يمكن بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مسؤولة ومتوافقة حقًا.
للمستخدمين: يمكن معرفة مصدر الإجابة ولماذا تعتبر موثوقة.
للمنظمين: أخيرًا، هناك إطار يمكن تدقيقه. ما يحله هو:

مشاكل الثقة قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات عالية المخاطر مثل التمويل، والرعاية الصحية، والعدالة. من الثقة الاحتمالية إلى الثقة الحتمية.

Perceptron لا ينتج "ذكاء اصطناعي أذكى"، بل ينتج "حبوب صدق الذكاء الاصطناعي". الذكاء الاصطناعي الذي يأكل هذه الحبة يجب أن يقول الحقيقة، ويستطيع إثبات أن ما يقوله هو الحقيقة.

@PerceptronNTWK @MindoAI