Графы знаний превращают вероятностный текст в детерминированную логику
АИ способны быстро писать код, но при анализе медицинских случаев могут ошибочно придумывать болезни и рецепты. Принстонский университет предлагает использовать графы знаний и алгебру для создания предметно-ориентированного сверхинтеллекта, что позволяет переходу от вероятностного угадывания к строгой доказуемой логике. Это решение может помочь оператору входа в AI в оркестрации моделей и автоматизации.
ИИ переходит от угадывания слов к доказуемой логике через графы знаний и алгебру, но требует точности аксиом.
Класть в бота правила вывода, а не список готовых ответов: смысл принстонской работы в том, что модель учат механике перехода от шага к шагу, а не запоминанию фактов, и после этого она держится на задачах, которых не видела. Для подряда это про то, как писать инструкцию боту — описывать, как считать и что проверить, а не перечислять типовые случаи, которых у клиента всё равно окажется больше.