画像は、トランスベースの言語モデルの動作の基礎です。実際、それは最大の資産です。これは、他の概念間のつながりを見つける方法です。しかし、真実が重要な領域に言語モデルが適用される場合、幻覚は呪われる可能性があります。例は、医療ポリシーに関する質問から、第3パーティのAPIを正しく使用するコードまであります。エージェントAIの使用は、自律的なボットが私たちに代わってお金を送るなど、不可逆的な行動をとることができるため、はるかに高くなります。
確率や最良の推測について話さないことを理解することが重要です。代わりに、これはアルゴリズム検索を介した数学的論理で見られる厳格な証拠に関するものです。シンボリックAIは、もともと現代に開発され、アリストテレス、ブール、フリージなどの前任者によって提示された基礎、およびクロードシャノンやアランチューリングなどの現代に発生しました。
自動化された推論は単なる理論ではありません。実際、それは豊富な産業の採用を享受しています。
1990年代には、FDIVバグに応じて低レベルの回路の証拠から始まりました。エアバスとNASAが使用した安全システムの安全性の後半でした。今日、神経学的記号AIのためにますます展開されています。たとえば、Leibniz AIは法的分野でAIに正式な推論を適用しますが、Atalantaは政府の契約上の問題と同じ考えを持ち、DeepindのAlphay Systemは数学で大まかな理論的電気を使用しているため、数学で誤った主張を生成しません。
このリストは続きます。ImandaのCodelogicianは自動化された推論ツールを使用しているため、APIルールに違反するプログラムを合成することはできません。 AmazonのBedrock Guardrailsの自動推論検査機能は、顧客が定義して国連の真の声明で事実をフィルタリングすることができる使用率の形式化を伴う自動推論を使用します。出力に自信があり、AIへの作業を強化する組織の場合、自動化された推論ツールの論理的控除を使用して、相互作用が定義された制約とルール内で定義されるようにすることができます。
自動推論の主な特徴は、情報を作成するのではなく、答えを証明できないかどうかがわからないことを認めることです。多くの場合、ツールは矛盾する論理の論理を指します。これは、声明を確実に証明または反証し、決定の背後にある理由を示すことができます。
自動化された推論ツールは、通常、パワーバックグラウンドトランスベースのツールと比較して、一般的に機能する方が安価です。その理由は、自動化された推論ツールが象徴的であり、真実ではないためです。それらは「クランチ番号」ではなく、GPUにはマトリックスの乗算はありません。理由を確認するには、学校の数学コースで「Xを解く」と同じ問題について考えてください。 x+yをxまたはx（y+z）として書き換えると、いくつかの簡単な手順のみを実行しながら無限を推測します。このステップは、コンピューター上のミリショとして簡単に実行できます。
数学的論理の適用は、AIのすべての問題に対する普遍的な解決策ではないことは事実です。たとえば、歌Nashiを「Good」として作成することを利用することについてあいまいになります。また、故郷の炉は数学的論理で壊れないと主張するツールに疑問を投げかけます。ただし、特定のドメインで設定された実際の真実のステートメントを利用できるアプリケーションでは、このアプローチは、精度が最も重要なビジネスの重要な分野である最も重要なビジネスの重要な分野にAIを安全に配布する実用的な方法を提供します。
起動
自動化された推論ツールは、歴史的に深い数学の専門知識を使用する必要がありましたが、作成AIの増加により、ユーザーは自然言語でルールを表現できる幅広い視聴者にアクセスし、ルールのAI出力を自動的にチェックできます。実際、多くの言語モデルは、自動化された推論ツールの出力について教育されています（多くの場合、補強学習を施しています）。キーは、コーディング、HRポリシー、税法について考える明確なケースから始まります。セキュリティ、コンプライアンス、クラウドインフラストラクチャなどの検証は、実際には重要な領域に適用されます。
私は将来それを探しています
AIをより深く私たちの生活に統合しようとすると、その行動と生産の正確さと真実を特定する能力がより重要になります。自動推論機能に投資する組織は、制御と規制を維持しながらAIおよびエージェントの採用を安全に拡大できるより良い立場にあります。次のAI戦略会議で自動推論を検討してください。組織や顧客に自信を持ってAIを配置する鍵かもしれません。
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