फॉर्मर डीपमाइड रिसर्चर का मानना है कि अल्फागो की प्लेबुक एआई हॉल्युसिनेशन को ठीक कर सकती है
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पूर्व DeepMind शोधकर्ता थोर ग्रेपेल ने एल्फागो की रणनीतिक प्लेबुक को सामान्य तर्क में लागू करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के भ्रमों (hallucinations) को दूर करने के लिए 'मेटिस रीजनिंग' की स्थापना की है। प्रस्तावित सिस्टम ज्ञान को मॉडल वजन से अलग करता है और इसे एक बाहरी लेजर में संग्रहीत करता है, जिसे स्वीकार किए जाने से पहले साक्ष्यों के खिलाफ स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जाता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य स्रोत-आधारित व्याख्याएं प्रदान करना और पूरे मॉडल को पुनः प्रशिक्षित किए बिना त्रुटियों को सुधारने की अनुमति देना है। ग्रेपेल का तर्क है कि बड़े भाषा मॉडलों में सत्यापनीय तर्क की मौलिक समस्या को केवल डेटा और कंप्यूटिंग क्षमता बढ़ाकर हल नहीं किया जा सकता है। हालांकि इस विधि का रोबोटिक्स और एज डिवाइस के लिए वादा है, लेकिन वर्तमान ढांचा अभी भी सैद्धांतिक है और इसके लिए कोई कार्यशील सिस्टम या मानकों का अभाव है। लेख DeepMind के पूर्व कर्मचारियों के Google छोड़कर विश्वसनीय AI पर ध्यान केंद्रित करने वाले स्वतंत्र उद्यमों की ओर जाने की एक व्यापक प्रवृत्ति को उजागर करता है। तुरंत व्यावहारिक कार्यान्वयन की कमी के बावजूद, कंपनी इस नए परिदृश्य को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण फंडिंग जुटा रही है।
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