• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi скачать в хорошем качестве

What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi 3 месяца назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



What Is Agentic AI? What is Neurosymbolic AI? Jacob Andra Discusses With Dr. Alexandra Pasi

Two major ideas are shaping the next era of artificial intelligence: agentic AI and neurosymbolic AI. Talbot West CEO Jacob Andra and Lucidity Sciences CEO Dr. Alexandra Pasi bring together their complementary perspectives. They unpack the confusion surrounding the term “agentic.” The most common misuses fall into three categories. 1. Digital employee. This use assumes an AI can fully replace a human role. In practice, jobs consist of overlapping tasks that depend on judgment, context, and social understanding. Substituting a human one-to-one with an AI system oversimplifies work and introduces risk. 2. AI interacting with humans. Many products describe themselves as agentic simply because they interact with people. Yet a chatbot or outbound assistant is not necessarily intelligent or autonomous. Interface does not equal agency. 3. Autonomous executor. Another common assumption is that an AI that performs tasks independently qualifies as agentic. Yet there are non-AI autonomous systems. Jacob proposes a definition that is specific enough for real-world planning: an AI function able to complete a task as part of a larger ensemble or capability. This definition treats agentic systems as modular and composable. Each agent performs a defined function within a coordinated network of systems. This approach moves the conversation from vague marketing language to measurable performance outcomes. From there, the discussion turns to large language models. Both Jacob and Alexandra acknowledge their extraordinary power but also their limitations. LLMs have made AI accessible to everyone through natural language, allowing rapid knowledge retrieval, summarization, and idea generation. At the same time, language itself is a constraint. Human language was not built for exact quantitative reasoning or precise logical relationships. LLMs lose reliability when they are asked to maintain long context or handle tightly coupled data. The guests agree that these models should be viewed primarily as interface layers that help people and organizations communicate with structured information systems. The conversation then transitions to neurosymbolic AI, which combines neural networks and symbolic reasoning into a single architecture. The neural components are probabilistic and pattern-oriented. They generalize and infer. The symbolic components operate on defined rules and logical constraints. They ensure structure, coherence, and traceability. When combined you get an intelligent system that is both adaptive and verifiable. Dr. Pasi explains how this concept has deep roots in earlier AI research. In some early mathematics experiments, language models were paired with formal systems like Lean to verify every logical step. In modern enterprise applications, this same hybrid pattern provides a way to reconcile innovation with control. It creates a bridge between the flexibility of learning models and the accountability required by governance and compliance. The discussion outlines practical design principles for applying neurosymbolic systems in business contexts. Ontology- and graph-driven retrieval replaces basic keyword or vector search with structured relationships that capture meaning. Causal and structural modeling uses directed graphs and schemas to define inputs and dependencies before training begins. Symbolic validation layers act as logic gates. Human-in-the-loop oversight ensures that automation enhances, rather than overrides, human decision-making. Jacob shares two Talbot West use cases that illustrate these ideas. The first involves enterprise evaluation and roadmapping. Many organizations have complex, organically grown processes and data flows that are difficult to map or optimize. The second example is BizForesight, a platform to help business owners understand and improve company value. It combines document ingestion, interviews, and machine learning within a defined symbolic framework. The symbolic layer enforces valuation logic and methodological integrity, while the neural layer interprets unstructured data and provides adaptive recommendations. Dr. Pasi expands the discussion to additional domains such as drug discovery, finance, and manufacturing. In each field, the symbolic structures serve as a skeleton, defining the boundaries of valid reasoning. The neural components provide flexibility, learning from data to identify new connections and insights within that framework. By combining probabilistic creativity with symbolic discipline, enterprises can create agentic systems that are reliable, auditable, and aligned with their strategic goals.

Comments
  • Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин 4 недели назад
    Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Мы стоим на пороге нового конфликта! Что нас ждет дальше? Андрей Безруков про США, Россию и кризис 5 дней назад
    Мы стоим на пороге нового конфликта! Что нас ждет дальше? Андрей Безруков про США, Россию и кризис
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Neurosymbolic AI and the Shortcomings of LLMs: Jacob Andra and Stephen Karafiath 3 месяца назад
    Neurosymbolic AI and the Shortcomings of LLMs: Jacob Andra and Stephen Karafiath
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом 8 месяцев назад
    Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 2 месяца назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Why Do AI Initiatives Fail? Cydni Tetro & Jacob Andra On Failure Modes for Digital Transformation 3 дня назад
    Why Do AI Initiatives Fail? Cydni Tetro & Jacob Andra On Failure Modes for Digital Transformation
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Oleg Itskhoki for RASA. Science and Society in the “Narrow Corridor”: Economy, Power, and Knowledge 13 дней назад
    Oleg Itskhoki for RASA. Science and Society in the “Narrow Corridor”: Economy, Power, and Knowledge
    Опубликовано: 13 дней назад
  • Эти 9 Ловушек преподносят под видом Доброты - Это должен знать каждый! Еврейская мудрость 1 месяц назад
    Эти 9 Ловушек преподносят под видом Доброты - Это должен знать каждый! Еврейская мудрость
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • The Metal Roofing Breakdown 3 недели назад
    The Metal Roofing Breakdown
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Trump's Suing Absolutely Everyone, is Tired of Hearing About Epstein & Millions Protest ICE 2 дня назад
    Trump's Suing Absolutely Everyone, is Tired of Hearing About Epstein & Millions Protest ICE
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке 6 лет назад
    Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 3 недели назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 3 недели назад
  • AlphaFold: Грандиозный вызов Нобелевской премии | Джон Джампер 2 месяца назад
    AlphaFold: Грандиозный вызов Нобелевской премии | Джон Джампер
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • ChatGPT продает ваши чаты, Anthropic создает цифровых существ, а Маск как всегда… 5 дней назад
    ChatGPT продает ваши чаты, Anthropic создает цифровых существ, а Маск как всегда…
    Опубликовано: 5 дней назад
  • AI in the Mortgage Industry: Talbot West CEO Jacob Andra Interviews NEXA COO Jason duPont 4 месяца назад
    AI in the Mortgage Industry: Talbot West CEO Jacob Andra Interviews NEXA COO Jason duPont
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1 2 года назад
    Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1
    Опубликовано: 2 года назад
  • Илон Маск (свежее интервью 2026): энергетика, ИИ, технологии, освоение космоса, андроиды, другое 4 недели назад
    Илон Маск (свежее интервью 2026): энергетика, ИИ, технологии, освоение космоса, андроиды, другое
    Опубликовано: 4 недели назад
  • От идеи до выхода на 650 миллионов долларов: уроки создания стартапов в сфере ИИ 3 месяца назад
    От идеи до выхода на 650 миллионов долларов: уроки создания стартапов в сфере ИИ
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Jiayuan Mao - Learning, Reasoning, and Planning with Neuro-Symbolic Concepts Трансляция закончилась 3 месяца назад
    Jiayuan Mao - Learning, Reasoning, and Planning with Neuro-Symbolic Concepts
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 месяца назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5