„Intuicell“ padidina lentynos keturkojį, kurio „skaitmeninė nervų sistema“ yra „skaitmeninė nervų sistema“

„Intuicell“, giliųjų technologijų startuoliai, siekiantys maišyti neuromokslą ir dirbtinį intelektą, šią savaitę pareiškė, kad sukūrė sistemą, galinčią mokytis realiojo laiko realaus pasaulio aplinkoje. Stokholme įsikūrusi įmonė išleido vaizdo įrašą apie ne pagal lentynų keturkojį robotą-be iš anksto užprogramuotos žvalgybos ar instrukcijų-, kurį ji papildė „skaitmenine nervų sistema“.

Kitaip tariant, „Intuicell“ sukūrė fizinį AI agentą, galintį savarankiškai mokytis tokiu būdu, kuris imituoja biologinės nervų sistemą. Bendrovė, Švedijos Lundo universiteto, teigė, kad jos technologija peržengia statinių mašinų mokymosi modelius, pagrindinius tradicinės AI, į visiškai funkcinę sistemą, galinčią padidinti žmogaus lygio intelektą.

„Ištisus dešimtmečius AI puikiai suprato didžiulį duomenų kiekį, tačiau iš esmės nesugebėjo tikro intelekto“,-teigė Viktoras Luthmanas, „Intuicell“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. „Mūsų sistema tai keičia. Biologinio mokymosi principus mes pavertėme programine įranga, leidžiančia AI vystytis, pritaikyti ir bendrauti su pasauliu anksčiau niekada nenumatytais būdais“.

„Licencijuodami savo skaitmeninę nervų sistemą, mes siekiame tapti visų ne biologinio intelekto infrastruktūra-suteikti kitiems galimybę išspręsti realaus pasaulio problemas, kurių šiandien negalime numatyti, nesiregistruodamiesiems dėl didžiulių mokymo duomenų rinkinių“,-sakė jis.

„Intuicell“ teigė, kad ši naujovė leis jai sukurti mašinas, kurios mokosi iš žmonių, lygiai taip pat, kaip žmogus išmokys naują įgūdį gyvūnui. Norėdami dar labiau parodyti šią koncepciją, „Intuiicell“ planuoja pasamdyti šunų trenerį – užuot integruoti didelį kalbos modelį (LLM) ir didelius duomenų rinkinius – išmokyti naujų fizinio agento įgūdžių.

„Intuiicell“ adresas dabartiniai AI modelio ribos

https://www.youtube.com/watch?v=cbqbteySema

Skirtingai nuo tradicinių AI modelių, kuriuos sieja statiniai mokymo duomenys, „Intuicell“ teigė, kad jo robotų šuo, pavadintas Luna, suvokia, procesus ir tobulina tiesiogiai bendraudamas su savo pasauliu. Bendrovė tvirtino, kad Luna demonstruoja veikiančią funkcinę skaitmeninę nervų sistemą. Robotas išmoko valdyti savo kūną ir išmokyti save stoti per bandymus, klaidas ir kaupiamąją patirtį.

„Intuicell“ taip pat teigė, kad turi technologijos veikimo pagrindą, kuris veiks kaip talamokorteksas – smegenų dalis, kuri apdoroja ir prognozuoja pasaulį. Jis teigė, kad per ateinančius dvejus metus tikisi užpildyti visą skaitmeninę nervų sistemą.

Galų gale įmonės tikslas yra suteikti programinės įrangos platformai aprūpinti bet kurį agentą, fizinį ar skaitmeninį, mokymąsi visą gyvenimą ir pritaikymą nežinomoms galimybėms.

Šiuo metu praktiškai visi AI modeliai remiasi atgaline tvarka, o klaidų šėrimo procentų mokymo procesu atgal per nervų tinklą. Jie taip pat naudoja iš anksto nustatytus duomenų rinkinius, ribodami jų sugebėjimą dinamiškai mokytis, teigia „Intuiicell“.

Nuo LLM iki gilaus stiprinimo mokymosi, taip pat kai kurių pašalinių vertės, kuriose teigiama, kad smegenų įkvėpimo metodai daugiausia dominuoja pamatų modeliai, mokomi daugybės duomenų rinkiniuose.

Šie metodai pasiekė rezultatus statinėmis, mažų akcijų programomis, tokiomis kaip teksto ir vaizdų generavimas, pažymėtas „Intuicell“. Tačiau jie dar nesugeba atkartoti „Biological Intelligence“ galimybės išspręsti nematytas problemas ar įsitraukti į aukšto lygio programas, tokias kaip robotika ar pramonės automatizavimas.

„Intuicell“ teigė, kad jos skaitmeninė nervų sistema leidžia PG agentams mokytis iš savo patirties, nereikalaujant iš anksto įkeltų duomenų ar atgalinės dalies. Jis taip pat gali pritaikyti realiuoju laiku į naują aplinką ir iššūkius, taip pat natūraliai mastą siekiant žmogaus lygio intelekto, paaiškino įmonė.

Keletas kitų kompanijų, dirbančių AI ir robotikos pažangą, yra „Sanctuary AI“, „Neura Robotics“, „Google Deepmind“, „Boston Dynamics“ ir „Fight AI“.

Sužinokite daugiau apie AI robotikos viršūnių susitikime

2025 m. Robotikos „Summit & Expo“, kuris vyks balandžio 30 ir gegužės 1 d. Bostono konvencijos ir parodų centre, pasirodys sesijų aplink AI ir robotikai takelis:

• „Rizika skiriasi nuo AI: atsparių robotų strategijos“,-su „SK Gupta“, „Graymatter Robotics“ įkūrėju ir vyriausiuoju mokslininku
• „Tobulėjimas robotų mokymas
• „Nuo chaoso iki aiškumo: AI naudojimas svarbiems įvykiams rasti robotų žurnaluose“,-kartu su Benji Barash, „Roboto AI“ įkūrėju ir generaliniu direktoriumi
• „Generacinis AI poveikis robotikai“ su

Registruokitės dabar, kad nepraleistumėte!