Intuicell은 뇌의 학습 패턴을 기반으로 분산 학습 알고리즘으로 사용한다고 말했다. | 출처 : Intuicell
신경 과학 및 인공 지능을 혼합하는 데있어 딥 테크 스타트 업인 Intuicell은 이번 주에 실제 환경에서 실시간 학습이 가능한 시스템을 개발했다고 밝혔다. 스톡홀름에 본사를 둔이 회사는 사전 프로그래밍 된 지침이나 지침이없는 상용 4 차 로봇의 비디오를 발표했습니다.
다시 말해, Intuicell은 생물학적 신경계를 모방하는 방식으로 자율적으로 학습 할 수있는 물리적 AI 제제를 만들었습니다. 그만큼 회사스웨덴의 Lund University의 스핀 아웃은 기술이 전통적인 메인 스테이 인 정적 기계 학습 모델을 넘어서는 기술이 있다고 주장했다. 일체 포함인간 수준의 지능으로 확장 할 수있는 완전히 기능적인 시스템으로.
Intuicell의 공동 창립자이자 CEO 인 Viktor Luthman은“수십 년 동안 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 탁월했지만 근본적으로 실제 인텔리전스는 불가능했습니다. “우리의 시스템은이를 변경합니다. 우리는 생물학적 학습의 원칙을 소프트웨어로 번역하여 AI가 이전에 구상하지 않은 방식으로 세계와 진화, 적응 및 상호 작용할 수 있도록했습니다.”
“우리는 디지털 신경계를 허가함으로써 우리는 모든 비 생물학적 지능의 인프라가되는 것을 목표로하며, 다른 사람들이 대규모 훈련 데이터 세트에 의존하지 않고 오늘날 우리가 오늘날 예측할 수없는 실제 문제를 해결할 수 있도록 힘을 실어주는 것을 목표로합니다.”
Intuicell은이 혁신으로 인해 사람이 동물에게 새로운 기술을 가르치는 것처럼 사람들로부터 배우는 기계를 만들 수 있다고 말했다. 이 개념을 더욱 실제로 보여주기 위해 Intuicell은 대형 언어 모델 (LLM)과 방대한 데이터 세트를 통합하기보다는 개 트레이너를 고용하여 물리적 에이전트 새로운 기술을 가르치기 위해 개 트레이너를 고용 할 계획입니다.
Intuicell 주소 현재 AI 모델 한계
Intuicell은 정적 훈련 데이터에 묶인 전통적인 AI 모델과 달리 Luna라는 로봇 도그는 세계와의 직접적인 상호 작용을 통해 인식, 프로세스 및 개선을 개선한다고 말했다. 이 회사는 Luna가 기능적 디지털 신경계를 실제로 보여준다고 주장했다. 로봇은 신체를 통제하고 시련, 오류 및 누적 경험을 통해 스스로를 가르치는 법을 배웠습니다.
Intuicell은 또한 세상을 처리하고 예측하는 뇌의 일부인 시상으로 작동 할 기술의 기능적 기초가 있다고 말했다. 그것은 향후 2 년 안에 완전한 디지털 신경계를 완성 할 것으로 예상했다.
궁극적으로 회사의 목표는 소프트웨어 플랫폼이 모든 에이전트, 물리적 또는 디지털을 평생 학습 및 알 수없는 기능에 적응할 수 있도록하는 것입니다.
현재, 실제로 모든 AI 모델은 신경망을 통해 오류율을 공급하는 훈련 프로세스 인 역 전파에 의존합니다. 또한 Intuicell에 따르면 사전 정의 된 데이터 세트를 사용하여 동적으로 학습하는 능력을 제한합니다.
LLM에서 심층 강화 학습, 뇌에서 영감을 얻은 접근 방식을 주장하는 일부 특이 치는 AI의 대부분은 광범위한 데이터 세트에 대해 훈련 된 기초 모델에 의해 지배되고 있다고 밝혔다.
이러한 접근법은 Intuicell에 따르면 텍스트 및 이미지 생성과 같은 정적 인 낮은 스테이크 응용 프로그램에서 결과를 달성했습니다. 그러나 아직 보이지 않는 문제를 해결하거나 로봇 또는 산업 자동화와 같은 고분의 응용 프로그램에 참여할 수있는 생물학적 지능의 능력을 아직 복제 할 수는 없다고 밝혔다.
Intuicell은 디지털 신경계를 통해 AI 요원이 사전로드 된 데이터 또는 역전 계획없이 자신의 경험을 통해 배울 수 있다고 말했다. 또한 새로운 환경과 도전에 실시간으로 적응할 수있을뿐만 아니라 자연스럽게 인간 수준의 지능으로 확장 할 수 있습니다. 설명했다 회사.
AI 및 로봇 공학 발전 작업을 수행하는 다른 회사 중 일부는 다음과 같습니다. 성소 ai,,, 신경 로봇 공학,,, Google Deepmind,,, 보스턴 역학그리고 그림 AI.
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게시물 Intuicell은 ‘디지털 신경계’로 4 배의 선반을 강화합니다. 먼저 나타났습니다 로봇 보고서.
