Debati se sa larg mund të shkojë inteligjenca artificiale sillet rreth pyetjeve rreth asaj se çfarë në të vërtetë përbën inteligjencën njerëzore dhe a mund të funksionojë një makinë në mënyrë të ngjashme me trurin e njeriut?
Ndërsa nuk ka xhiruar për AGI, Stanhope AI me bazë në Mbretërinë e Bashkuar po ndërton modelet e saj sipas parimeve të neuroshkencës dhe duke përdorur makinerinë parashikuese, hierarkike që përbëjnë trurin tonë për frymëzim.
Rezultati është një AI që nuk ka nevojë për trajnim. Në thelb thjesht duhet t’i thuhet se ekziston, të sigurojë një sistem paraprak besimesh – dhe më pas të ngrihet (fjalë për fjalë) në botën reale dhe të mësojë nga rrethina e tij duke përdorur sensorë. Jo ndryshe nga mënyra se si shihni, dëgjoni dhe ndjeni gjërat që zgjerojnë njohuritë tuaja, duke ju bërë të përditësoni (ose përforconi) botëkuptimin tuaj.
Një spinout nga Kolegji Universitar i Londrës, fillimin sapo mblodhi 2.3 milionë funte për “AI agjenturore” të frymëzuar nga neuroshkenca. Ne u takuam me bashkëthemeluesen dhe CEO, profesoreshën e neuroshkencës kompjuterike Rosalyn Moran, për të mësuar më shumë rreth teknologjisë dhe vizionit të startup-it për të ardhmen.
‘Truri’ i shtresuar i inteligjencës artificiale të Stanhope
Metoda e Stanhope AI bazohet në një teori që thotë se truri ka një model të botës dhe vazhdimisht po përpiqet të mbledhë prova për të vërtetuar dhe përditësuar modelin në fjalë.
<3 i teknologjisë së BE-së
Zhurmat e fundit nga skena teknologjike e BE-së, një histori nga themeluesi ynë i mençur Boris dhe disa arte të dyshimta të AI. Është falas, çdo javë, në kutinë tuaj hyrëse. Regjistrohu tani!
“Inteligjenca artificiale ka një “tru” disa nivele të thellë, dhe në fund të trurit janë sensorët e saj,” shpjegon Moran. Sensorët, të cilët për ju dhe mua do të ishin sytë tanë, në këtë rast janë kamerat dhe LiDAR.
“Dhe më pas ata futen në një shtresë parashikuese që do të përpiqet të thotë, ‘Mirë, pashë një mur atje. Tani nuk kam nevojë të vazhdoj të kërkoj’. Dhe është ndërtuar në një parashikim njohës më interesant në nivelet më të larta. Pra, është shumë si një tru hierarkik.”
Ky është i njëjti lloj parashikimi me të cilin angazhohet truri ynë njerëzor për të kuptuar botën dhe për të kursyer energji (truri është organi më i kërkuar për energji që kemi). Ky është një parim i neuroshkencës i quajtur “konkluzion aktiv”, pjesë e Teorisë së Energjisë së Lirë, e zhvilluar nga bashkëthemeluesi i Moranit, pr.profesor i neurobiologjisë teorike, Karl Friston.
“Nuk kam nevojë të kontrolloj çdo piksel në mur për t’u siguruar që është mur – mund ta plotësoj pak. Pra, kjo është arsyeja pse ne mendojmë se truri i njeriut është kaq efikas,” shton Moran.
Në thelb, mënyra se si e përjetoni botën është rezultat i mënyrës se si truri juaj parashikon do ta shihni, në shërbim të efiçencës së energjisë. Por merita për trurin tonë, ata më pas i përsosin ato parashikime bazuar në të dhënat ndijore që vijnë. Modeli i Stanhope AI bën të njëjtën gjë, duke përdorur të dhëna vizuale nga bota përreth. Më pas merr vendime autonome bazuar në të dhënat e reja në kohë reale.
Nuk kërkohen grupe masive të dhënash trajnimi
Përdorimi i kësaj qasjeje ndaj AI ndryshon ndjeshëm nga metodat tradicionale të mësimit të makinerive, siç janë ato të përdorura për trajnimin e LLM-ve, të cilat mund të funksionojnë vetëm me të dhënat që u jepen nga ata që i trajnojnë.
“Ne nuk stërvitemi (modeli ynë),” thotë Moran. “Ngritja e rëndë është bërë në vendosjen e modelit gjenerues, dhe duke u siguruar që ai është i saktë dhe ka përparësi të qëndrueshme me vendin ku mund të dëshironi të funksionojë.”
E gjithë kjo është teorikisht magjepsëse, por që një startup të dalë jashtë laboratorit, duhet të ketë aplikacione të botës reale. Stanhope AI thotë se AI i saj mund të ulet në makina autonome, të tilla si dronët e dorëzimit dhe robotët. Teknologjia është aktualisht në testim në drone me partnerë duke përfshirë Agjencinë Federale të Gjermanisë për Inovacionin Shqetësues dhe Marinën Mbretërore.
Sfida më e madhe teknologjike që startup-i ka kapërcyer deri më tani ishte përshkallëzimi nga modelet më të vogla që punojnë në mjedise laboratorike, në ato më të mëdha që mund të mësojnë të lundrojnë në një peizazh shumë më të gjerë.
“Duhej të përdornim tre rrugë matematikore për të bërë llogaritjet e energjisë së lirë që ishin shumë më efikase, në mënyrë që të mund të ndërtonim botë shumë më të mëdha për dronët tanë,” thotë Moran. Ajo shton gjithashtu se gjetja e harduerit të duhur që kompania mund t’i aksesonte dhe kontrollonte pa pasur nevojë të mbështetej te palët e treta gjithashtu paraqiti një pengesë të rëndësishme inxhinierike.
Vala e re e AI agjenturore
“Modelet e konkluzionit aktiv” të Stanhope AI janë, thotë kompania, vërtet autonome dhe mund të rindërtojnë dhe përsosin parashikimet e tyre. Kjo është pjesë e një vale të re të “AI agjenturore” të cilat janë, ashtu si truri i njeriut, gjithmonë duke u përpjekur të “mendoni se çfarë do të ndodhë më pas” duke mësuar vazhdimisht nga mospërputhjet midis parashikimeve dhe të dhënave në kohë reale. Nuk ka nevojë për trajnim të gjerë (dhe të shtrenjtë) paraprak, dhe qasja gjithashtu ul rreziku i “halucinacioneve” të AI.
Veçanërisht, AI i Stanhope janë modele të kutive të bardha, me “shpjegueshmërinë e integruar në arkitekturën e saj”. Siç shtjellon Moran, “Ne sigurohemi që po funksionon absolutisht në mënyrë perfekte në simulim. Nëse AI, ose droni, bën diçka të çuditshme, atëherë ne me të vërtetë shqyrtojmë atë që besonte atje, pse bëri atë që bëri. Pra, është një mënyrë shumë e ndryshme për të zhvilluar AI.” Ideja, thotë ajo, është të transformohen aftësitë e AI dhe robotikës dhe t’i bëjnë ato më me ndikim në skenarët e botës reale.
Fondi i Teknologjisë UCL udhëhoqi raundin e financimit prej 2.3 milionë funte të Stanhope AI. Creator Fund, MMC Ventures, Moonfire Ventures dhe Rockmount Capital morën pjesë gjithashtu, së bashku me disa investitorë të industrisë.
Stanhope AI u themelua në vitin 2021 nga Profesor Rosalyn Moran, Drejtori Profesor Karl Friston dhe Këshilltar Teknik Dr Biswa Sengupta.