Yapay zekanın ne kadar ileri gidebileceğine dair tartışma, insan zekasını gerçekte neyin oluşturduğu ve bir makinenin insan beynine yeterince benzer şekilde işleyebileceği soruları etrafında dönüyor.
Birleşik Krallık merkezli Stanhope AI, AGI için çekim yapmasa da modellerini sinirbilim ilkelerine göre oluşturuyor ve ilham almak için beynimizi oluşturan öngörücü, hiyerarşik mekanizmayı kullanıyor.
Sonuç bir yapay zeka bunun eğitime ihtiyacı yok. Temel olarak, yalnızca önceden bir inanç sistemi olması koşuluyla var olduğunun söylenmesi gerekiyor ve ardından (kelimenin tam anlamıyla) gerçek dünyaya doğru yola çıkıyor ve sensörleri kullanarak çevresinden bilgi alıyor. Bilginizi genişleten, dünya görüşünüzü güncellemenize (veya güçlendirmenize) neden olan şeyleri nasıl gördüğünüz, duyduğunuz ve hissettiğinizden farklı değil.
Bir spinout Londra Üniversitesi Koleji, başlatmak Sinirbilimden ilham alan “ajantik yapay zeka” için az önce 2,3 milyon £ topladık. Yeni girişimin teknolojisi ve geleceğe yönelik vizyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için kurucu ortak ve CEO, hesaplamalı sinir bilimi profesörü Rosalyn Moran ile görüştük. .
Stanhope'un yapay zekasının katmanlı “beyni”A
Stanhope AI'nın yöntemi, beynin bir dünya modeline sahip olduğunu ve söz konusu modeli doğrulamak ve güncellemek için sürekli olarak kanıt toplamaya çalıştığını söyleyen bir teoriye dayanıyor.
Moran, “Yapay zekanın birkaç seviye derinlikte bir 'beyni' var ve beynin en altında onun sensörleri var” diye açıklıyor. Sizin ve benim için gözlerimiz olacak sensörler, bu durumda kameralar ve LiDAR'dır.
“Ve sonra bunlar, 'Tamam, orada bir duvar gördüm' diyen tahmine dayalı bir katmanla beslenir. Artık aramaya devam etmeme gerek yok. Ve daha yüksek seviyelerde daha ilginç bir bilişsel tahminin içine inşa edilmiştir. Yani hiyerarşik bir beyne çok benziyor.”
Bu, insan beynimizin dünyayı anlamlandırmak ve enerji tasarrufu sağlamak için yaptığı tahminlerin aynısıdır (beyin, enerjiye en çok ihtiyaç duyan organımızdır). Bu, Moran'ın kurucu ortağı Pr. tarafından geliştirilen, Serbest Enerji Teorisinin bir parçası olan ve “aktif çıkarım” adı verilen bir sinirbilim ilkesidir.Teorik nörobiyoloji profesörü Karl Friston.
“Duvar olduğundan emin olmak için duvardaki her pikseli kontrol etmeme gerek yok; birazını doldurabilirim. İşte bu yüzden insan beyninin bu kadar verimli olduğunu düşünüyoruz,” diye ekliyor Moran.
Esasen, dünyayı deneyimleme şekliniz beyninizin nasıl çalıştığının bir sonucudur. tahmin Bunu enerji verimliliğinin hizmetinde göreceksiniz. Ancak beynimize şükürler olsun ki, onlar daha sonra bu tahminleri gelen duyusal verilere dayanarak hassaslaştırırlar. Stanhope AI'nın modeli, etrafındaki dünyadan gelen görsel girdiyi kullanarak aynısını yapıyor. Daha sonra yeni, gerçek zamanlı verilere dayanarak otonom kararlar alır.
Çok büyük eğitim veri kümelerine gerek yokA
Yapay zekaya yönelik bu yaklaşımın kullanılması, yalnızca kendilerini eğitenlerin sağladığı verilerle çalışabilen LLM'leri eğitmek için kullanılanlar gibi geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden önemli ölçüde farklıdır.
''Antrenman yapmıyoruz'' [our model]” diyor Moran. “Ağır iş, üretken modelin oluşturulmasında ve onun doğru olduğundan ve çalışmasını isteyebileceğiniz yerle ilgili tutarlı önceliklere sahip olduğundan emin olunmasında gerçekleştirilir.”
Bunların hepsi teorik olarak büyüleyici, ancak bir startup'ın laboratuvardan çıkması için gerçek dünya uygulamalarının olması gerekiyor. Stanhope AI, yapay zekasının teslimat drone'ları ve robotlar gibi otonom makinelere oturabileceğini söylüyor. Teknoloji şu anda Almanya Federal Yıkıcı Yenilik Ajansı ve Kraliyet Donanması da dahil olmak üzere ortaklarla dronlar üzerinde test ediliyor.
Startup'ın şu ana kadar aştığı en büyük teknolojik zorluk, laboratuvar ortamında çalışan daha küçük modellerden, çok daha geniş bir alanda gezinmeyi öğrenebilen daha büyük modellere doğru ölçeklendirme yapmaktı.
Moran, “Dronlarımız için çok daha büyük dünyalar inşa edebilmemiz amacıyla çok daha verimli serbest enerji hesaplamaları yapmak için üç matematiksel rota kullanmak zorundaydık” diyor. Ayrıca şirketin üçüncü taraflara güvenmek zorunda kalmadan erişebileceği ve kontrol edebileceği doğru donanımı bulmanın da önemli bir mühendislik engeli oluşturduğunu ekliyor.
Ajan yapay zekanın yeni dalgası
Şirket, Stanhope AI'nin “Aktif Çıkarım Modellerinin” gerçekten özerk olduğunu ve tahminlerini yeniden oluşturup iyileştirebileceğini söylüyor. Bu, tıpkı insan beyni gibi, yeni bir “ajantik yapay zeka” dalgasının parçasıdır. tahminler ve gerçek zamanlı veriler arasındaki tutarsızlıklardan sürekli olarak öğrenerek her zaman “bundan sonra ne olacağını tahmin etmeye” çalışıyor. Kapsamlı (ve pahalı) bir ön eğitime gerek yoktur ve bu yaklaşım aynı zamanda AI “halüsinasyonları” riski.
Özellikle Stanhope'un yapay zekası, “mimarisinde açıklanabilirlik” bulunan beyaz kutu modelleridir. Moran'ın detaylandırdığı gibi, “Simülasyonda kesinlikle mükemmel çalıştığından emin oluyoruz.” Eğer yapay zeka veya drone tuhaf bir şey yaparsa, o zaman gerçekten neye inandığını, bunu neden yaptığını derinlemesine inceleriz. Yani bu, yapay zekayı geliştirmenin çok farklı bir yolu.” Ona göre asıl fikir, yapay zeka ve robot teknolojisinin yeteneklerini dönüştürmek ve onları gerçek dünya senaryolarında daha etkili hale getirmek.
UCL Teknoloji Fonu Stanhope AI'nin 2,3 milyon sterlinlik finansman turunu yönetti. Creator Fund, MMC Ventures, Moonfire Ventures ve Rockmount Capital'in yanı sıra çeşitli sektör yatırımcıları da katıldı.
Stanhope AI, 2021 yılında Profesör Rosalyn Moran, Direktör Profesör Karl Friston ve Teknik Danışman Dr Biswa Sengupta tarafından kuruldu.
Kaynak bağlantısı