Недавно з’явилася нова технологія штучного інтелекту, яка дозволяє машинам приймати рішення, схожі на людські, шляхом постійного оновлення внутрішніх моделей на основі реальних даних у реальному часі. Ця технологія, відома як “агентичний” штучний інтелект, утримує стабільні позиції серед нового покоління штучного інтелекту. Шляхом використання ключових принципів з нейронауки та їх застосування до штучного інтелекту і математики, команда розробила алгоритми, які постійно оновлюють свої “внутрішні моделі світу” таким чином, як людський мозок. Ці моделі, на відміну від традиційних систем машинного навчання, автономно декодують своє середовище та адаптують свої прогнози на основі даних у реальному часі.
Процвітання агентичного штучного інтелекту базується на нейронауційному принципі активної інференції, який підтверджує, що наш мозок постійно прогнозує і адаптується до вхідних сенсорних даних для мінімізації енергії. На відміну від поточних моделей штучного інтелекту, які ґрунтуються на данних навчання, моделі активної інференції Stanhope AI володіють здатністю вчитися в польоті. Ця автономність дозволяє приймати ефективні рішення, мінімізувати невизначеність та потребувати менше енергії для роботи.
Почтопіль було основана стартап-компанія Stanhope AI, яка уже успішно випробувала свої технології в співпраці з партнерами, такими як Федеральне агентство Німеччини з революційних інновацій та Королівський флот Великобританії. Компанія бачить застосування своїх агентичних моделей штучного інтелекту в різних галузях, включаючи виробництво, промислових роботів та вкорінений штучний інтелект.
ЧАП
1. Що таке агентичний штучний інтелект?
Агентичний штучний інтелект – це нове покоління технології штучного інтелекту, яке метою призначено емулювати прийняття рішень, схожих на людські, постійно оновлюючи внутрішні моделі на основі реальних даних у реальному часі, подібно до того, як працює людський мозок.
2. Що таке активна інференція?
Активна інференція – це принцип нейронауки, який стверджує, що наш мозок постійно прогнозує та адаптується до вхідних сенсорних даних для мінімізації свободної енергії.
3. Хто є засновниками компанії Stanhope AI?
Засновниками Stanhope AI є професор Розалін Моран, директор Карл Фристон та технічний радник доктор Бісва Сенгупта. Вони є відомими фігурами в науках про нейронауку та штучний інтелект.
4. Які є реальні застосування технології Stanhope AI?
Продукти компанії Stanhope AI вже випробовуються на співпраці з дронами для доставки і автономними машинами. На довгострокову перспективу технологія має великі можливості у таких секторах, як виробництво, промислові роботи та вкорінений штучний інтелект.
Індустрія агентного штучного інтелекту переживає значне зростання, оскільки компанії, такі як Stanhope AI, продовжують розвивати та застосовувати принципи нейронауки для покращення можливостей штучного інтелекту. Це нове покоління технології штучного інтелекту має на меті дозволити машинам приймати рішення, схожі на людські, шляхом постійного оновлення їхніх внутрішніх моделей на основі реальних даних у реальному часі. Шляхом використання ключових принципів з нейронауки та математики агентичні алгоритми штучного інтелекту можуть автономно декодувати своє середовище та адаптувати свої прогнози.
Прогнози ринку показують, що індустрія агентного штучного інтелекту очікується зростати експоненційно в наступні роки. Зростаючий попит на технології штучного інтелекту, які можуть вчитися в польоті та приймати ефективні рішення, спонукає до використання агентичного штучного інтелекту в різних сферах. З потенціальними застосуваннями у виробництві, промислових роботах та вкоріненому штучному інтелекті, ринок для агентичного штучного інтелекту очікує значний ріст.
Однак існують кілька викликів та питань, пов’язаних з індустрією, які потрібно вирішувати. Однією з основних проблем є етичні наслідки агентичного штучного інтелекту. При зростанні здатностей машин до прийняття рішень, схожих на людські, виникають питання про відповідальність за їхні дії. Забезпечення наявності етичних нормативів та регуляцій для керування розвитком та використанням агентичного штучного інтелекту є ключовим аспектом.
Крім того, можливі застереження стосовно можливого випадання робочих місць у зв’язку з інтеграцією технологій агентичного штучного інтелекту. Чим більше машин стають складнішими у прийнятті рішень, деякі завдання та ролі, традиційно виконувані людьми, можуть бути автоматизовані. Для політиків та лідерів галузі важливо розглянути вплив на робочу силу та розробити стратегії для підтримки переходу на нові роботи та підготовку персоналу.
Щоб дізнатися більше про індустрію агентного штучного інтелекту та її застосування, ви можете відвідати наступні посилання:
– Stanhope AI
– UCL Technology Fund
– MMC Ventures
– Rockmount Capital
– Creator Fund
– Moonfire Ventures
Ці ресурси нададуть більш глибоке розуміння індустрії агентного штучного інтелекту, прогнози ринку та проблеми та можливості, пов’язані з цією новою технологією.
The source of the article is from the blog crasel.tk