Stanhope създаде AI дрон, изпълняващ самостоятелни мисии
Вдъхновена от работата на човешкия мозък, Stanhope AI разработва изцяло нов вид изкуствен интелект, който учи и действа автономно.
Дебатът за границите на изкуствения интелект (ИИ) често се върти около въпроса какво всъщност представлява човешкото мислене и дали машина може да функционира по сходен начин?
Британската компания Stanhope AI не се стреми към създаване на Общ изкуствен интелект (ОИИ), но пък разработва модели на базата на невронауката. Екипът черпи вдъхновение от йерархичната структура и способността за прогнозиране на човешкия мозък.
Резултатът е ИИ, който не се нуждае от обучение. Нужно му е само да „разбере“, че съществува, да му бъдат зададени базови вярвания, след което да „полети“ (буквално) в реалния свят и да учи от заобикалящата го среда чрез сензори. Подобно на това, ние възприемаме света чрез зрение, слух и усещания, които разширяват знанията ни и водят до промяна или потвърждаване на мирогледа ни.
Британският стартъп, създаден от University College London, наскоро набра 2.3 милиона паунда за своята ИИ технология, вдъхновена от невронауката. Методът на Stanhope AI се базира на теорията, че мозъкът има модел на света и непрекъснато се стреми да събира доказателства, за да го потвърди и актуализира.
„ИИ системата ни има ‘мозък’ с няколко нива, като най-отдолу са разположени неговите сензори“, обяснява Розалин Морган, съосновател на компанията. Сензорите, които при хората са очите, в този случай са камери и LiDAR. „Тези сензори захранват слой за прогнозиране, който се опитва да му каже: „Добре, видях стена там. Няма нужда да продължавам да гледам натам’. В по-горните нива това е свързано с по-интересни когнитивни способности. Така че структурата много наподобява йерархичен мозък.“
Това е същият тип прогнозиране, което човешкият мозък използва, за да осмисли света и да пести енергия (мозъкът е най-големият консуматор на енергия в тялото ни). Този невронаучен принцип се нарича „активно допускане“ и е част от Теорията за свободната енергия, разработена от съоснователя на Stanhope, проф. по теоретична невробиология Карл Фристон.
„Няма нужда да проверявам всеки пиксел на стената, за да се убедя, че е стена – мога да попълня някои детайли. Ето защо смятаме, че човешкият мозък е толкова ефективен“, добавя Морган.
По същество, начинът, по който възприемаме света, е резултат от това как мозъкът предсказва, че ще го видим, с цел да пести енергия. Но за щастие, мозъкът ни след това усъвършенства тези прогнози въз основа на постъпващите сензорни данни. Моделът на Stanhope AI прави същото, използвайки визуалната информация от околния свят. След това взема автономни решения в реално време въз основа на новопостъпилите данни.
Не са необходими огромни масиви за обучение
Този подход към ИИ се различава значително от традиционните методи за машинно обучение, използвани за обучение на големи езикови модели (LLM). LLM моделите могат да работят само с данните, които са им предоставени от обучаващите ги.
„Ние не обучаваме нашия модел“, пояснява Морган. „Основната ни работа е в създаването на генеративния модел и в гарантирането, че той е правилен и има съвместими априорни знания в областите, в които се очаква да работи.“
Всичко това е теоретично издържано, но за да се превърне в успешен бизнес е необходимо да намери реални приложения. Stanhope AI твърди, че техният ИИ може да се интегрира в автономни машини, като например военни дронове, дронове за доставка и роботи. В момента технологията се тества върху дронове в сътрудничество с партньори като Федералната агенция за дистрибутивни иновации в Германия и Кралския военноморски флот.
Най-голямото технологично предизвикателство, с което се е сблъскала компанията досега, е преходът от по-малки модели, работещи в лабораторни условия, към по-големи модели, които учат как да се ориентират в много по-широк пейзаж.
„Трябваше да впрегнем три математически метода, за да вършим нужните изчисления, което ни даде възможност да изградим много по-широк мироглед за нашите дронове“, казва Морган. Тя добавя, че намирането на подходящ хардуер, до който компанията да има достъп и контрол, без да се налага да разчита на трети страни е представлявало значително логистично предизвикателство.
Нова вълна от ИИ
„Моделите на активно допускане“ на Stanhope AI, както компанията ги нарича, са истински автономни и могат самостоятелно да усъвършенстват своите прогнози. Това е част от нова вълна на „агентна ИИ“, която, подобно на човешкия мозък, постоянно се опитва да „предскаже какво ще се случи след това“, като непрекъснато се учи от несъответствията между прогнозите и получаваните данни в реално време. Не е необходимо скъпо и съмнително като резултат предварително обучение, поради което този подход намалява риска от „халюцинации“ на ИИ.
Важно е да се отбележи, че моделите на Stanhope AI са „бяла кутия“, с „вградена в архитектурата им базова теория“. Както пояснява Морган, „Ние гарантираме, че те работят абсолютно безупречно в симулация. Ако ИИ системата или дронът направи нещо странно, ние истински се задълбочаваме в това какво е повярвал и защо е направил това или онова. Така, че това е съвсем различен подход към разработването на ИИ.“
Идеята, добавя тя, е да се трансформират възможностите на ИИ и роботите, за да се направят по-ефективни в реални сценарии.
Финансиране
Фондът за технологии на UCL е водещ в инвестиционния кръг на Stanhope AI с 2.3 милиона паунда. Creator Fund, MMC Ventures, Moonfire Ventures и Rockmount Capital също участват във финансирането, заедно с други инвеститори от индустрията.
Създатели
Stanhope AI е основана през 2021 г. от проф. Розалин Морган, проф. Карл Фристон и техническият консултант д-р Бишва Сенгупта.
