El trilema de las redes neuronales.
ACI reúne las tres.
ACI es el resultado de años de investigación sobre las redes neuronales y su trilema: plasticidad, estabilidad y editabilidad.
Dos como mucho, en cualquier red neuronal.
Si aprende más rápido, olvida. Si la mantienes estable, deja de aprender. Y lo que aprendió está repartido por toda ella, así que no se puede cambiar ninguna pieza por separado. Lo que gana en una lo pierde en otra.
Paso 1 de 5: Plasticidad
Plasticidad: aprender lo nuevo, rápido.
Una red que aprende rápido sobrescribe lo que sabía. Los investigadores lo llaman olvido catastrófico. ACI aprende de un solo resultado confirmado, y la siguiente petición ya lo tiene.
Paso 1 de 4: Algo nuevo
Tu equipo confirma algo nuevo. Una red necesita un entrenamiento para asimilarlo. ACI lo asimila a partir de ese único resultado.
Estabilidad: conservar lo que sabe.
Si mantienes estable una red, conserva lo que sabe, pero deja de aprender. ACI sigue aprendiendo, y todo lo que aprendió antes sigue exactamente como estaba, mientras siga funcionando.
Paso 1 de 4: Mantenla estable
Si congelas una red para que conserve lo que sabe, deja de aprender. ACI sigue aprendiendo, y todo lo que sabía sigue como estaba.
Editabilidad: cambiar lo que aprendió.
Lo que aprendió una red está repartido por toda ella, así que no se puede corregir ni eliminar una sola cosa sin reentrenar. Cualquier cosa que aprendió ACI se puede revisar, corregir o eliminar por separado, y el resto se queda como estaba.
Paso 1 de 4: Encontrarla
Pregunta dónde aprendió algo una red, y nadie puede señalarlo. Con ACI, puedes ver de dónde viene cada pieza.
Las tres, en ejecución.
Reunir las tres es lo que permite a ACI aprender, planificar, simular, decidir y actuar en ejecución, a partir de tu trabajo, mientras funcione. Es lo que hace de ACI una nueva categoría de inteligencia.
Con las tres, una inteligencia puede aprender de cada resultado mientras se trabaja, apoyarse en todo lo que aprendió antes y seguir en tus manos: cualquier cosa que aprendió se puede revisar, corregir o eliminar.
Es lo que el aprendizaje continuo siempre ha pedido, y lo que una red neuronal por sí sola no puede dar. ACI se lo da a lo que ya usas, en equipo con ello: tu modelo de IA en MS Duplex, tu pila de autonomía en MS Reflex.
Años de investigación, un nuevo tipo de inteligencia.
ACI es el resultado de años de investigación sobre las redes neuronales y su trilema: plasticidad, estabilidad y editabilidad.
Empezó con tres preguntas que plantea toda red neuronal: por qué olvida cuando aprende, por qué deja de aprender cuando se estabiliza, y por qué nada de lo que ha aprendido se puede cambiar por separado.
Las respuestas se convirtieron en ACI: los algoritmos y la arquitectura propietarios de MatterSpace para una inteligencia que aprende de cada resultado, se apoya en lo que sabe y sigue en tus manos. MS Duplex la lleva a tu IA y a tus agentes, y MS Reflex a cualquier máquina que decide y actúa por sí sola.
Pon a trabajar una inteligencia que sigue aprendiendo.
Empieza con MS Duplex en el asistente que ya usas, o planifica un piloto de MS Reflex en tus máquinas. En cualquier caso, lo que aprende es tuyo.