Il trilemma delle reti neurali.
ACI le ha tutte e tre.
ACI è il frutto di anni di ricerca sulle reti neurali e sul loro trilemma: plasticità, stabilità e modificabilità.
Due al massimo, per ogni rete neurale.
Falla imparare più rapidamente e dimentica. Tienila stabile e smette di imparare. E ciò che ha imparato è sparso in tutta la rete, quindi nessun pezzo si può modificare. Ogni guadagno si paga altrove.
Passaggio 1 su 5: Plasticità
Plasticità: imparare il nuovo, rapidamente.
Una rete che impara rapidamente sovrascrive ciò che sapeva. I ricercatori lo chiamano oblio catastrofico. ACI impara da un solo risultato confermato, e la richiesta subito dopo lo sa già.
Passaggio 1 su 4: Qualcosa di nuovo
Il tuo team conferma qualcosa di nuovo. Una rete ha bisogno di un addestramento per assimilarlo. ACI lo assimila da quel solo risultato.
Stabilità: conservare ciò che sa.
Tieni stabile una rete e conserva ciò che sa, ma smette di imparare. ACI continua a imparare, e tutto ciò che ha imparato prima resta esattamente com’era, finché è in funzione.
Passaggio 1 su 4: Tenerla stabile
Congela una rete per conservare ciò che sa, e smette di imparare. ACI continua a imparare, e tutto ciò che sapeva resta com’era.
Modificabilità: modificare ciò che ha imparato.
Ciò che una rete ha imparato è sparso in tutta la rete, quindi una cosa non si può correggere o rimuovere senza riaddestramento. Qualsiasi cosa ACI abbia imparato si può rivedere, correggere o rimuovere singolarmente, e il resto rimane com’era.
Passaggio 1 su 4: Trovarla
Chiedi dove una rete ha imparato qualcosa, e nessuno sa indicarlo. Con ACI, puoi vedere da dove viene ogni elemento.
Tutte e tre, a runtime.
Averle tutte e tre è ciò che permette ad ACI di imparare, pianificare, simulare, decidere e agire a runtime, dal tuo lavoro, finché è in funzione. È ciò che fa di ACI una nuova categoria di intelligenza.
Con tutte e tre, un’intelligenza può imparare da ogni risultato mentre il lavoro si svolge, costruire su tutto ciò che ha imparato prima, e restare nelle tue mani: qualsiasi cosa abbia imparato si può rivedere, correggere o rimuovere.
È ciò che l’apprendimento continuo ha sempre chiesto, e ciò che una rete neurale da sola non può dare. ACI lo dà a ciò che fai già girare, in coppia con esso: il tuo modello di IA in MS Duplex, il tuo stack di autonomia in MS Reflex.
Anni di ricerca, un nuovo tipo di intelligenza.
ACI è il frutto di anni di ricerca sulle reti neurali e sul loro trilemma: plasticità, stabilità e modificabilità.
Tutto è cominciato con tre domande che ogni rete neurale solleva: perché dimentica quando impara, perché smette di imparare una volta stabile, e perché nulla di ciò che ha imparato si può modificare singolarmente.
Le risposte sono diventate ACI: gli algoritmi e l’architettura proprietari di MatterSpace per un’intelligenza che impara da ogni risultato, costruisce su ciò che sa e resta nelle tue mani. MS Duplex la porta alla tua IA e ai tuoi agenti, e MS Reflex a qualsiasi macchina che decide e agisce da sola.
Metti al lavoro un’intelligenza che continua a imparare.
Inizia con MS Duplex nell’assistente che usi già, o prepara un progetto pilota MS Reflex sulle tue macchine. In ogni caso, ciò che impara è tuo.