Trylemat sieci neuronowych.
ACI ma wszystkie trzy.
ACI to wynik lat badań nad sieciami neuronowymi i ich trylematem: plastycznością, stabilnością i edytowalnością.
Najwyżej dwie, w każdej sieci neuronowej.
Gdy uczy się szybciej, zapomina. Gdy utrzymasz ją bez zmian, przestaje się uczyć. A to, czego się nauczyła, jest rozproszone po całej sieci, więc żadnej części nie da się zmienić. Każdy zysk w jednej odbywa się kosztem innej.
Krok 1 z 5: Plastyczność
Plastyczność: uczyć się nowego, szybko.
Sieć, która uczy się szybko, nadpisuje to, co umiała. Badacze nazywają to katastrofalnym zapominaniem. ACI uczy się z jednego potwierdzonego wyniku, a już następne zapytanie z tego korzysta.
Krok 1 z 4: Coś nowego
Twój zespół potwierdza coś nowego. Sieć potrzebuje treningu, żeby to przyswoić. ACI przyswaja to z tego jednego wyniku.
Stabilność: zachować to, co umie.
Utrzymaj sieć bez zmian, a zachowa to, co umie, ale przestanie się uczyć. ACI dalej się uczy, a wszystko, czego nauczyła się wcześniej, zostaje dokładnie takie, jakie było, dopóki działa.
Krok 1 z 4: Utrzymaj ją bez zmian
Zamroź sieć, żeby zachowała to, co wie, a przestanie się uczyć. ACI dalej się uczy, a wszystko, co wiedziała, zostaje tak, jak było.
Edytowalność: zmienić to, czego się nauczyła.
To, czego nauczyła się sieć, jest w niej wszędzie rozproszone, więc jednej rzeczy nie da się poprawić ani usunąć bez ponownego treningu. Wszystko, czego nauczyła się ACI, można osobno przejrzeć, poprawić lub usunąć, a reszta zostaje taka, jaka była.
Krok 1 z 4: Znajdź ją
Zapytaj, gdzie sieć się czegoś nauczyła, a nikt nie potrafi tego wskazać. Z ACI widzisz, skąd pochodzi każdy element.
Wszystkie trzy, w działaniu.
To, że ma wszystkie trzy, pozwala ACI uczyć się, planować, symulować, decydować i działać na bieżąco, na podstawie twojej pracy, dopóki jest uruchomiona. Właśnie to czyni ACI nową kategorią inteligencji.
Dzięki wszystkim trzem inteligencja może uczyć się z każdego wyniku w trakcie pracy, budować na wszystkim, czego nauczyła się wcześniej, i pozostawać w twoich rękach: wszystko, czego się nauczyła, można przejrzeć, poprawić lub usunąć.
Właśnie tego zawsze wymagało uczenie ciągłe i właśnie tego sama sieć neuronowa nie może dać. ACI daje to temu, z czego już korzystasz, ramię w ramię z tym: twojemu modelowi AI w MS Duplex, twojemu stosowi autonomii w MS Reflex.
Lata badań, nowy rodzaj inteligencji.
ACI to wynik lat badań nad sieciami neuronowymi i ich trylematem: plastycznością, stabilnością i edytowalnością.
Zaczęło się od trzech pytań, które stawia każda sieć neuronowa: dlaczego zapomina, gdy się uczy, dlaczego przestaje się uczyć, gdy jest stabilna, i dlaczego niczego, czego się nauczyła, nie da się zmienić osobno.
Z tych odpowiedzi powstała ACI: autorskie algorytmy i architektura MatterSpace dla inteligencji, która uczy się z każdego wyniku, buduje na tym, co wie, i pozostaje w twoich rękach. MS Duplex wnosi ją do twojej AI i twoich agentów, a MS Reflex do każdej maszyny, która sama decyduje i działa.
Zaprzęgnij do pracy inteligencję, która nie przestaje się uczyć.
Zacznij od MS Duplex w asystencie, którego już używasz, albo zaplanuj pilotaż MS Reflex na swoich maszynach. Tak czy inaczej, to, czego się uczy, jest twoje.