Neurala nätverks trilemma.
ACI förenar alla tre.
ACI är resultatet av år av forskning om neurala nätverk och deras trilemma: plasticitet, stabilitet och redigerbarhet.
Högst två, för varje neuralt nätverk.
Låt det lära sig snabbare, så glömmer det. Håll det stabilt, så slutar det lära sig. Och det som har lärts in är utspritt över hela nätverket, så ingen enskild del kan ändras. Varje vinst på en kostar på en annan.
Steg 1 av 5: Plasticitet
Plasticitet: lära sig det nya, snabbt.
Ett nätverk som lär sig snabbt skriver över vad det kunde. Forskare kallar det katastrofal glömska. ACI lär sig av ett enda bekräftat resultat, och redan nästa förfrågan har det med sig.
Steg 1 av 4: Något nytt
Ditt team bekräftar något nytt. Ett nätverk behöver en träningskörning för att ta in det. ACI tar in det från det enda resultatet.
Stabilitet: behålla det den vet.
Håll ett nätverk stabilt, så behåller det vad det vet, men slutar lära sig. ACI fortsätter att lära sig, och allt den har lärt sig tidigare förblir exakt som det var, så länge den körs.
Steg 1 av 4: Håll det stabilt
Frys ett nätverk för att behålla det som det kan, så slutar det lära sig. ACI fortsätter att lära sig, och allt den kunde förblir som det var.
Redigerbarhet: ändra det den lärt sig.
Det ett nätverk har lärt sig är utspritt över hela nätverket, så en enskild sak kan inte rättas eller tas bort utan omträning. Allt ACI har lärt sig kan granskas, rättas eller tas bort för sig, och resten förblir som det var.
Steg 1 av 4: Hitta den
Fråga var ett nätverk lärde sig något, så kan ingen peka ut det. Med ACI kan du se var varje del kom ifrån.
Alla tre, under körning.
Att förena alla tre är det som låter ACI lära sig, planera, simulera, besluta och agera under körning, utifrån ditt arbete, så länge den körs. Det är det som gör ACI till en ny kategori av intelligens.
Med alla tre kan en intelligens lära sig av varje resultat medan arbetet pågår, bygga på allt den har lärt sig tidigare och stanna i dina händer: allt den har lärt sig kan granskas, korrigeras eller tas bort.
Det är vad kontinuerlig inlärning alltid har krävt, och vad ett neuralt nätverk på egen hand inte kan ge. ACI ger det till det du redan kör, i samspel med det: din AI-modell i MS Duplex, din autonomistack i MS Reflex.
År av forskning, en ny sorts intelligens.
ACI är resultatet av år av forskning om neurala nätverk och deras trilemma: plasticitet, stabilitet och redigerbarhet.
Det började med tre frågor som varje neuralt nätverk väcker: varför det glömmer när det lär sig, varför det slutar lära sig när det väl är stabilt, och varför inget det har lärt sig kan ändras för sig.
Svaren blev ACI: MatterSpaces proprietära algoritmer och arkitektur för en intelligens som lär sig av varje resultat, bygger på det den kan och stannar i dina händer. MS Duplex för den till din AI och dina agenter, och MS Reflex till varje maskin som beslutar och agerar på egen hand.
Sätt intelligens som fortsätter att lära sig i arbete.
Börja med MS Duplex i den assistent du redan använder, eller planera en MS Reflex-pilot på dina maskiner. Hur du än gör är det den lär sig ditt.