更接近于大脑的人工智能

2021-09-22 10:43:52
导读 尽管人工智能领域取得了巨大进步,但世界上最灵活、最高效的信息处理器仍然是人脑。尽管我们可以根据不完整和不断变化的信息快速做出决策,

尽管人工智能领域取得了巨大进步,但世界上最灵活、最高效的信息处理器仍然是人脑。尽管我们可以根据不完整和不断变化的信息快速做出决策,但当今的许多人工智能系统只有在经过良好标记的数据训练后才能工作,并且当有新信息可用时,通常需要进行完整的再训练才能将其纳入。

现在,由麻省理工学院校友共同创立的初创公司 Nara Logics 正试图通过更密切地模仿大脑,将人工智能提升到一个新的水平。该公司的 AI 引擎利用神经科学的最新发现在电路层面复制大脑结构和功能。

结果是一个人工智能平台,它比传统的基于神经网络的系统具有许多优势。当其他系统使用精心调整的固定算法时,用户可以与 Nara Logics 的平台进行交互,改变变量和目标以进一步探索他们的数据。该平台也可以在没有标记训练数据的情况下开始工作,并且可以在新数据集可用时合并它们。也许最重要的是,Nara Logics 的平台可以提供其提出的每项建议背后的原因——这是医疗保健等行业采用的关键驱动因素。

“例如,我们的许多医疗保健客户表示,他们已经拥有人工智能系统,可以让某人重新入院的可能性,但他们从未拥有过,‘但是为什么?Nara Logics 首席执行官 Jana Eggers 说,他与 CTO 和创始人 Nathan Wilson 博士 '05 一起领导公司。

Nara Logics 的人工智能目前被医疗保健组织、消费者公司、制造商和联邦政府用于降低成本和更好地与客户互动等事情。

“它适用于那些决策变得复杂的人,因为有更多的因素 [和数据] 被添加,以及那些因为有新的信息可用而以不同的方式看待复杂决策的人,”艾格斯说。

该平台的架构是威尔逊决定接受神经科学的复杂性而不是从它们中抽象出来的结果。他在麻省理工学院脑与认知科学系工作了十多年,开发了这种方法,该系长期以来一直肩负着对人类思维进行逆向工程的使命。

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