Oamenii tind sa clasifice automat AI drept o inteligenta artificiala umana, ceea ce presupune o viziune egocentrica. Ei presupun ca inteligenta umana semnifica 100% pe scara de inteligenta, care ascunde in mod convenabil adevaratul potential al AI. Masinile care dispun de inteligenta multi-faculty, numite General AIs, nu sunt cu siguranta aproape de sfarsitul etalonului. Machine AI va fi mult mai diferit si mult mai complex, deoarece acopera perceptia senzorilor extra umani si poate recurge la mai multe substraturi sau arhitecturi complementare de procesare. Cu noile tehnologii, cum ar fi cipurile neuromorfe sau arhitecturile de calcul cuantic, AI va putea cu siguranta sa gandeasca dincolo de dimeniunea umana.
Artificial Intelligence Framework
Integrarea inteligentei in procese, produse si spatii
In momentul de fata, AI super umana a fost deja realizata in multe aspecte. Cu toate acestea, AI este hiperspecializata, iar gama de abilitati este foarte restransa si doar imita sau depaseste anumite abilitati umane individuale.
Inca de la infiintare, Steering Lab a ales o abordare noua pentru a dezvolta o arhitectura a mintii mai cuprinzatoare si a creat propriul cadru de AI, COGITAAURUM. Pe de o parte, ne-am uitat mai atent la invatarea umana iar, pe de alta parte, am incorporat mai multe caracteristici „von Neumann” in modelele noastre. Aceasta a permis noilor abilitati de AI si invatarea hiper eficienta, care este esentiala pentru inteligenta de nivel superior si foarte importanta pentru sistemele autonome in general, inclusiv invatarea eficienta din punct de vedere energetic, invatarea de latime de banda limitata si de spatiu precum si invatarea de tip distributed hive.
Colaboram cu universitatile si unitatile de cercetare si dezvoltare ale clientilor nostri pentru a integra capacitati AI de ultima generatie in spatii si produse.
Concepte avansate de inteligenta ierarhica
Masinile inteligente functioneaza intr-un mod foarte captivant cu oamenii
De asemenea, lucram la concepte avansate de inteligenta ierarhica care vor evolua rapid in organizatii AI complexe si vor face parte din organizatii hibride de roboti umani, numite HybOrgs. Acest lucru reflecta din nou faptul ca masinile inteligente nu vor inlocui pur si simplu forta de munca umana peste noapte, ci mai degraba vor lucra prin cooperare cu oamenii pe parcursul mai multor decenii. Guvernanta algoritmica ca parte a guvernantei digitale este
In cazul companiilor, implementarea AI in procesele lor, cu siguranta, se va dovedi mult mai dificila decat solutiile de tip Predictive Analytics sau Optimization Analytics. Diferenta de cunostinte dintre stiinta datelor si procesele de business si conceptele de operationalizare lipsa ale AI sunt doua dintre principalele obstacole pentru evolutia si prosperarea I-Spaces si I-Products. Setarea AI la locul de munca necesita un grad ridicat de management al asteptarilor si tact psihologic. Am inteles aceasta provocare cuprinzatoare a AI si am dezvoltat o modalitate mai subtila si mai naturala de a echipa procesele si produsele cu nivelul necesar de inteligenta.
Persoana Dvs. de contact
Dr. Matthias Emler