VERSES AI Inc. ha annunciato il deposito di una domanda di brevetto relativa a un'invenzione miliare per automatizzare la generazione di agenti software intelligenti direttamente da serie di dati che possono interagire con sistemi sia software che hardware, come robot, droni, sensori e attuatori. L'AI generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come OpenAIs GPT, Googles BARD e Metas LLAMA, sono in grado di creare contenuti basati su modelli desunti dai loro dati di formazione. Tuttavia, la loro comprensione dei dati sottostanti rimane rudimentale, imitando piuttosto che comprendendo, e non hanno la capacità di incorporare nuove informazioni dopo l'addestramento.

Questo può produrre risposte imprecise, imparziali e potenzialmente dannose, che hanno portato a richiedere una regolamentazione globale dell'IA per garantire che l'IA possa essere allineata con i valori e gli obiettivi umani. Con l'obiettivo di sviluppare agenti intelligenti incentrati sull'uomo, VERSES ha impiegato un approccio neuromorfico alla ricerca sull'IA e allo sviluppo del software, basato sulla ricerca neuroscientifica nota come Active Inference, che simula i processi cerebrali di apprendimento e di risoluzione dei problemi. La nuova invenzione di VERSES AI Inc. è progettata per semplificare e automatizzare la creazione di 'agenti intelligenti' o taskmaster digitali.

Il processo inizia con la creazione di una rappresentazione strutturata del mondo, nota come grafico HSML, e la trasformazione in un progetto di comportamento dell'agente. Questo non solo porta un nuovo livello di intelligenza e adattabilità ai sistemi intelligenti, ma credo che rappresenti anche un significativo passo avanti nella loro scalabilità. Partendo da questo, la fase successiva del processo mette a punto l'agente per operare in un contesto specifico, come ad esempio operare in un drone o in un veicolo, come assistente personale o gestire una casa intelligente, un magazzino o un impianto di produzione.

Adattando l'agente al contesto, al compito e all'hardware specifici, il processo cerca di creare un'operazione efficace e senza interruzioni. Questi due aspetti del nuovo intervento VERSES lavorano insieme con l'obiettivo di creare un sistema AI più avanzato, adattabile ed efficace. Il risultato dovrebbe essere una nuova classe di Agenti che hanno la capacità di valutare e considerare le loro risposte prima di farle, e di valutare il contesto di uno scenario prima di determinare una linea d'azione appropriata.

In sostanza, per consentire all'AI di essere in grado di "pensare" prima di parlare o agire e di apprendere e aggiornare costantemente la propria comprensione degli utenti e del dominio in cui operano. Questo differisce dal ChatGPT e dai modelli correlati attualmente sul mercato, che non possono soppesare le decisioni o aggiornarsi alla luce di nuove informazioni. Fino a poco tempo fa, i vantaggi adattivi degli agenti di inferenza attiva erano mitigati dal fatto che si basavano su metodi artigianali e ad alta intensità di lavoro per codificare il modello generativo del 'mondo' che utilizzano per ragionare e prendere decisioni.

Questa limitazione ha limitato l'adozione diffusa di questo approccio all'IA, a causa della sfida di scalabilità che presentava per l'implementazione nel mondo reale. Con le recenti scoperte di VERSES, crediamo che questa limitazione sarà superata, aprendo la strada alla creazione e all'adozione automatizzata di una nuova generazione di agenti intelligenti adattivi. Dopo anni di ricerca e sviluppo avanzati, VERSES, in una recente serie di scoperte tecniche, ha superato con successo questa limitazione, consentendo la generazione automatizzata di agenti da piccole serie di dati.

Lo sviluppo di questa tecnologia è stato guidato dallo Scienziato Capo di VERSES, il Professor Karl Friston e dai team di R&S e di ingegneria che hanno sviluppato un metodo trasformativo per la generazione automatica di agenti software intelligenti direttamente da dati specifici del dominio che utilizzano HSML (Hyperspace Modeling Language), un linguaggio di modellazione esplicita della conoscenza attualmente in fase di sviluppo nello standard P2874 dell'IEEE, che consente di tradurre qualsiasi serie di dati multimodali (testo, immagine, audio, dati del sensore) in un modello di "mondo" generativo su cui un Agente può ragionare e agire. L'invenzione non solo stabilisce una base per la creazione automatizzata di agenti intelligenti VERSES, ma pone anche le basi per i 'sistemi di guida' per altre IA. Si prevede che questi sistemi contribuiranno a un funzionamento più sicuro ed efficiente, a un migliore allineamento dell'utente, all'accuratezza predittiva e alla potenziale conformità normativa dei Large Language Models (LLM) e di altri modelli fondamentali per testo, audio, video, dispositivi IoT, telecamere, veicoli autonomi e robotica.

Questa domanda di brevetto riflette il processo di generazione di questo agente AI basato su standard e costituisce la base per i continui progressi di VERSES nel settore dell'AI. La tecnologia è destinata ad essere dimostrata nella prossima versione di KOSM OS, un sistema operativo per la generazione e l'esecuzione di agenti nel cloud o su dispositivi o sistemi robotici, nonché in GIA, il servizio personale di agenti intelligenti generali dell'azienda, che dovrebbe essere rilasciato nel corso dell'anno. Il rilascio del brevetto è soggetto all'approvazione dell'USPTO.

In tutti i settori, tra cui, ma non solo, la produzione, la logistica, la sanità e l'istruzione, l'avanzamento dell'Azienda è volto a creare soluzioni AI più efficienti ed efficaci attraverso l'avvento di sistemi sempre più intelligenti, adattabili e autonomi. La domanda di brevetto è l'ultima di una nuova serie relativa ai recenti progressi tecnologici di VERSES nel panorama dell'AI.