Sustav Axiom, koji je razvila američka tvrtka Verse AI, predstavlja nekonvencionalan pristup umjetnoj inteligenciji: umjesto klasičnih umjetnih neuronskih mreža oslanja se na aktivnu inferenciju i takozvani princip slobodne energije.
„They have to support the kind of cognition that we see in real brains… That requires a consideration, not just of the ability to learn stuff but actually to learn how you act in the world”, objašnjava Karl Friston, vodeći neuroznanstvenik i glavni znanstvenik Verse AI-ja, čiji je teorijski rad poslužio kao temelj novog sustava.
Učenje s malo podataka
Za razliku od dubokog pojačanja, koje zahtijeva goleme količine podataka i računalne snage, Axiom svijet promatra kao skup objekata koji međusobno fizički djeluju. Na temelju tog „urođenog” znanja algoritam sam gradi predviđanja, a zatim ih prilagođava novim opažanjima. Rezultat je dramatično manji broj pokušaja potreban za savladavanje igara poput drive, bounce, hunt i jump.
Pohvale iz struke
Kreator mjerila ARC 3, François Chollet, smatra da upravo ovakvi eksperimenti vode prema općoj umjetnoj inteligenciji: „The general goals of the approach and some of its key features track with what I see as the most important problems to focus on to get to AGI… The work strikes me as very original, which is great.”
Izvan gamerskog svijeta
Direktor Verse AI-ja Gabe René otkriva da Axiom već testira jedna financijska institucija: „It is a new architecture for AI agents that can learn in real time and is more accurate, more efficient, and much smaller… They are literally designed like a digital brain.” Time se otvara prostor za primjene od tržišnih prognoza do autonomnih sustava koji moraju brzo učiti u stvarnom okruženju.
Povratak korijenima
Paradoksalno, princip slobodne energije koji pogoni Axiom proizišao je iz ranijih radova Geoffreyja Hintona, pionira dubokog učenja. Dok današnji veliki jezični modeli osvajaju naslovnice, Axiom podsjeća da još ima prostora za radikalno drukčije AI koncepte koji teže kogniciji bližoj ljudskoj.