VERSES AI Inc. a annoncé le dépôt d'une demande de brevet couvrant une invention marquante pour l'automatisation de la génération d'agents logiciels intelligents directement à partir d'ensembles de données pouvant interagir avec des systèmes logiciels et matériels, tels que des robots, des drones, des capteurs et des actionneurs. L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM), tels que OpenAIs GPT, Googles BARD et Metas LLAMA, visent à créer du contenu sur la base de modèles déduits de leurs données d'apprentissage. Cependant, leur compréhension des données sous-jacentes reste rudimentaire, imitant plutôt que comprenant, et ils n'ont pas la capacité d'intégrer de nouvelles informations après la formation.

Cela peut produire des réponses inexactes, impartiales et potentiellement nuisibles, ce qui a donné lieu à des appels en faveur d'une réglementation mondiale de l'IA afin de garantir que l'IA puisse s'aligner sur les valeurs et les objectifs de l'homme. Dans le but de développer des agents intelligents centrés sur l'homme, VERSES a utilisé une approche neuromorphique pour sa recherche en IA et le développement de ses logiciels, basée sur la recherche en neurosciences connue sous le nom d'Inférence active, qui simule les processus d'apprentissage et de résolution de problèmes du cerveau. La nouvelle invention de VERSES AI Inc. est conçue pour rationaliser et automatiser la création d'"agents intelligents" ou de maîtres d'œuvre numériques.

Le processus commence par la création d'une représentation structurée du monde, connue sous le nom de graphe HSML, et sa transformation en un plan de comportement de l'agent. Cela apporte non seulement un nouveau niveau d'intelligence et d'adaptabilité aux systèmes intelligents, mais représente également une avancée significative dans leur évolutivité. Sur cette base, la phase suivante du processus consiste à adapter l'agent à un contexte spécifique, par exemple à un drone ou à un véhicule, à un assistant personnel ou à la gestion d'une maison, d'un entrepôt ou d'une installation de fabrication intelligente.

En adaptant l'agent au contexte, à la tâche et au matériel, le processus vise à créer une opération transparente et efficace. Ces deux aspects de la nouvelle intervention de VERSES fonctionnent ensemble dans le but de créer un système d'IA plus avancé, plus adaptable et plus efficace. Il devrait en résulter une nouvelle classe d'agents capables d'évaluer et de réfléchir à leurs réponses avant de les formuler, et d'évaluer le contexte d'un scénario avant de déterminer un plan d'action approprié.

En substance, il s'agit de permettre à l'IA de "penser" avant de parler ou d'agir, et d'apprendre et d'actualiser en permanence sa compréhension des utilisateurs et du domaine dans lequel elle opère. Cela diffère du ChatGPT et des modèles apparentés actuellement sur le marché, qui ne peuvent pas peser les décisions ou se mettre à jour à la lumière de nouvelles informations. Jusqu'à récemment, les avantages adaptatifs des agents d'inférence active étaient tempérés par le fait qu'ils reposaient sur des méthodes artisanales à forte intensité de main-d'œuvre pour coder le modèle génératif du "monde" qu'ils utilisent pour le raisonnement et la prise de décision.

Cette limitation a limité l'adoption à grande échelle de cette approche de l'IA en raison du problème d'évolutivité qu'elle posait pour le déploiement dans le monde réel. Grâce aux récentes avancées du VERSES, nous pensons que cette limitation sera surmontée, ouvrant la voie à la création automatisée et à l'adoption d'une nouvelle génération d'agents intelligents adaptatifs. Après des années de recherche et de développement avancés, VERSES, dans une récente série de percées techniques, a réussi à surmonter cette limitation en permettant la génération automatisée d'agents à partir de petits ensembles de données.

Le développement de cette technologie a été dirigé par le scientifique en chef de VERSES, le professeur Karl Friston, et par des équipes de R&D et d'ingénierie qui ont mis au point une méthode transformatrice pour générer automatiquement des agents logiciels intelligents directement à partir de données spécifiques à un domaine qui utilisent HSML (Hyperspace Modeling Language), un langage de modélisation des connaissances explicites actuellement en cours de développement dans la norme IEEE P2874 qui permet la traduction de tout ensemble de données multimodales (texte, image, audio, données de capteur) en un modèle génératif du "monde" sur lequel un agent peut raisonner et agir. L'invention jette non seulement les bases de la création automatisée d'agents intelligents VERSES, mais elle jette également les bases de "systèmes de guidage" pour d'autres IA. Ces systèmes devraient contribuer à un fonctionnement plus sûr et plus efficace, à un meilleur alignement des utilisateurs, à la précision prédictive et à la conformité réglementaire potentielle des grands modèles de langage (LLM) et d'autres modèles fondamentaux pour le texte, l'audio, la vidéo, les dispositifs IoT, les caméras, les véhicules autonomes et la robotique.

Cette demande de brevet reflète le processus de génération d'agents d'IA basés sur des normes et constitue la base des avancées continues de VERSES dans le domaine de l'IA. La technologie est destinée à être démontrée dans la prochaine version de KOSM OS de la société, un système d'exploitation pour générer et exécuter des agents dans le nuage ou sur des appareils ou des systèmes robotiques, ainsi que dans GIA, leur service personnel d'agent intelligent général, qui devrait être lancé plus tard dans l'année. La délivrance du brevet est soumise à l'approbation de l'USPTO.

Dans tous les secteurs, y compris, mais sans s'y limiter, la fabrication, la logistique, les soins de santé et l'éducation, les progrès de l'entreprise visent à créer des solutions d'IA plus efficaces et plus efficientes grâce à l'avènement de systèmes de plus en plus intelligents, adaptables et autonomes. Cette demande de brevet est la dernière d'une nouvelle série liée aux récentes avancées technologiques de VERSES dans le domaine de l'IA.