目前多數生成式 AI 仰賴龐大的訓練資料，但來自瑞典的新創公司 IntuiCell 選擇了一條截然不同的路。他們近日表示，已創造出一隻名為「Luna」的機器狗，不用為其 AI 預先提供資料，而是透過一套模仿生物神經系統的「數位神經系統（digital nervous system）」來進行即時學習與自我優化。
在 IntuiCell 的示範影片中，Luna 如同真實生物般與環境直接互動，並透過反覆實驗和累積經驗，學會如何控制身體，指導自己在平地、石堆或冰塊上站起來。
不用資料集、不靠模擬，AI 能邊做邊學
「我們開發的是第一款能讓任何機器像人類與動物一樣學習的軟體，」IntuiCell 執行長兼共同創辦人 Viktor Luthman 在接受《Reuters》訪問時表示，「沒有預先訓練、沒有離線模擬，也沒有背後價值數十億美元的資料中心（編按：即由雲端提供算力），只有一個讓機器能學習的神經系統。」
IntuiCell 系統的不同之處在於，捨棄了 AI 常見的反向傳播（backpropagation）訓練機制，以及對海量資料集的依賴。IntuiCell 表示，主流方法限制了 AI 動態學習能力──多接受靜態資料訓練，雖然在生成文字、圖像等靜態任務和低風險應用有所成果，但仍難勝任需即時感知與高風險決策的場景，如機器人與工業自動化應用，以及解決「未知問題」。
IntuiCell 指出，他們目前已具備「類丘腦–大腦皮層系統」功能的基礎技術──模擬人類大腦中負責感知與預測世界的區域，並預計在 2 年內完成整套數位神經系統的開發。
根據 IntuiCell，這項技術創新將創造出「向人類學習的機器」──為了證明這一概念，他們計劃聘請一位狗訓練師，教導 Luna 走路與互動技能，就像訓練真的狗一樣。
從機器狗到進軍太空，目標打造「通用」AI 機器人
IntuiCell 由瑞典隆德大學（Lund University）於 2020 年分拆成立，目前已獲得 Navigare Ventures、挪威 SNÖ Ventures 與歐盟資金支持。
這項技術的潛力不僅僅應用在機器狗。Luthman 透露，下一步是將這套系統擴展至人形機器人與各種極端任務環境，包括太空探索、深海調查與災難應變。
Luthman 舉例：「未來我們可能會將這些 AI 機器送上火星，在無法預先訓練的環境中，讓它們即時學習、即時解決問題，協助建立人類棲息地。」
IntuiCell 的最終目標是，讓其軟體可以為任何實體或數位的 AI 代理（agents），提供終身學習、適應未知的能力，「成為所有非人類智慧系統的核心底層技術。」
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＊本文初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《The Robot Report》，首圖來源：IntuiCell。
