Stanhope đã gây quỹ thành công 2.3 triệu bảng Anh cho trí tuệ nhân tạo giúp máy tính ‘ra quyết định giống con người’

A pile of Sterling notes.

Stanhope AI – một công ty áp dụng nhiều thập kỷ nghiên cứu về não học để dạy máy tính cách ra quyết định giống con người trong thế giới thực – đã gây quỹ 2.3 triệu bảng Anh trong vòng đầu tư khởi nghiệp được dẫn dắt bởi Quỹ Công nghệ UCL.

Creator Fund cũng tham gia, cùng với MMC Ventures, Moonfire Ventures và Rockmount Capital và các nhà đầu tư thiên thần hàng đầu.

Stanhope AI được thành lập như một công ty con từ Đại học College London, được hỗ trợ bởi UCL Business, bởi ba tên tuổi uy tín nhất trong lĩnh vực nghiên cứu não học và trí tuệ nhân tạo – Giám đốc điều hành Giáo sư Rosalyn Moran (cựu Phó Giám đốc Viện Trí tuệ Nhân tạo của King), Giám đốc Karl Friston, Giáo sư tại Viện Neurology của UCL Queen Square và Cố vấn Kỹ thuật Tiến sỹ Biswa Sengupta (Giám đốc điều hành của các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo và Đám mây tại JP Morgan Chase).

Bằng cách sử dụng các nguyên lý não học chính và áp dụng chúng vào trí tuệ nhân tạo và toán học, Stanhope AI đang ở phía trước của thế hệ mới của công nghệ trí tuệ nhân tạo được biết đến là ‘trí tuệ nhân tạo chủ động’. Nhóm đã xây dựng các thuật toán mà, giống như não người, luôn cố gắng đoán xem điều gì sẽ xảy ra tiếp theo; học từ bất kỳ sai biệt nào giữa các sự kiện dự đoán và thực tế để liên tục cập nhật “mô hình nội bộ của thế giới” của họ. Thay vì huấn luyện các mô hình LLM lớn để ra quyết định dựa trên dữ liệu đã thấy, các mô hình trí tuệ nhân tạo chủ động của Stanhope đảm nhận việc học của chính họ. Chúng giải mã môi trường của họ tự động và xây dựng và làm rõ “mô hình thế giới” của họ bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực, liên tục được cung cấp cho họ thông qua các cảm biến trên bảng điều khiển.

Sự nổi lên của trí tuệ nhân tạo chủ động

Phương pháp này, cũng như công nghệ của Stanhope AI, dựa trên nguyên lý não học của Active Inference – ý tưởng rằng não của chúng ta, để giảm thiểu năng lượng tự do, liên tục đưa ra các dự đoán về dữ liệu giác quan đang đến xung quanh chúng ta. Khi dữ liệu này thay đổi, não của chúng ta thích nghi và cập nhật các dự đoán của chúng ta để xây dựng và làm rõ lại quan điểm thế giới của chúng ta.

Điều này rất khác biệt so với các phương pháp học máy truyền thống được sử dụng để huấn luyện các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày nay như LLMs. Các mô hình hiện nay chỉ có thể hoạt động trong phạm vi của việc huấn luyện mà chúng nhận được, và chỉ có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin mà chúng có. Chúng không thể học khi đang hoạt động. Chúng cần lượng năng lượng xử lý và năng lượng lớn để huấn luyện và chạy, cũng như lượng lớn dữ liệu đã thấy.

Ngược lại, các mô hình Active Inference của Stanhope AI thực sự là tự động. Chúng có thể liên tục xây dựng và làm rõ lại các dự đoán của mình. Sự không chắc chắn được giảm thiểu mặc định, điều này loại bỏ rủi ro của việc phát hiện ra những gì trí tuệ nhân tạo nghĩ là đúng, và điều này đưa các mô hình duy nhất của Stanhope tiến gần hơn đến quy luận và quyết định giống con người. Hơn nữa, bằng cách giảm đáng kể kích thước và năng lượng cần thiết để chạy các mô hình và máy móc, các mô hình của Stanhope AI có thể hoạt động trên các thiết bị nhỏ như máy bay không người lái và các thiết bị tương tự.

“Cái ý tưởng bao trùm nhất kể từ sự lựa chọn tự nhiên”

Phương pháp của Stanhope AI có thể thực hiện nhờ vào nghiên cứu sâu rộng của nhóm sáng lập về các nguyên lý não học của Active Inference, cũng như năng lượng tự do. Giám đốc thực sự, Giáo sư Friston, một nhà nghiên cứu não học hàng đầu thế giới tại UCL công nhận hai lần nhiều hơn so với Albert Einstein, là người phát minh ra Nguyên lý Lý thuyết Năng lượng Tự do.

Nguyên lý của Friston tập trung vào cách não của chúng ta giảm thiểu sự bất ngờ và không chắc chắn. Nó giải thích rằng tất cả các sinh vật sống đều được thúc đẩy để giảm thiểu năng lượng tự do và do đó là năng lượng cần thiết để dự đoán và nhận thức thế giới. Ảnh hưởng của Nguyên lý Lý thuyết Năng lượng Tự do đã được mô tả là “cái ý tưởng bao trùm nhất kể từ lý thuyết lựa chọn tự nhiên.” Active Inference nằm trong nguyên lý này để giải thích quá trình não của chúng ta sử dụng để giảm thiểu năng lượng này. Ý tưởng này thấm nhuần vào công việc của Stanhope AI, do Giáo sư Moran, một chuyên gia về Active Inference và ứng dụng của nó thông qua trí tuệ nhân tạo; và Tiến sỹ Biswa Sengupta, nghiên cứu tiến sĩ của ông về hệ thống động, tối ưu hóa và hiệu quả năng lượng từ Đại học Cambridge, dẫn đầu.

Ứng dụng vào thực tế

Trong ngắn hạn, công nghệ đang được thử nghiệm với các máy bay giao hàng không người lái và các máy tự động được sử dụng bởi các đối tác bao gồm Cơ quan Liên bang Đức về Đổi mới Gây rối và Hải quân Hoàng gia. Trong dài hạn, công nghệ này có tiềm năng lớn trong lĩnh vực sản xuất, robot công nghiệp và trí tuệ nhân tạo thể hiện. Khoản đầu tư sẽ được sử dụng để phát triển thêm các mô hình trí tuệ nhân tạo chủ động của công ty và ứng dụng thực tế của nghiên cứu của họ.

Giáo sư Rosalyn Moran, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Stanhope AI, nói: “Sứ mệnh của chúng tôi tại Stanhope AI là kết nối khoảng cách giữa não học và trí tuệ nhân tạo, tạo ra một thế hệ mới của các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể suy nghĩ, thích ứng và quyết định giống như con người. Chúng tôi tin rằng công nghệ này sẽ biến đổi khả năng của trí tuệ nhân tạo và robot và làm cho chúng có ảnh hưởng hơn trong các tình huống thực tế. Chúng tôi tin tưởng vào toán học và chúng tôi rất vui mừng khi có sự ủng hộ của các nhà đầu tư như Quỹ Công nghệ UCL hiểu sâu về khoa học đằng sau công nghệ này và sự ủng hộ của họ sẽ quan trọng trên hành trình của chúng tôi để cách mạng hóa công nghệ trí tuệ nhân tạo.”

David Grimm, đối tác của Quỹ Công nghệ UCL, nói: “Các startup trí tuệ nhân tạo có thể là một trong những khoản đầu tư nóng hổi nhất hiện nay nhưng ít có đủ uy tín và hiểu biết sâu rộng về khoa học và kỹ thuật như đội ngũ của Stanhope AI. Điều này là biểu tượng của phương pháp độc đáo của họ, kết hợp các thông tin não học với trí tuệ nhân tạo tiên tiến, mang lại cơ hội đột phá để tiến xa hơn trong lĩnh vực và giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất trong trí tuệ nhân tạo hiện nay. Chúng tôi không thể chờ đợi để xem đội ngũ này đạt được những gì.”

Marina Santilli, Giám đốc phụ trách của UCL Business, thêm vào đó: “Lời hứa được cung cấp bởi phương pháp trí tuệ nhân tạo của Stanhope AI vô cùng hứng thú, mang lại hy vọng cho các mô hình mạnh mẽ và tiết kiệm năng lượng. UCLB rất vui mừng đã có thể hỗ trợ việc thành lập một công ty được xây dựng trên nền tảng của hàng thập kỷ nghiên cứu cơ bản tại UCL do Giáo sư Friston dẫn dắt, phát triển Nguyên lý Năng lượng Tự do.”

☞ Có thể bạn quan tâm