Компанія Neuralogics слідує галузевій тенденції, згідно з якою постачальники технологій називають свої механізми ШІ людськими іменами.
Названий на честь співзасновника Neuralogics Хенріка Хофмейстера, фреймворк штучного інтелекту Henrik розроблений, щоб дозволити будь-якому користувачеві створювати повнофункціональні програмні застосунки за допомогою простої підказки. Про це повідомляє DevOps.com.
Команда витратила 2 роки на створення структури, завдяки якій і став можливим цей запуск.
«Це робота нашого життя. Henrik.ai розширює межі ШІ, щоб розширити людський потенціал і задовольнити динамічні потреби нашої реальності, що розвивається. Ми прагнемо керувати зміною парадигми штучного інтелекту, надаючи передові рішення, які підвищують ефективність, стимулюють креативність і вирішують складні завдання», — сказав Хофмейстер.
Не задовольняючись використанням у своєму коментарі всіх доступних зараз модних фраз у технологічній індустрії, Хофмейстер припускає, що цим новим інструментом штучного інтелекту може користуватися будь-який працівник, незалежно від обсягу його технічних знань.
Він каже, що цей спрощений підхід до розробки програм може використовувати будь-хто — від бізнес-лідера до медичного працівника, педагога чи підприємця.
«Під час роботи на посаді старшого директора з продуктів у Comcast я на власні очі бачив, як тривалий час виконання робіт і критичні затримки у виведенні на ринок нових рішень для клієнтів можуть уповільнити інновації», — сказав Крістіан О. Петерсен, директор із розвитку і член команди-засновника Neuralogics.
Багатоконтекстний інтелект
В основі Henrik.ai лежить мережа спеціально навчених моделей штучного інтелекту, відомих як функції мультиконтекстуального інтелекту. Вони працюють разом, щоб створювати повні сумісні програмні системи з нуля.
Власний підхід на основі штучного інтелекту гарантує, що створене програмне забезпечення є не тільки функціональним, але й масштабованим, безпечним та адаптованим до технологічного середовища.
Як це звучить, алгоритмічна логіка багатоконтекстного інтелекту розроблена для створення моделі штучного інтелекту, здатної працювати в багатьох контекстах, адаптуючись до різних середовищ і сценаріїв.
Це не мультимодальний ШІ в розумінні інтелекту, застосовного до тексту, мови, відео та інших неструктурованих (можливо, просторових) даних. І це не багатомодельний штучний інтелект як такий, тобто інтелектуальні функції, отримані з вибору сервісів ШІ, які були сплетені разом, щоб сформувати більш складне уявлення про машинне розуміння. Це суміш двох підходів у поєднанні з тим, що Neuralogics називає дисциплінарною матрицею.
Дисциплінарна матриця
«Дисциплінарна матриця в Neuralogics слугує основою представлення встановлених істин і знань у різних сферах: інформатики, когнітивної психології, лінгвістики та системної інженерії. Це гарантує, що наші системи штучного інтелекту побудовані на міцній основі міждисциплінарних знань, що дозволяє їм глибоко й точно розуміти та вирішувати складні проблеми», — зазначили в компанії.
Також вони включили багато адаптивного навчання у свою платформу, щоб системи штучного інтелекту могли використовувати розширені алгоритми навчання, які дозволяють їм адаптуватися на основі нових даних, взаємодії з користувачем і мінливого середовища.
Зміцнюючи огорожі, щоб гарантувати, що всі рішення ШІ є логічними, етичними та прозорими, мультиконтекстний підхід компанії може відзначити це як не просто ще одну інновацію у сфері ШІ, а як новий аспект закодованої людської поведінкової діяльності.
Читайте також на нашому сайті про використання ШІ у роботі технологічних компаній: плюси та мінуси на сучасному етапі.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
