Trilemmaet i nevrale nett.
ACI har alle tre.
ACI er resultatet av år med forskning på nevrale nett og trilemmaet deres: plastisitet, stabilitet og redigerbarhet.
Høyst to, for hvert nevralt nett.
La det lære raskere, så glemmer det. Hold det stødig, så slutter det å lære. Og det som er lært, er spredt utover det hele, så ingen enkelt bit kan endres. Hver gevinst på én går ut over en annen.
Steg 1 av 5: Plastisitet
Plastisitet: å lære det nye, raskt.
Et nettverk som lærer raskt, overskriver det det kunne fra før. Forskere kaller det katastrofal glemsel. ACI lærer av ett enkelt bekreftet resultat, og aller neste forespørsel har det med.
Steg 1 av 4: Noe nytt
Teamet ditt bekrefter noe nytt. Et nettverk trenger en treningskjøring for å ta det inn. ACI tar det inn fra det ene resultatet.
Stabilitet: å beholde det den kan.
Hold et nettverk stødig, så beholder det det kan, men det slutter å lære. ACI fortsetter å lære, og alt den har lært før, forblir nøyaktig som det var, så lenge den kjører.
Steg 1 av 4: Hold det stødig
Frys et nettverk for å bevare kunnskapen, og det slutter å lære. ACI fortsetter å lære, og alt den visste, forblir som det var.
Redigerbarhet: å endre det den har lært.
Det et nettverk har lært, er spredt utover hele nettverket, så én ting kan ikke rettes eller fjernes uten omtrening. Alt ACI har lært, kan gjennomgås, rettes eller fjernes hver for seg, og resten forblir som det var.
Steg 1 av 4: Finn den
Spør hvor et nettverk lærte noe, og ingen kan peke på det. Med ACI kan du se hvor hver bit kom fra.
Alle tre, under kjøring.
At ACI har alle tre, er det som lar den lære og handle under kjøring, ut fra arbeidet ditt, så lenge den kjører. Det er det som gjør ACI til en ny kategori av intelligens.
Med alle tre kan en intelligens lære av hvert resultat mens arbeidet pågår, bygge på alt den har lært før, og forbli i dine hender: alt den har lært, kan gjennomgås, rettes eller fjernes.
Det er det kontinuerlig læring alltid har krevd, og det et nevralt nett alene ikke kan gi. ACI gir det til KI-modellene du allerede bruker, i samspill med dem.
År med forskning, en ny type intelligens.
ACI er resultatet av år med forskning på nevrale nett og trilemmaet deres: plastisitet, stabilitet og redigerbarhet.
Det begynte med tre spørsmål hvert nevralt nett reiser: hvorfor det glemmer når det lærer, hvorfor det slutter å lære når det er stabilt, og hvorfor ingenting det har lært, kan endres for seg.
Svarene ble ACI: Vareons proprietære algoritmer og arkitektur for en intelligens som lærer av hvert resultat, bygger på det den vet, og forblir i dine hender. Duplex bringer den inn i hverdagsarbeidet ditt.
Se Duplex på ditt eget arbeid.
Duplex er bygget på ACI. En pilot setter den på ditt eget arbeid, med måltallene avtalt før den starter.