(openPR)
Demonstration hoher Leistung bei Atari Challenge mit 90 % weniger Daten, 96 % schnellerem Training, 96 % kleinerer Modellgröße; anwendbar auf die Herausforderungen der realen Welt
Vancouver, BC - 22. Januar 2025 / IRW-Press / VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQX:VRSSF) (VERSES oder das Unternehmen), ein Unternehmen für kognitives Computing, das sich auf Systeme der künstlichen Intelligenz der nächsten Generation spezialisiert hat, gab heute die vorläufigen Ergebnisse seiner Variante der Atari 100K Challenge bekannt, einer führenden KI-Branchen-Benchmark, bei dem Software-Agenten anhand einer begrenzten Menge an Trainingsdaten selbstständig Gameplay-Fähigkeiten erlernen müssen.
Die Ergebnisse, die in einem Blog-Post auf der Website des Unternehmens unter dem Titel Mastering Atari Games with Natural Intelligence [Beherrschung von Atari-Spielen mit natürlicher Intelligenz] abrufbar sind, veranschaulichen, wie Agenten auf der Basis von GeniusTM, einem Toolkit zur Entwicklung intelligenter Agenten, in der Lage waren, die Leistung hochmoderner Algorithmen des Typs Deep Reinforcement Learning (DRL) und Transformer unter Einsatz von 90 % weniger Daten zu erreichen oder zu übertreffen. DRL ist der Algorithmus, der der Funktionalität etwa von AlphaZero, AlphaGo und AlphaFold von Google Deepmind zugrunde liegt, während Transformers das Fundament von generativer KI und Large-Language-Models (LLM) wie GPT von OpenAI und anderen beliebten Modellen bilden, etwa Claude von Anthropic, Gemini von Google, Llama von Meta, Grok von X.AI und anderen.
Die Atari Challenge steht für mehr als nur Maschinen, die Spiele spielen. Videospiele sind stellvertretend für die komplexen dynamischen Systeme, die in unserem Leben allgegenwärtig sind, sagte Gabriel René, Gründer und CEO von VERSES. Wir müssen der KI helfen, uns besser durch die Komplexität und Ungewissheit der realen Welt zu navigieren, und doch sind die hochmodernen KI-Algorithmen immer noch zu unzuverlässig, ineffizient und unerklärbar. Obwohl noch weitere Arbeit ansteht, um diese Forschung in das Produkt Genius zu überführen, sind wir der Ansicht, dass diese frühen Ergebnisse und die Forschung, die dahinter steht, eine historische Verlagerung hin zur Entwicklung einer smarteren, sichereren und skalierbareren KI erkennen lassen.
Die Atari-100k-Benchmark wurde zur Prüfung der Fähigkeit eines Agenten eingesetzt, sich in drei entscheidenden Bereichen auszuzeichnen: Interaktivität, Generalisierung und Effizienz. Die Variante von VERSES, die als Atari 10k bekannt ist, wurde auf eben diese Fähigkeiten getestet, und zwar nur mit einem Zehntel der Probendaten. Diese Effizienzsteigerung verringert die Notwendigkeit, sich auf große Datensätze und Rechenarchitekturen zu stützen, und lässt auf eine Anwendbarkeit auf Probleme der realen Welt schließen, in der die Daten möglicherweise spärlich, unvollständig und verrauscht sind und Lernen in Echtzeit erforderlich sein kann. Die Genius-Agenten demonstrierten diese Fähigkeiten in mehreren Atari-Spielen durch effizientes eigenständiges Lernen über die Objekte und physischen Mechanismen der Spielumgebungen mittels Interaktion, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich war. Durch das Erlernen der versteckten Ursache-Wirkung-Dynamik der Spiele waren die Agenten in der Lage, die Ergebnisse besser vorwegzunehmen und optimale Aktionen auszuwählen, um die hochmodernen Modelle sogar bei mehreren Spielen mit unterschiedlichen Objekten, Dynamiken und Zielen zu übertreffen. Dagegen müssen sich die DRL- und Transformer-Architekturen auf substantielle Daten und Berechnungen sowie eine maßgeschneiderte Abstimmung stützen, um sich an die Gameplay-Mechaniken anzupassen.
Durch die Abstimmung darauf, wie sich die Intelligenz in der Natur entwickelt hat und wie effiziente biologische Systeme agieren müssen, um ihre Existenz zu erhalten, denken wir, dass die Architektur und die Methoden, die Genius zugrunde liegen, ein nachhaltiges und skalierbares Mittel bieten, um Ökosysteme authentischer, autonomer und agentischer Intelligenz aufzubauen, erklärte Karl Friston, Chefwissenschaftler von VERSES.
Unter Anwendung des Prinzips der freien Energie, des Bezugssystems der aktiven Inferenz und des Bayes'schen maschinellen Lernens arbeiten wir an der Entwicklung einer effizienten und generalisierten Architektur, die es möglich macht, dass intelligente Agenten in jedem Bereich lernen und Expertise entwickeln, sagte Hari Thiruvengada, Chief Technology Officer von VERSES . Die Folgerungen, die Planung und die Online-Lernfähigkeiten, die es einem Genius-Agenten ermöglichen, in einem dynamischen Gameplay zu agieren, sind von außerordentlicher Relevanz für Anwendungen wie Klassifizierung, Empfehlungen, Vorhersage und Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Branchen, unter anderem Finanzen, Medizin, Risikoanalyse, autonomes Fahren, Robotik und mehr.
Eine detailliertere Beschreibung und Videos des Gameplay finden Sie in unserem Blog unter verses.ai.
Über VERSES
VERSES ist ein Unternehmen für kognitives Computing, das intelligente Softwaresysteme der nächsten Generation entwickelt, die der Weisheit und dem Genie der Natur nachempfunden sind. Unser Vorzeigeprodukt Genius, das sich derzeit in der Beta-Testphase befindet, ist auf Grundlage elementarer Grundsätze aus Wissenschaft, Physik und Biologie konzipiert. Es handelt sich dabei um eine Reihe von Werkzeugen für Anwender des maschinellen Lernens, mit denen sie komplexe dynamische Systeme modellieren und autonome intelligente Agenten erzeugen können, die kontinuierlich denken, planen und lernen. Unsere Vision: Eine intelligentere Welt, in der sich das menschliche Potenzial durch von der Natur inspirierte Technologien optimal entfaltet. Weitere Einzelheiten erhalten Sie unter verses.ai, LinkedIn und X.
Im Namen des Unternehmens
Gabriel René, Gründer & CEO, VERSES AI Inc.
Presseanfragen:
Investor Relations-Anfragen
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415-572-8152 Kanada: Leo Karabelas, President, Focus Communications,
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