VERSES AI Inc. ha anunciado la presentación de una solicitud de patente que cubre una invención que marca un hito en la automatización de la generación de agentes de software inteligentes directamente a partir de conjuntos de datos que pueden interactuar con sistemas de software y hardware, como robots, drones, sensores y actuadores. La IA generativa y los grandes modelos lingüísticos (LLM), como OpenAIs GPT, Googles BARD y Metas LLAMA,cel en la creación de contenidos basados en patrones inferidos a partir de sus datos de entrenamiento. Sin embargo, su comprensión de los datos subyacentes sigue siendo rudimentaria, imitan más que comprenden, y carecen de la capacidad de incorporar a la nueva información posterior al entrenamiento.

Esto puede producir respuestas inexactas, imparciales y potencialmente dañinas, lo que ha dado lugar a llamamientos en favor de una regulación global de la IA que garantice que ésta pueda alinearse con los valores y objetivos humanos. Con el objetivo de desarrollar agentes inteligentes centrados en el ser humano, VERSES ha empleado un enfoque neuromórfico en su investigación sobre IA y en el desarrollo de software basado en la investigación neurocientífica conocida como Inferencia Activa, que simula los procesos cerebrales de aprendizaje y resolución de problemas. El nuevo invento de VERSES AI Inc. está diseñado para agilizar y automatizar la creación de "agentes inteligentes" o maestros de tareas digitales.

El proceso comienza creando una representación estructurada del mundo, conocida como grafo HSML, y transformándola en un plano de cómo debe comportarse el agente. Esto no sólo aporta un nuevo nivel de inteligencia y adaptabilidad a los sistemas inteligentes, sino que cree también representa un importante paso adelante en su escalabilidad. Partiendo de esta base, la siguiente fase del proceso sintoniza al agente para que actúe en un contexto específico, como por ejemplo operando en un dron o un vehículo o como asistente personal o gestionando una casa inteligente, un almacén o una instalación de fabricación.

Al adaptar el agente al contexto, la tarea y el hardware concretos, el proceso pretende crear un funcionamiento fluido y eficaz. Estos dos aspectos de la nueva intervención de VERSES trabajan juntos con el objetivo de crear un sistema de IA más avanzado, adaptable y eficaz. Se espera que el resultado sea una nueva clase de agentes que tengan la capacidad de evaluar y considerar sus respuestas antes de darlas, y de evaluar el contexto de un escenario antes de determinar un curso de acción apropiado.

En esencia, permitir que las IA sean capaces de "pensar" antes de hablar o actuar y de aprender y actualizar constantemente su comprensión de los usuarios y del dominio en el que operan. Esto difiere del ChatGPT y de los modelos relacionados que existen actualmente en el mercado, que no pueden sopesar las decisiones ni actualizarse a la luz de la nueva información. Hasta hace poco, las ventajas adaptativas de los agentes de Inferencia Activa se veían atenuadas por el hecho de que dependían de métodos artesanales y laboriosos para codificar el modelo generativo del "mundo" que utilizan para razonar y tomar decisiones.

Esta limitación restringió la adopción generalizada de este enfoque de la IA debido al reto de escalabilidad que presentaba para su despliegue en el mundo real. Con los recientes avances de VERSES creemos que esta limitación se superará, allanando el camino para la creación automatizada y la adopción de una nueva generación de agentes inteligentes adaptativos. Tras años de investigación y desarrollo avanzados, VERSES, en una reciente serie de avances técnicos, ha superado con éxito esta limitación permitiendo la generación automatizada de agentes a partir de pequeños conjuntos de datos.

El desarrollo de esta tecnología fue dirigido por el científico jefe de VERSES, el profesor Karl Friston y los equipos de I+D e ingeniería que han desarrollado un método transformador para generar automáticamente agentes de software inteligentes directamente a partir de datos específicos del dominio que utilizan HSML (Hyperspace Modeling Language), un lenguaje de modelado de conocimiento explícito que se está desarrollando actualmente en la norma P2874 del IEEE y que permite traducir cualquier conjunto de datos multimodales (texto, imagen, audio, datos de sensores) en un modelo de "mundo" generativo sobre el que un Agente puede razonar y actuar. La invención no sólo sienta las bases para la creación automatizada de agentes inteligentes VERSES, sino que también sienta las bases de los "sistemas de guía" para otras IA. Se espera que estos sistemas contribuyan a un funcionamiento más seguro y eficiente, a una mejor alineación con el usuario, a la precisión predictiva y al posible cumplimiento normativo de los modelos de grandes lenguajes (LLM) y otros modelos fundacionales para texto, audio, vídeo, dispositivos IoT, cámaras, vehículos autónomos y robótica.

Esta solicitud de patente refleja el proceso de esta generación de agentes de IA basada en estándares y constituye la base de los continuos avances de VERSES en el espacio de la IA. Está previsto que la tecnología se demuestre en la próxima versión de KOSM OS de la empresa, un sistema operativo para generar y ejecutar agentes en la nube o en dispositivos o sistemas robóticos, así como en GIA, su servicio personal de agente inteligente general, cuyo lanzamiento está previsto para finales de este año. La concesión de la patente está sujeta a la recepción de la aprobación de la USPTO.

En todos los sectores, incluidos, entre otros, la fabricación, la logística, la sanidad y la educación, el avance de la empresa pretende crear soluciones de IA más eficientes y eficaces mediante la llegada de sistemas cada vez más inteligentes, adaptables y autónomos. La solicitud de patente es la última de una nueva serie relacionada con los recientes avances tecnológicos de VERSES en el panorama de la IA.