過去10年里一直在研究哺乳動物大腦皮層的行為，并對人腦思考和學習的過程進行逆向工程。結果產(chǎn)生的新一代人工智能可模仿人類認知功能，使機器能夠像你我一樣，獨立思考和學習。
這個過程被稱為“自主人工智能”，與目前廣泛使用的以先進技術支持人工智能的“深度學習”方法有很大的不同。它是期待已久的人工智能拼圖上缺失的那一片，通過數(shù)據(jù)輸入賦予機器突破人類參數(shù)和局限的能力。自主人工智能使機器能夠像人一樣思考和學習。
作為目前被廣泛接受的人工智能范式，深度學習依靠輸入大量注釋數(shù)據(jù)來“教”機器識別一組給定的可能性和參數(shù)。機器根據(jù)這些參數(shù)來執(zhí)行功能并完成任務。機器獲取的數(shù)據(jù)越多，其功能就越強大。
但同一臺機器無法在超出其數(shù)據(jù)程序參數(shù)的層面上進行推理、規(guī)劃或理解。它不能閱讀上下文，也不能解釋以前沒有遇到過的事物／想法／因素的任何變化。它不能像人一樣同時觀察、推斷和理解，也不能像有情感的生物那樣實時同步學習?；谏疃葘W習的人工智能將始終受限于其創(chuàng)建者指定的參數(shù)。它還依賴于海量數(shù)據(jù)來涵蓋給定主題各種可能性的每一個細節(jié)。
Cortica采用一種完全不同并且在業(yè)內無與倫比的人工智能方法。通過研究老鼠活體腦組織，并且觀察和復制皮層網(wǎng)絡的結構和功能，Cortica發(fā)現(xiàn)了一種名為“無監(jiān)督學習”的過程，重塑了人們對信息或刺激的接收、處理和回應方式。自主人工智能正是受到這種生物學理解的啟發(fā)，其再創(chuàng)造使機器能夠在人腦范圍之外模仿人類認知功能。
無監(jiān)督學習使系統(tǒng)能夠對大量數(shù)據(jù)進行梳理，根據(jù)共性自動編組，這樣一來，機器便開始自主學習和理解。
Cortica首席執(zhí)行官Igal Raichelgauz表示：“Cortica技術所帶來的現(xiàn)實應用令人驚嘆。短期而言，Cortica將成為實現(xiàn)無人駕駛（自動駕駛）汽車的橋梁。我們的方法使汽車能夠識別環(huán)境中的運動物體，做出明智的決定，甚至預測周圍事物的路徑變化。我們加強了機器對環(huán)境的理解，而不只是對過往經(jīng)驗的簡單數(shù)據(jù)描述。除了汽車以外，這項技術還適用于安全、環(huán)境和工業(yè)等廣泛領域。它將真正地徹底改變我們的世界?！?/p>
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