生成的AI奠定了基礎。像GPT和Dall·e這樣的模型引發了計算機創建幾乎人類的文本，圖像和視頻的重大轉變。在大量數據集的推動下，這些系統生成內容以產生流利的語言和引人注目的視覺效果。然而，儘管它們具有復雜性，但生成的AI仍在根本上反應性 - 它響應了提示，而不是自行採取主動步驟。
飛向代理和機器人AI的飛躍
代理AI超越內容創建。這些模型設定了目標，跟踪實時反饋並隨著新數據的到來而進行完善的決策。同樣，機器人AI將軟件智能與物理系統融合在一起，允許機器探索現實世界環境，導航障礙，甚至與人類操作員合作。儘管模式有所不同 - 一種可能專注於語言，而另一個使用傳感器陣列，相同的原則適用：他們都需要核心能力來推理目標，約束和上下文的核心。
“我們正在從AI的AI轉變，而AI只是對主動塑造環境的AI做出反應，”Cogito Tech首席執行官Rohan Agrawal說。“生成的AI證明了模型如何按大規模學習模式。代理和機器人AI將其擴展到決策，其中模型成為參與者，而不僅僅是預測因素。”
Cogito Tech的數據方法
要訓練任何自主系統（數字或物理），您需要徹底的特定領域數據集。 Cogito Tech通過在每個階段對其質量檢查和人類的監督進行分層數據策劃管道來解決此問題。目的是捕獲一系列現實世界的場景，以便代理和機器人模型可以學習如何響應，即使條件意外變化也是如此。
- 創新中心：這些團隊針對金融，機器人技術和醫療保健等行業量身定制註釋工作流程和驗證協議。註釋者標記從傳感器饋送到多步操作序列的所有內容，從而捕獲了現成的數據集錯過的上下文。
- 全球人才採購：Cogito在全球招募專家，結合語言技能和文化知識，以確保數據在上下文上是準確的。這有助於減少無意的偏見和盲點，這可能會使自主決策脫軌。
Cogito Tech的數據認證：“營養事實”標籤AI數據
DataSum框架為AI工程師和合規團隊提供了透明，可追溯的記錄，記錄了數據集的來源，標記和驗證。正如營養標籤向消費者提供有關成分的信息一樣，DataSum列出了“原料”AI數據：採購詳細信息，標籤方法，偏見檢查和勞動力實踐。這種清晰度降低了在自動駕駛汽車，醫院自動化或財務風險分析等高風險領域中嚴重錯誤的風險。通過記錄每個步驟的出處和合規性，Cogito Tech確保團隊可以信任他們的培訓數據並滿足監管標準，從而在一個統一的過程中滿足創新者和監管機構的需求。
跨行業的代理AI
從物流和製造到網絡安全，Agesic AI正在整個行業重塑。在倉庫中，機器人協調庫存和調整路線，以避免實時碰撞。在醫療保健中，AI系統通過掃描圖像的異常來幫助放射線醫生髮現緊急情況。在金融方面，自動化助手追踪市場模式和旗幟不規則交易。儘管每個應用程序都不同，但共同的要求是迭代培訓數據，可捕獲現實世界中的複雜性並驅動可靠的自適應性能。
自治邊緣的挑戰
隨著AI從生成內容轉變為做出實時決策，可靠性變得至關重要。在動態環境中運行的模型必須感知條件，適應其策略，並且通常比任何人都可以乾預的模型更快。最重要的是，當AI獲得真正的自主權，模糊開發人員，最終用戶和AI本身之間的界限時，道德責任就變得複雜了。
“真正的自治不僅是一個技術挑戰，而且是一個社會挑戰，”Agrawal說。“我們必須確保這些系統的目標和決策與人類規範保持一致。”通過將高級註釋過程與諸如DataSum之類的透明框架集成，Cogito Tech既解決技術障礙和道德障礙，又幫助AI系統負責任地運作，同時仍滿足複雜，真實世界中的不斷發展的需求。
接下來是什麼？
隨著人工智能的不斷發展，與物理和操作環境的更深層次整合是不可避免的。從微型無人機到工業機器人和智能軟件代理，我們將看到從反饋循環和現實世界數據中不斷學習的模型。 Cogito Tech計劃通過提供嚴格的數據管道和道德，注重未來的AI所需的透明度來繼續推動這種轉變。
Generative AI為可以產生新型輸出的機器打開了大門。代理和機器人AI現在正在踏上那扇門，重塑技術在現實世界中的學習，互動和推動決策的方式。
