生成的AI奠定了基础。像GPT和Dall·e这样的模型引发了计算机创建几乎人类的文本，图像和视频的重大转变。在大量数据集的推动下，这些系统生成内容以产生流利的语言和引人注目的视觉效果。然而，尽管它们具有复杂性，但生成的AI仍在根本上反应性 - 它响应了提示，而不是自行采取主动步骤。
飞向代理和机器人AI的飞跃
代理AI超越内容创建。这些模型设定了目标，跟踪实时反馈并随着新数据的到来而进行完善的决策。同样，机器人AI将软件智能与物理系统融合在一起，允许机器探索现实世界环境，导航障碍，甚至与人类操作员合作。尽管模式有所不同 - 一种可能专注于语言，而另一个使用传感器阵列，相同的原则适用：他们都需要核心能力来推理目标，约束和上下文的核心。
“我们正在从AI的AI转变，而AI只是对主动塑造环境的AI做出反应，”Cogito Tech首席执行官Rohan Agrawal说。“生成的AI证明了模型如何按大规模学习模式。代理和机器人AI将其扩展到决策，其中模型成为参与者，而不仅仅是预测因素。”
Cogito Tech的数据方法
要训练任何自主系统（数字或物理），您需要彻底的特定领域数据集。 Cogito Tech通过在每个阶段对其质量检查和人类的监督进行分层数据策划管道来解决此问题。目的是捕获一系列现实世界的场景，以便代理和机器人模型可以学习如何响应，即使条件意外变化也是如此。
- 创新中心：这些团队针对金融，机器人技术和医疗保健等行业量身定制注释工作流程和验证协议。注释者标记从传感器馈送到多步操作序列的所有内容，从而捕获了现成的数据集错过的上下文。
- 全球人才采购：Cogito在全球招募专家，结合语言技能和文化知识，以确保数据在上下文上是准确的。这有助于减少无意的偏见和盲点，这可能会使自主决策脱轨。
Cogito Tech的数据认证：“营养事实”标签AI数据
DataSum框架为AI工程师和合规团队提供了透明，可追溯的记录，记录了数据集的来源，标记和验证。正如营养标签向消费者提供有关成分的信息一样，DataSum列出了“原料”AI数据：采购详细信息，标签方法，偏见检查和劳动力实践。这种清晰度降低了在自动驾驶汽车，医院自动化或财务风险分析等高风险领域中严重错误的风险。通过记录每个步骤的出处和合规性，Cogito Tech确保团队可以信任他们的培训数据并满足监管标准，从而在一个统一的过程中满足创新者和监管机构的需求。
跨行业的代理AI
从物流和制造到网络安全，Agesic AI正在整个行业重塑。在仓库中，机器人协调库存和调整路线，以避免实时碰撞。在医疗保健中，AI系统通过扫描图像的异常来帮助放射线医生发现紧急情况。在金融方面，自动化助手追踪市场模式和旗帜不规则交易。尽管每个应用程序都不同，但共同的要求是迭代培训数据，可捕获现实世界中的复杂性并驱动可靠的自适应性能。
自治边缘的挑战
随着AI从生成内容转变为做出实时决策，可靠性变得至关重要。在动态环境中运行的模型必须感知条件，适应其策略，并且通常比任何人都可以干预的模型更快。最重要的是，当AI获得真正的自主权，模糊开发人员，最终用户和AI本身之间的界限时，道德责任就变得复杂了。
“真正的自治不仅是一个技术挑战，而且是一个社会挑战，”Agrawal说。“我们必须确保这些系统的目标和决策与人类规范保持一致。”通过将高级注释过程与诸如DataSum之类的透明框架集成，Cogito Tech既解决技术障碍和道德障碍，又帮助AI系统负责任地运作，同时仍满足复杂，真实世界中的不断发展的需求。
接下来是什么？
随着人工智能的不断发展，与物理和操作环境的更深层次整合是不可避免的。从微型无人机到工业机器人和智能软件代理，我们将看到从反馈循环和现实世界数据中不断学习的模型。 Cogito Tech计划通过提供严格的数据管道和道德，注重未来的AI所需的透明度来继续推动这种转变。
Generative AI为可以产生新型输出的机器打开了大门。代理和机器人AI现在正在踏上那扇门，重塑技术在现实世界中的学习，互动和推动决策的方式。
