FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG

Wir bauen die Technologie. Wir setzen sie nicht zusammen.

AI.ANIMA entwickelt die Plattform, die die Digital Humans steuert. Die zugrunde liegende Forschung entsteht in Italien, in einer Gruppe, in der Produktentwicklung und Forschung keine getrennten Abteilungen sind: Was erforscht wird, geht in die Produktion, und was die Produktion lehrt, fließt in die Forschung zurück.

HEUTEDigital Humans im Einsatzim Unternehmen, an realen Prozessen
LINIE 01Allgemeine Intelligenzverstehen, entscheiden, prüfen
LINIE 02SuperintelligenzForschungshorizont

GRUNDLAGEN

Worauf die Forschung ruht

Italienische Exzellenz	Forschung und Entwicklung vollständig in Italien. Die Engineering-Gruppe arbeitet an Produkt und Forschung ohne Trennung, weshalb der Weg von einer Idee bis zu ihrer Überprüfung im Feld in Wochen gemessen wird.
Akademische Kooperationen	Arbeitsbeziehungen zu führenden italienischen Universitäten. Die Technologie der Digital Humans hat eine universitäre Technologievalidierung der Università degli Studi della Tuscia erhalten, einer italienischen staatlichen Universität.
Intellektuelles Kapital	Zur Gruppe gehören Mitglieder internationaler Hochbegabtengesellschaften sowie Mitglieder der italienischen Nationalen Stelle für Künstliche Intelligenz.
Patente	Laufende Patentanmeldungen auf intern entwickelte Algorithmen. Die Ansprüche werden bis zum Abschluss der Anmeldung nicht offengelegt.
Technologische Eigenständigkeit	Die Plattform ist eigene Technologie: Architektur, Orchestrierung und Ausführungsschicht werden von AI.ANIMA entwickelt und kontrolliert. Keine Abhängigkeit von einer Drittplattform, die Bedingungen, Preise oder Verfügbarkeit ändern könnte.

FORSCHUNGSLINIE 01

Auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz

Ein Digital Human, der im Unternehmen nützlich sein soll, darf nicht nur antworten. Er muss ein Ziel aufnehmen, es in Schritte zerlegen, die Werkzeuge wählen, ausführen, das Ergebnis prüfen und sich korrigieren, wenn er falsch liegt. Es ist dasselbe Problem, das die Forschung zur allgemeinen künstlichen Intelligenz in größerem Maßstab behandelt: der Übergang von einem System, das Text erzeugt, zu einem System, das ein Ergebnis erreicht.

Operative MetakognitionDas System bewertet die eigene Antwort, bevor es sie ausgibt, erkennt, wenn ihm die nötige Information fehlt, und hält an, statt zu erfinden.
Dauerhaftes GedächtnisWas das Unternehmen beibringt, bleibt und wächst über die Zeit. Wissen geht am Ende des Gesprächs nicht verloren und muss nicht erneut eingegeben werden.
OrchestrierungMehrere spezialisierte Prozesse arbeiten auf dasselbe Ziel hin und stimmen sich ab, statt dass ein einzelnes Modell alles allein versucht.
Die menschliche GrenzeUnumkehrbare Handlungen bleiben der Bestätigung durch einen Menschen vorbehalten. Die Fähigkeit wächst, der Rahmen bleibt erklärt.

FORSCHUNGSLINIE 02

Ziel: artificial super intelligence

Das ist der lange Horizont der Forschung, kein kommerzielles Versprechen. Die Arbeit verläuft in abgegrenzten, messbaren Bereichen, jeder mit einem vorab festgelegten Erfolgskriterium. Was folgt, ist der Umriss der Bereiche, an denen die Gruppe arbeitet, beschrieben in dem Detailgrad, der öffentlich gemacht werden kann.

Kompakte Kontextdarstellung

Die Zahl der Token verringern, die nötig ist, um dieselbe Bedeutung zu tragen, über eine Zwischenkodierung, die für die Maschine und nicht für das menschliche Lesen entworfen ist. Bei gleichem Kontextfenster und gleichen Kosten bedeutet weniger Platz für die Darstellung mehr Platz für das Denken. Gegenstand einer laufenden Patentanmeldung.

Geprüftes rekursives Schließen

Schlussketten, in denen jeder Schritt eine prüfbare Aussage erzeugt, und die Prüfung von einem anderen Prozess übernommen wird als dem, der die Aussage erzeugt hat. Die Trennung von Erzeuger und Prüfer verhindert, dass sich ein früher Fehler durch die ganze Kette fortsetzt.

Selbstverbesserung unter Nebenbedingung

Systeme, die ihre Strategie an der gesammelten Erfahrung schärfen, innerhalb vorab erklärter Grenzen und mit der Möglichkeit, zum vorherigen Zustand zurückzukehren. Jede Änderung ist versioniert und umkehrbar: Verbesserung ist nie eine stille Änderung.

Skalierbarkeit der Inferenz

Rechenlast auf dedizierte Maschinen verteilen und dabei eine Latenz halten, die mit einem echten Gespräch vereinbar ist. Diese Nebenbedingung trennt ein Laborergebnis von einer Technologie, die ein Unternehmen täglich einsetzen kann.

Ausrichtung und Kontrolle

Zu jeder hinzugefügten Fähigkeit gehört die entsprechende Grenze: keine Handlung außerhalb des gewährten Rahmens, jede Handlung nachvollziehbar und zuordenbar, jede Entscheidung im Nachhinein rekonstruierbar. Kontrolle ist keine am Ende hinzugefügte Schicht, sondern eine Entwurfsanforderung.

HINWEIS

Die auf dieser Seite beschriebenen Forschungslinien werden bewusst allgemein dargestellt. Methoden, Architekturen, Parameter und Versuchsergebnisse unterliegen der Vertraulichkeit und, soweit einschlägig, laufenden Patentanmeldungen. Weitere Einzelheiten sind in vertraulichem Rahmen nach Abschluss einer Vertraulichkeitsvereinbarung möglich.