RECHERCHE
Conscious AI Brain
Un projet de recherche de long terme sur les prototypes de vie numérique. L’objectif n’est pas un agent conversationnel de plus, mais un système capable de faire croître structure, mémoire et associations au fil du temps.
Projet de recherche. Aucun service commercial n’est proposé à ce stade.
Des modèles statiques aux systèmes qui grandissent
Nous explorons comment les représentations, la mémoire et la croissance structurelle peuvent s’apprendre en continu plutôt que rester figées au moment de l’entraînement.
Discuter d’une collaboration de rechercheAxes de recherche
Des questions que nous travaillons, pas des promesses produit.
Apprentissage structurel
Comment un système peut faire croître et réorganiser sa structure interne au fil de nouvelles expériences.
Représentation
Comment les concepts se forment, fusionnent et restent stables dans différents contextes.
Mémoire et association
Comment la mémoire à long terme et le rappel associatif soutiennent l’apprentissage continu.
Prototypes de vie numérique
Des systèmes à petite échelle qui manifestent un comportement persistant, de la mémoire et de l’adaptation.
Note sur le périmètre
Conscious AI Brain est un effort de recherche exploratoire. Il est distinct de la gamme commerciale et ne propose actuellement ni API, ni abonnement, ni déploiement client.
Nous publions nos axes de recherche et nos avancées uniquement lorsque nous disposons de preuves solides. Si vous travaillez sur des problèmes proches et souhaitez échanger, nous serons ravis de discuter.
Vous voulez voir ce produit en action ?
Parlez-nous de votre activité et nous organiserons une présentation adaptée.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que Conscious AI Brain ?
- Un projet de recherche de long terme sur des prototypes de vie numérique, fondé sur les idées d'apprentissage par renforcement de Richard Sutton.
- Est-ce un produit commercial ?
- Non. C'est un projet de recherche, qui ne s'achète ni ne se déploie aujourd'hui.
- Que modélise-t-il ?
- Une boucle percevoir-penser-agir-apprendre avec plus de 20 sous-systèmes cognitifs, dont modèle causal du monde, mémoire à niveaux et métacognition.