Nordic Startup IntuiCell představuje první digitální nervový systém na světě pro umělou inteligenci

Severský deep-tech startup oznámil průlom v umělé inteligenci s vytvořením prvního funkčního „digitálního nervového systému“ schopného autonomního učení. IntuiCell, spin-out z Lund University, 19. března 2025 odhalili, že úspěšně zkonstruovali AI, která se učí a přizpůsobuje jako biologické organismy, což potenciálně činí současná paradigmata AI v mnoha aplikacích zastaralá.

Tato inovace představuje významný odklon od tradičních statických modelů strojového učení tím, že replikuje základní principy učení v biologických nervových systémech. Na rozdíl od konvenční umělé inteligence, která se spoléhá na rozsáhlé datové sady a algoritmy zpětného šíření, technologie IntuiCell umožňuje strojům učit se prostřednictvím přímé interakce s jejich prostředím.

„IntuiCell dekódoval, jak probíhá učení v biologii, a poprvé jej zkonstruoval jako software,“ uvedla společnost ve svém oznámení a popsala tento průlom jako „překročení statických modelů strojového učení (základ tradiční umělé inteligence) vytvořením plně funkčního ‚digitálního nervového systému‘ schopného přirozeného škálování na inteligenci lidské úrovně.“

Společnost demonstrovala svou inovaci s „Lunou“, robotickým psem, který se učí ovládat své tělo a obstát v pokusech a omylech, podobně jako novorozené zvíře. Videozáznam zveřejněný společností ukazuje, jak se Luna učí stát bez jakékoli předem naprogramované inteligence nebo instrukcí a spoléhá se pouze na digitální nervový systém, aby se poučila ze zkušeností.

„Na rozdíl od tradičních modelů umělé inteligence, které jsou vázány na statická tréninková data, robotický pes – přezdívaný Luna – vnímá, zpracovává a zlepšuje se prostřednictvím přímé interakce se svým světem,“ uvádí se v tiskové zprávě společnosti.

Jak technologie funguje

Jádrem inovace společnosti IntuiCell je zásadní posun v tom, jak se stroje učí. Na rozdíl od konvenčních systémů umělé inteligence, které zpracovávají obrovské datové sady pomocí statických algoritmů, přístup společnosti IntuiCell napodobuje biologické mechanismy, které umožňují lidem a zvířatům učit se přirozeně.

Viktor Luthman, generální ředitel a spoluzakladatel společnosti IntuiCell, zdůraznil tento rozdíl během oznámení. Podle Luthmana se tradiční umělá inteligence stala zdatnou ve zpracování dat, ale nedosahuje skutečné inteligence, zatímco jejich bioinspirovaný systém umožňuje strojům vyvíjet se a interagovat s jejich prostředím bezprecedentními způsoby.

Architektura systému představuje významný odklon od standardních neuronových sítí. Společnost IntuiCell vyvinula technologii, která funguje podobně jako biologická mícha a vytváří tak základní infrastrukturu pro autonomní učení. Ta je součástí většího systému navrženého k replikaci procesních schopností thalamokortexu, oblasti mozku zodpovědné za senzorické zpracování a modelování světa.

Digitální nervový systém IntuiCell se nespoléhá na algoritmy zpětného šíření a masivní trénovací datové sady, ale využívá rekurentní sítě s decentralizovaným učebním algoritmem, který zrcadlí mozkové procesy. Tato architektura umožňuje... AI činidla získat znalosti prostřednictvím přímé zkušenosti a přizpůsobit se novým situacím v reálném čase – schopnosti, které byly v tradičním strojovém učení nepolapitelné.

Praktické využití této technologie odráží její biologickou inspiraci. Místo programování chování nebo předávání dat prostřednictvím konvenčních algoritmů plánuje IntuiCell zaměstnat cvičitele psů, kteří by své agenty s umělou inteligencí učili novým dovednostem. Tento přístup představuje radikální posun od typických postupů vývoje umělé inteligence a klade důraz na interakci v reálném světě před výpočetním rozsahem. Jak vysvětlil Dr. Udaya Rongala, výzkumník a spoluzakladatel, jejich práce vychází z tří desetiletí neurovědeckého výzkumu zaměřeného na pochopení inteligence, jak vyplývá ze struktury a dynamiky nervového systému.

"Posedlost škálováním hrubou silou, miliardami parametrů, větším počtem výpočtů a větším množstvím dat je artefaktem zásadně špatného přístupu k dosažení inteligence," poznamenal Rongala. "IntuiCell nesleduje paradigma větší je lepší. Inteligence není naším konečným cílem, ale výchozím bodem."

Technologie společnosti IntuiCell si klade za cíl vytvořit „první reálné systémy, které lze učit; stroje, které se od nás učí stejným způsobem, jako bychom učili novou dovednost zvíře.“ Společnost si představuje, že se její digitální nervový systém stane „infrastrukturou pro veškerou nebiologickou inteligenci – která umožní ostatním řešit reálné problémy, které dnes nedokážeme předvídat, bez spoléhání se na masivní trénovací datové sady.“

(Zdroj: IntuiCell)

Výzkumná nadace a odbornost týmu

Základy společnosti vycházejí z tří desetiletí neurovědeckého výzkumu na Univerzitě v Lundu. Profesor Henrik Jörntell, spoluzakladatel společnosti IntuiCell a profesor neurofyziologie na univerzitě, vedl to, co společnost popisuje jako „jedinou laboratoř na světě schopnou zaznamenávat intracelulární aktivitu jednotlivých neuronů v celém nervovém systému“, což poskytuje jedinečný vědecký základ pro technologii IntuiCell.

Vedoucí tým zahrnuje zkušené podnikatele a výzkumníky s odbornými znalostmi v oblasti neurověd, umělé inteligence, robotiky a obchodu. Kromě Luthmana, Jörntella a Rongala tvoří zakládající tým Dr. Jonas Enander, lékař s odbornými znalostmi v oblasti neurověd; Linus Mårtensson, hlavní vývojář zodpovědný za převod výzkumu do softwaru; a Robin Mellstrand, COO se zkušenostmi v technologických společnostech řízených umělou inteligencí.

Společnost IntuiCell zajistila financování ve výši 3.5 milionu EUR od investorů včetně Navigare Ventures si SNÖ Ventures. Společnost očekává, že během příštích dvou let dokončí vývoj úplného digitálního nervového systému s konečným cílem umožnit jakémukoli agentovi, fyzickému nebo digitálnímu, „celoživotní učení a adaptaci na neznámé – schopnosti, které byly kdysi považovány za jedinečné pro biologické tvory“.

I když plná realizace vize společnosti IntuiCell je ještě roky daleko, jejich demonstrace s Lunou poskytuje přesvědčivé první důkazy o potenciálu jejich technologie transformovat vývoj umělé inteligence vytvořením systémů schopných skutečně autonomního učení a adaptace prostřednictvím interakce s reálným světem.