北欧初创公司IntuiCell推出世界首个数字神经系统，为AI赋能

一家北欧深科技初创公司宣布在人工智能领域取得突破，创建了第一个功能性的”数字神经系统”，能够实现自主学习。 IntuiCell，来自隆德大学的分拆公司，于2025年3月19日宣布，他们成功地设计了能够像生物体一样学习和适应的AI，可能会使当前的AI范式在许多应用中变得过时。

这一创新代表了与传统静态机器学习模型的重大偏离，通过复制生物神经系统中学习的核心原理。与传统的AI相比，传统AI依赖于大量的数据集和反向传播算法，IntuiCell的技术使机器能够通过与环境的直接交互来学习。

“IntuiCell已经破解了生物体中学习的机制，并将其作为软件进行了工程化，”该公司在其公告中表示，将这一突破描述为“超越静态机器学习模型（传统AI的主要依据），创建了一个完全功能性的’数字神经系统’，能够自然扩展到人类水平的智能。”

该公司通过”Luna”，一只机器狗，演示了其创新。Luna通过试错学习控制其身体和站立，类似于新生动物。公司发布的视频显示，Luna在没有任何预编程智能或指令的情况下，仅通过数字神经系统从经验中学习站立。

“与传统AI模型不同，传统AI模型受到静态训练数据的限制，机器狗——被称为Luna——通过与其世界的直接交互来感知、处理和改进自己，”根据公司的新闻稿。

该技术的工作原理

IntuiCell创新背后的核心是一个基本的转变，即机器学习的方式。与传统的AI系统不同，传统AI系统通过静态算法处理大量数据，IntuiCell的方法模仿了人类和动物自然学习的生物机制。

IntuiCell的CEO和联合创始人Viktor Luthman在公告中强调了这一区别。根据Luthman的说法，传统AI已经在数据处理方面变得擅长，但缺乏真正的智能，而他们的生物启发系统使机器能够以前所未有的方式进化和与环境交互。

该系统的架构代表了与标准神经网络的重大偏离。IntuiCell开发了一种类似于生物脊髓的技术，创建了自主学习的基础设施。这是更大系统的一部分，旨在复制大脑的处理能力，特别是负责感官处理和世界建模的丘脑皮层。

与传统的反向传播算法和大量训练数据集不同，IntuiCell的数字神经系统采用递归网络和去中心化学习算法，模仿大脑过程。这种架构使AI代理能够通过直接经验获得知识，并实时适应新情况——这些能力在传统机器学习中一直难以实现。

该技术的实际应用反映了其生物启发。与其编程行为或通过传统算法输入数据，IntuiCell计划雇用狗训练师来教他们的AI代理新技能。这一方法代表了对典型AI开发实践的根本性转变，强调了与环境的交互而不是计算规模。正如研究员和联合创始人Udaya Rongala解释的那样，他们的工作源自三十年的神经科学研究，专注于理解智力如何从神经系统的结构和动态中产生。

“对蛮力扩张、数十亿参数、更多计算和更多数据的痴迷是对实现智能的根本错误方法的产物，”Rongala指出。“IntuiCell并不是追求更大更好的范式。智能不是我们的最终目标，而是我们的起点。”

IntuiCell的技术旨在创建“第一个真正的可教导系统；机器可以像我们教动物新技能一样从我们学习。”该公司设想其数字神经系统成为“所有非生物智能的基础设施——使他人能够解决我们今天无法预见的现实世界问题，而无需依赖大量训练数据。”

(来源：IntuiCell)

研究基础和团队专长

该公司的基础建立在隆德大学三十年的神经科学研究之上。教授Henrik Jörntell，IntuiCell的联合创始人和神经生理学教授，领导了该公司所描述的“世界上唯一能够记录整个神经系统的单个神经元活动的实验室”，为IntuiCell的技术提供了独特的科学基础。

领导团队包括具有神经科学、AI、机器人和商业领域经验的企业家和研究人员。除了Luthman、Jörntell和Rongala，创始团队还包括医生Jonas Enander，具有神经科学专业知识的医生；Linus Mårtensson，负责将研究成果转化为软件的首席开发人员；以及Robin Mellstrand，具有AI驱动技术公司背景的运营总监。

IntuiCell已从投资者那里获得350万欧元的资金，包括Navigare Ventures和SNÖ Ventures。该公司预计将在未来两年内完成整个数字神经系统的开发，目标是使任何代理，无论是物理还是数字的，都能够实现“终身学习和适应未知的能力——这些能力曾经被认为是生物体所独有的。”

虽然IntuiCell的愿景的完全实现还需要几年时间，但他们的Luna演示为其技术的潜力提供了令人信服的早期证据，通过与现实世界的交互创建真正能够自主学习和适应的系统，从而可能改变AI的发展。