一家北歐深技術初創公司宣布了人工智能的突破，創建了能夠自主學習的第一個功能“數字神經系統”。隆德大學（Lund University）的一名衍生產品Intuicell於2025年3月19日透露，他們成功地設計了AI，該AI學習和適應了生物生物體，可能會使當前的AI AI範式在許多應用中過時。
這項創新通過複製了學習在生物神經系統中的核心原理，與傳統的靜態機器學習模型有很大的不同。與傳統的AI不同，它依靠大量數據集和反向傳播算法，Intuicell的技術使機器能夠通過與環境的直接互動來學習。
該公司在公告中說：“ Intuicell已經解碼了學習如何在生物學中進行，並首次將其作為軟件進行了設計。”他將突破描述為“超越了靜態機器學習模型（傳統AI的主要AI），它通過創建功能齊全的“數字神經系統”，能夠自然地擴展到人類級別的情報。”
該公司用“ Luna”（Luna）展示了他們的創新，該機器人狗學會了控制身體並通過反複試驗，類似於新生動物。該公司發布的視頻錄像顯示，Luna教導自己在沒有任何預先編程的智能或說明的情況下站起來，僅依靠數字神經系統從經驗中學習。
該公司的新聞稿稱：“與受靜態培訓數據束縛的傳統AI模型不同，被稱為Luna的機器人狗可以通過與世界的直接互動來感知，流程和改善自身。”
技術如何運作
Intuicell創新的核心是機器學習方式的基本轉變。與傳統的AI系統通過靜態算法處理巨大的數據集不同，Intuicell的方法模仿了使人類和動物自然學習的生物學機制。
Intuicell首席執行官兼聯合創始人Viktor Luthman在宣布期間強調了這一區別。盧斯曼（Luthman）認為，傳統的AI已經精通數據處理，但缺乏真正的智能，而其生物啟發的系統使機器能夠以前所未有的方式發展和與環境進行交互。
該系統的架構與標準神經網絡有很大的不同。 Intuicell開發了與生物脊髓相似的技術，從而為自主學習創造了基礎基礎設施。這構成了一個較大系統的一部分，旨在復制丘腦皮層的加工能力，丘腦皮層是負責感覺處理和世界建模的大腦區域。
Intuicell的數字神經系統不依賴返回算法和大規模培訓數據集，而是採用反复的網絡，具有分散的學習算法，反映了腦部的過程。這種體系結構使AI代理可以通過直接經驗獲取知識並實時適應新的情況 – 在傳統機器學習中難以捉摸的功能。
該技術的實際應用反映了其生物學靈感。 Intuicell計劃僱用狗訓練師來教他們的AI代理新技能，而不是通過常規算法進行編程行為或餵養數據。這種方法代表了從典型的AI開發實踐的根本轉變，強調了計算量表上的現實互動。正如研究人員兼聯合創始人Udaya Rongala博士所解釋的那樣，他們的工作源於三十年的神經科學研究，重點是理解智能，因為它從神經系統的結構和動態中出現。
Rongala指出：“對蠻力縮放，數十億個參數，更多計算和更多數據的痴迷是一種根本上錯誤的方法來實現智能的方法。” “ Intuicell並不是在追逐更大的範式。智力不是我們的最終目標，而是我們的起點。”
Intuicell的技術旨在創建“第一個現實世界中的可教導系統；向我們學習的機器，就像我們要向動物傳授新技能的方式。”該公司設想其數字神經系統成為“所有非生物智能的基礎架構 – 賦予他人能夠解決我們今天無法預見的現實世界中的問題，而沒有依賴大規模的培訓數據集。”
（來源：Intuicell）
研究基金會和團隊專業知識
該公司的基金會建立在隆德大學的神經科學研究的三十年之內。 Intuicell和University神經生理學教授的聯合創始人HenrikJörntell教授領導了該公司所說的“世界上唯一能夠在整個神經系統中記錄細胞內單神經活動的實驗室，為Intuicell的技術提供了獨特的科學基礎。
領導團隊包括經驗豐富的企業家和研究人員，在神經科學，AI，機器人技術和業務方面具有專業知識。除了Luthman，Jörntell和Rongala外，創始團隊還包括具有神經科學專業知識的醫生Jonas Enander博士； LinusMårtensson，負責將研究轉化為軟件的首席開發人員；還有Robin Mellstrand，具有AI驅動技術公司背景的首席運營官。
Intuicell已從包括Navigare Ventures和Snöventures在內的投資者那裡獲得了350萬歐元的資金。該公司希望在未來兩年內完成完整的數字神經系統的發展，最終的目標是使任何物理或數字代理都以“終身學習和適應未知的能力 – 曾經被認為是生物生物獨有的功能”。
儘管對Intuicell的願景的全面實現仍在數年中，但他們與Luna的演示提供了令人信服的早期證據，證明其技術通過創建能夠通過現實世界互動來真正自主學習和適應的系統來改變AI開發的潛力。
