今年，一家瑞典初创公司发布了一段四足机器狗“卢娜”的视频。这只机器狗完全依靠自己学习站立，并通过感官反馈和现实世界互动来适应环境，就像一个新生动物一样，没有任何预先编程的指令或智能。
这标志着机器人技术从“大规模模式识别”的理念，向具身化、自主学习的智能体发生了重大转变。这种智能体能够即兴发挥、适应，并以真正的智能进行操作——而这仅仅是个开始。
IntuiCell 旨在构建真正理解和学习的人工智能，其模型基于大脑的工作方式，不仅仅是模仿大脑，而是模拟其学习机制。与当今大多数依赖大型静态数据集、反向传播以及训练与推理明确分离的人工智能系统不同，IntuiCell 开发了一种能够持续学习的物理AI代理，模仿了生物神经系统的适应性、实时学习能力。这种方法使系统能够在传统人工智能常常失效的动态环境中有效运行。
正如CEO所解释的：“他们分离了训练和推理——我们不。我们的学习永不止步，是实时发生的。我们正在为非生物智能体构建大脑。”
换句话说，机器可以直接从周围环境中学习——通过真实的经验和互动——而不需要预先训练、庞大的数据集或在后台运行无尽的模拟。
一个科幻般的大胆愿景
据CEO介绍，他整个职业生涯都在“前沿科学领域”创建初创公司。“我绝对热爱与顶尖教授和研究团队合作，将他们的发现商业化。”他的上一家初创公司于2020年被收购。
他通过一位老朋友接触到了IntuiCell，这位朋友是隆德大学控股公司技术投资组合的负责人，向他介绍了英格兰一群神经生理学家的激进发现，他们揭示了大脑如何预测世界。
“他们有一个构建像人脑一样工作的人工智能的科幻愿景。这听起来太疯狂了，让我无法忽视。”
CEO访问了这家初创公司，爱上了他们逆向思维的头脑，并于2021年1月加入担任CEO。
“我是那些认为欧洲需要更多大胆愿景和深度突破的人之一。所以我作为第二名员工加入了。他们已经有一位黑客天才在将研究转化为代码。”
颠覆神经科学
通过将数十年的大脑研究成果转化为实时学习系统，IntuiCell 在人工智能领域开辟了独特的空间。
虽然很容易认为这项技术是全新的，但它并非一蹴而就。相反，IntuiCell 源自隆德大学超过30年的逆向研究。
CEO认为，其研究人员颠覆了传统的神经科学：
“他们并没有赢得很多‘人气竞赛’。他们的工作很难获得资助，也没有发表在最具声望的期刊上。但五年前，他们找到了一种方法来清晰地阐述他们的发现对人工智能意味着什么。他们不是人工智能研究人员——这正是我喜欢的地方。我们视自己为人工智能领域的异类。我们并非来自人工智能领域，而是源于对大脑工作原理的深刻理解。
在过去的五年里，我们一直在软件中翻译和验证这些发现。这就是我们的独特之处。”
据CEO说，IntuiCell 可能比任何人都更了解单个神经元如何能自主地优先处理问题、做出决策并解决局部挑战。这些机制是可扩展的，从变形虫学习避开危险和寻找营养的方式，到一个7岁孩子学习踢足球的方式。
丰富的应用场景
需要明确的是，IntuiCell 并非在销售产品或应用——而是在构建基础设施——所有非生物智能体的大脑。这既包括物理代理也包括数字代理，不仅仅是机器人。相反，这项技术可以应用于任何需要机器即时学习和适应的场景。
虽然 IntuiCell 从机器人领域起步，例如，教机器人如何捡拾垃圾——并将该技能推广到任何建筑物或人行道——或者学习如何清洁桌子，无论高度或杂物如何。这项技术有潜力为太空、水下、灾区、最后一英里配送等需要实时适应性的机器人提供动力。
该公司曾与ABB合作进行了一项可行性研究，研究表明其系统能够在无需微调或预训练的情况下，执行发动机健康监测中的异常检测。
CEO详细说明道：
“以服务犬为例。你不会预先加载它可能遇到的一切。你训练它。它互动，从经验中学习，理解意图，并随着时间的推移完善其行为。我们希望机器也能做到这一点。创建能够概括、而不仅仅是遵循僵化指令的系统。”
他认为，如果我们想让机器人去火星建造栖息地，它们需要在不可预测的环境中自行学习和实验。
“但你不必去火星就能让它变得相关。现实世界已经是我们所知的最动态的系统。每一毫秒都是新的。”
此外，IntuiCell 非常高效。Luna 仅使用数千个神经元在现成的GPU上运行。没有庞大的云基础设施，没有国家规模的数据中心，取而代之的是高效、分布式的学习。
据CEO称，“仅仅几百个神经元就足以让我们的系统学习发动机的正常状态，并在不同发动机中检测新的异常。无需人工干预，无需昂贵的部署。这并非关乎赚钱——而是为了证明我们能解决实际问题。”
挑战人工智能现状
当被问及如何回应怀疑者时，CEO反驳了人们对规模的痴迷，他认为真正的智能始于微小：
“有些人会嗤之以鼻——‘如果变形虫能做异常检测，那真的算是智能吗？’ 我说：如果你能复制变形虫的学习方式——这与任何现有技术都有根本不同——你就非常接近高级学习了。人们痴迷于更大的模型和更多的数据。但我们正在完全颠覆这一点。我们从最小的单元开始解决学习问题。这就是智能在这个星球上演化的方式，也是构建可扩展、高效人工智能的唯一途径。”
在商业化时间表方面，IntuiCell 的市场进入策略专注于未来几年，尽管该公司有幸找到了理念一致、不急于推动过早货币化的投资者。
“我们从一开始就明确表示：我们需要先把基础打好。神经元、突触、传感器、学习算法——以及我们的第一个问题解决组件，我们称之为‘脊髓’。这就是驱动 Luna 的动力。”
该公司计划从两到三个高价值项目开始，一旦其技术和接口达到规模，将开放给更广泛的应用。
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