LÖsungen

Unsere AGI kann überall dort eingesetzt werden, wo schwache AI-Lösungen (zB TensorFlow) nicht funktionieren. Da es sich um ein Allzwecksystem handelt, ist für unterschiedliche Use-Cases keine weitere Progammierung notwendig.

 

Training des AGI-Gehirns

Im ersten Schritt fungiert der reale Benutzer (Mitarbeiter) als „Lehrer“ für die Software, um ihr die anfänglichen Aufgaben beizubringen. Der reale Benutzer kommuniziert mit dem eingebetteten virtuellen Benutzer der Software (künstliches Gehirn), um es mit den erforderlichen Informationen für die auszuführenden Aufgaben zu füttern. Dazu gehören sowohl die Bereitstellung von Befehlen an die Software als auch die Aufgabe der Software, die Aktionen des realen Benutzers auf dem Computer „zu beobachten“.

In praktischer Hinsicht bedeutet dies, dass die Software als neuer unerfahrener Mitarbeiter betrachtet werden kann, dem seine Rolle und Verantwortung und die Aufgaben, die er ausführen hat, beigebracht werden müssen. Im Fall von Xephor Solution erhält der virtuelle Benutzer nicht nur Eingaben vom echten Benutzer, sondern er beobachtet auch, was der reale Benutzer auf seinem Computer macht, was bedeutet, dass die Software durch das Verhalten des realen Benutzers lernt.

Im zweiten Schritt, nachdem der virtuelle Benutzer vom realen Benutzer gelernt hat, kann er genauso kreativ sein wie der Mensch und wird in den von ihm erlernten Aufgaben autonom. Der virtuelle Benutzer kann, basierend auf seinem „Denkprozess“, seine Leistung verbessern und jegliche Fehler beseitigen, die der reale Benutzer gemacht hat.

Während dieses Prozesses sendet das System zufällige Tensoren in die neuronalen Netzwerke, wo die Aufgaben, in denen es trainiert wurde, gelernt werden. Damit werden die verschiedenen Ausgabedaten erstellt:

  • Daten ohne relevante Informationen (diese werden vom System automatisch gelöscht)
  • Daten mit bereits bekannten Informationen (= konventionelle KI)
  • völlig neue Daten (neue Ideen; Kreativität = AGI)

Damit sucht das Gehirn nach der optimalen Strategie, um auftretende Probleme zu lösen, so wie es ein Mensch tun würde. Durch diese Simulationen kann es neue Ergebnisse generieren.

Im dritten Schritt kann der virtuelle Benutzer nach einer Lernphase (abhängig von der Komplexität der Aufgaben) völlig autonom arbeiten, was bedeutet, dass er in der Lage ist, die Umgebung zu bewerten und zu entscheiden, welche Aktion ausgeführt werden soll und wie er damit optimale Ergebnisse erzielt. Aufgrund seiner Fähigkeit, kreativ zu sein, kann er auf jede Art von neuer Situation in Echtzeit reagieren.

Das gesamte Training und die Interaktion mit dem System erfolgt in natürlicher Sprache – weder technisches Know-how noch Programmierkenntnisse sind notwendig!

 

Markt & Kooperationsmodell

Unser Markt ist jeder Sektor, in dem Kreativität, hochqualifizierte Arbeitskräfte und/oder Ergebnisse benötigt werden, die sich ständig verbessern sollten.

Wir arbeiten mit Kooperationspartnern in verschiedenen Bereichen zusammen:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Derzeit sind wir in den folgenden Gebieten aktiv:

Xephor Marketing

Xephor Gesundheit

Xephor Finance

Xephor Security

Xephor Disposition

Isabell Kunst

CEO & Co-Founder

Konstantin Oppl
Konstantin Oppl

CTO & Founder

ralph_tippmann
Ralph Tippmann

Business Development/Investor Relations

fritz_urbanek
Friedrich Urbanek

Project Management & Co-Founder

fedor_sapronov
Fedor Sapronov

Advisor to the Board

Armin Stanic

Online-Marketing

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