Фундаментальная модель вместо специализированных решений

До появления GPT-3 от OpenAI компании строили специализированные модели обработки естественного языка с нуля, обучая каждую на больших объёмах данных, привязанных к конкретной задаче. Сегодня большинство организаций начинают с универсальных моделей — GPT от OpenAI, Claude или Llama — и затем дообучают их или формируют промпты под свои нужды. Pim de Witte, генеральный директор General Intuition, полагает, что в сфере воплощённого ИИ (embodied AI) произойдёт аналогичный сдвиг.

Вместо того чтобы собирать огромные массивы реальных данных для создания специализированных моделей роботов, по его мнению, индустрия должна сосредоточиться на качественных датасетах, способных породить фундаментальные модели, которые переносят интуицию движения и взаимодействия между множеством сред.

Игровые данные как основа робототехнической интуиции

General Intuition создала собственную фундаментальную модель, обучив её на миллионах часов видеоданных из видеоигр, включая информацию о том, какие кнопки на геймпаде нажимал человек и когда. По словам де Витте и ведущего инвестора компании Винода Хослы (Vinod Khosla), именно данные об действиях (action data) являются ключом к развитию человекоподобной интуиции пространственно-временного мышления.

«Многие компании сейчас занимаются узкоспециализированной работой, сосредоточенной на отдельных embodiments, средах и роботах, — рассказал де Витте в недавнем выпуске подкаста Equity от TechCrunch. — Большая часть этой работы вскоре станет избыточной по мере появления универсальных моделей, таких как та, которую разрабатывает и внедряет General Intuition».

Раунд финансирования и первые результаты

В прошлом месяце стартап привлёк $320 миллионов при оценке в $2,3 миллиарда долларов, опираясь на эту концепцию. Компания продемонстрировала, что её текущая модель способна как часами играть в видеоигры, так и управлять четвероногим роботом — причём последнее было достигнуто после дообучения на всего восемь минут реальных робототехнических данных.

«То, что робот действительно смог работать в режиме zero-shot, используя только фронтальную камеру, без других датчиков, в офисе с динамически появляющимися объектами и проходящими мимо людьми, — стало для нас большим сюрпризом, — говорит де Витте. — Я считаю, что это знак того, что нас ждёт».

Видение: стать фундаментом для всей робототехнической индустрии

Конечная цель General Intuition — не создавать роботов самостоятельно, а стать фундаментальной моделью физического ИИ, базовой моделью, на которой другие компании-робототехники смогут строить свои машины. «Мы не собираемся строить компанию по производству беспилотных автомобилей, — цитирует де Витте. — Мы хотим сделать в десять раз проще для следующего человека создать такую компанию».