General Intuition recauda USD 320 millones para IA física

General Intuition recaudó USD 320 millones con una valoración de USD 2300 millones el mes pasado, con el respaldo del inversionista principal Vinod Khosla, para desarrollar modelos fundacionales de propósito general para IA incorporada, es decir, sistemas como robots y vehículos autónomos que perciben el mundo físico y actúan en él. El CEO Pim de Witte sostiene que está previsto que la IA incorporada siga la misma trayectoria que tomaron los modelos de lenguaje después de GPT-3 de OpenAI, pasando de sistemas especializados y específicos para cada tarea a modelos fundacionales de propósito general que transfieren la intuición sobre el movimiento y la interacción a través de múltiples entornos.

General Intuition entrenó su modelo con millones de horas de datos de videojuegos, incluyendo qué botones del control presionaron los jugadores y cuándo; datos de acción que, según argumentan de Witte y Khosla, son clave para desarrollar una intuición similar a la humana para el razonamiento espacio-temporal, o el razonamiento sobre el espacio y el tiempo. La empresa ha demostrado que su modelo fundacional puede jugar un videojuego durante horas y también controlar un robot cuadrúpedo (de cuatro patas), el cual requirió solo ocho minutos de datos de robótica del mundo real para su ajuste fino. En las pruebas, el robot logró realizar un zero-shot —ejecutar una tarea desconocida sin entrenamiento adicional— en un entorno de oficina dinámico. De Witte declaró: “El hecho de que [el robot] realmente fuera capaz de hacer zero-shot solo con la cámara frontal, sin ningún otro sensor, en la oficina con la introducción de objetos dinámicos y personas pasando, fue una sorpresa muy grande para nosotros”. De Witte y Khosla sostienen que, a medida que los modelos adquieran este razonamiento básico, los desarrolladores solo necesitarán unos pocos minutos de datos del mundo real, en lugar de las cientos de miles o millones de horas que se recopilan hoy en día.

De Witte señaló que muchas empresas realizan actualmente un trabajo especializado en torno a entornos y estructuras físicas de robots individuales, y espera que gran parte de ese trabajo se vuelva redundante pronto a medida que surjan modelos generales, de modo que la propia generalización del modelo sirva como el producto de General Intuition. En lugar de construir robots o vehículos por sí misma, la empresa quiere convertirse en la capa de modelo fundacional debajo de la IA física: de Witte afirmó que General Intuition no va a construir una empresa de autos autónomos, sino que su objetivo es hacer que sea 10 veces más fácil para la próxima empresa que lo haga.

Por qué importa

Al entrenar con datos de acción de videojuegos en lugar de conjuntos de datos masivos del mundo real, General Intuition está probando si el desarrollo de la IA física puede volverse significativamente más rápido y económico, un cambio que podría reconfigurar cómo construyen las empresas de robótica y vehículos autónomos de ahora en adelante.