Поки індустрія ШІ змагається у визначенні термінів «AGI» та «суперінтелект», AMI Labs обирає інший шлях. Генеральний директор Alexandre LeBrun, який заснував стартап разом із лауреатом премії Тюрінга Yann LeCun, ігнорує модні слова та зосереджується на тому, що він називає «відсутньою ланкою» в сучасному ШІ: фізичній інтуїції.

Поза семантичною пасткою AGI

На Міжнародній конференції з машинного навчання в Сеулі LeBrun заявив, що AMI Labs відмовляється використовувати такі терміни, як «AGI» або «суперінтелект». «Не існує чіткого визначення. Що таке суперінтелект? Я не знаю. Це не дуже корисне слово», — сказав він, додавши, що індустрія лише змінює назви, щоб підтримувати ажіотаж.

Замість того, щоб гнатися за теоретичною свідомістю, AMI Labs створює «моделі світу» (world models) — системи, які вивчають закони фізики та передбачають наступний стан світу. Велика мовна модель вгадує наступне слово; модель світу знає, що якщо штовхнути склянку зі столу, вона перекинеться і розіллється.

Відсутній «мозок» у робототехніці

LeBrun зазначає, що апаратне забезпечення в робототехніці стрімко розвивається, але програмне забезпечення все ще поводиться «дуже безглуздо у фізичному світі». Більшість роботів дотримуються статичних алгоритмів і спотикаються в оселях або на жвавих вулицях.

Він розглядає LLM та моделі світу як партнерів, а не суперників. Подібно до того, як людський мозок відокремлює мову від мислення, LLM чудово працюють із текстом, тоді як моделі світу забезпечують контекст, необхідний для фізичної взаємодії. Цей контекст має вирішальне значення для безпеки — наприклад, він може запобігти травмуванню людини роботом під час складного маневру.

Масштабування через промислове партнерство

AMI Labs все ще перебуває на стадії розробки продукту, залучивши 1,03 мільярда доларів при оцінці вартості компанії до інвестицій (pre-money valuation) у 3,5 мільярда доларів. Оскільки моделям світу потрібні дані з реального світу, компанія шукає промислових партнерів, які можуть надати доступ до хаотичних і складних середовищ.

LeBrun вважає Південну Корею вдалим хабом: її сектори напівпровідників, робототехніки та виробництва є світовими лідерами. Інтегруючись у «апаратно-орієнтовані» галузі, AMI Labs може навчати свої моделі на хаотичній реальності, яку самі по собі LLM не здатні осягнути.

Чому це важливо

Перехід від генеративного тексту до фізичного інтелекту знаменує собою наступний кордон ШІ. Перша хвиля оцифрувала знання; наступна хвиля, керована моделями світу, оцифрує фізичну взаємодію. Розробникам і засновникам варто шукати цінність не в генерації поезії, а в безпечній та інтуїтивній навігації на заводах і у житлових приміщеннях.

Основні висновки

  • Моделі світу проти LLM: LLM передбачають наступний токен; моделі світу передбачають наступний фізичний стан, забезпечуючи інтуїцію, необхідну для реальних завдань.
  • Фізичний контекст є критично важливим: Сучасному ШІ бракує ситуаційної обізнаності для відкритих середовищ; моделі світу мають на меті подолати цей розрив.
  • Стратегічний промисловий фокус: AMI Labs орієнтується на регіони з розвиненим апаратним забезпеченням, такі як Південна Корея, щоб зібрати дані та налагодити партнерства, необхідні для навчання фізичного ШІ.