Загальна інтуїція: фінансування на 3,2 мільярда доларів, за 8 хвилин мікрорегулювання перевело штучний інтелект у режим машинної собаки

AI-новаторська компанія General Intuition, керівник Pim de Witte, 8 липня в подкасті TechCrunch розкрив, що компанія використовує сотні мільйонів годин ігрових відео для тренування глобальної моделі AI, достатньо 8 хвилин для тонкої налаштування на вуличних даних, щоб рухатися у реальності. General Intuition завершила раунд фінансування на 3,2 мільярда доларів при оцінці у 23 мільярди доларів.

Основна перевага ігрових даних: точні позначки рухів переважають звичайні інтернет-відео

(Джерело: TechCrunch)

Згідно з поясненнями Pim de Witte у подкасті, ігрові дані мають структурні переваги порівняно з звичайними інтернет-відео, такими як YouTube: звичайні відео мають хаотичний кут зору, низьку якість і потребують великих обчислювальних ресурсів для оцінки людських поз; натомість ігрові відео забезпечують послідовну фізичну симуляцію та першу особу, а найважливіше — у них закладені точні позначки рухів, що дозволяє AI точно знати, які клавіші натискає гравець у момент змін на екрані та які рішення приймає. Крім того, монтажі ігор зазвичай фіксують «пікові моменти» гравця (дуже хороші або дуже погані крайні випадки), що забезпечує високий тренувальний цінність для моделей.

Від «Фортнайт» до чотириногого робота: 100 годин гри до 8 хвилин тонкої налаштування

Згідно з поясненнями Pim de Witte, світова модель, тренована General Intuition, не залежить від традиційних ігрових рушіїв, а може генерувати симуляційне середовище по кадрах, дозволяючи AI розуміти фізичні причинно-наслідкові зв’язки, такі як «стіни непрохідні», «лестниці доступні» та «світло і тінь змінюються з часом».

Доказові результати включають два ключові досягнення:

· AI-агент може грати у «Фортнайт» понад 100 годин поспіль, демонструючи здатність виконувати складні завдання;

· Після імплантації тієї ж «мозкової» системи у чотириногого робота, достатньо близько 8 хвилин реальних вуличних даних для тонкої налаштування, і робот може плавно рухатися у реальному середовищі.

Компанія планує у майбутньому пропонувати API для комерційного використання, щоб інші підприємства могли застосовувати цю технологію у самокерованих автомобілях та пошуково-рятувальних роботах.

Обсяг фінансування, інвестиційний склад та платформа Nerve: компанія з оцінкою у 23 мільярди доларів

Згідно з відкритою інформацією General Intuition, основні дані про фінансування та бекграунд компанії:

Останнє фінансування та оцінка: завершено раунд на 3,2 мільярда доларів при оцінці у 23 мільярди доларів (Khosla Ventures — провідний інвестор), загальний обсяг залучених коштів — 4,54 мільярда доларів.

Інвестори: засновник Amazon Джефф Безос, Coatue, колишній генеральний директор Google Ерик Шмідт, дослідники MIT та Google DeepMind.

Платформа Nerve: дозволяє гравцям Medal заробляти, позначаючи дані або дистанційно керуючи роботами.

Заборонені сфери застосування: заборонено використовувати модель для смертельно небезпечної автономної зброї, дозволено лише для пошуку та рятувальних операцій, що служать людству.

Засновник Khosla Ventures Вінод Хосла у заяві зазначив, що позначки даних із людськими рухами та реакціями у іграх є ключем до створення світової моделі з «інтуїтивними здібностями», що, на його думку, так само важливо, як і ранні прояви здатності до логіки у великих мовних моделях. Це особиста точка зору Вінода Хосли.

Поширені питання

Що таке General Intuition і як вона пов’язана з Medal TV?

Згідно з повідомленнями, General Intuition — це незалежна AI-компанія, що виникла з платформи для монтажу ігор Medal TV; платформа Medal накопичила сотні мільйонів годин ігрових відео, а General Intuition використовує ці дані для тренування світової моделі AI. Виконавчий директор Pim de Witte — один із засновників компанії, раніше працював у міжнародних організаціях.

Чому ігрові дані краще за звичайні інтернет-відео для тренування AI?

Згідно з поясненнями Pim de Witte, головна перевага у тому, що ігрові відео мають точні позначки рухів у нижньому шарі, що дозволяє AI точно знати, які клавіші натискає гравець і які рішення приймає; крім того, ігрові відео забезпечують послідовну фізичну симуляцію (перша особа) та фіксують пікові моменти (дуже хороші або дуже погані крайні випадки), що робить їх більш цінними для тренування, ніж звичайні інтернет-відео.

Які конкретні результати досягла технологія чотириногого робота від General Intuition?

Згідно з поясненнями Pim de Witte у TechCrunch, одна й та сама AI-«мозок», тренована у ігровому світі, після імплантації у чотириногого робота потребує лише близько 8 хвилин реальних вуличних даних для тонкої налаштування, і робот може плавно рухатися у реальності; конкретні технічні характеристики та методи верифікації наведені у офіційних технічних документах General Intuition.