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Una startup llamada General Intuition cree haber encontrado el atajo hacia la robótica de propósito general: millones de horas de imágenes de videojuegos combinadas con entradas de controladores.
La compañía, que recaudó 320 millones de dólares con una valoración de 2.300 millones de dólares en junio, sostiene que la industria de la robótica se acerca a un punto de inflexión similar al de GPT-3, donde un único modelo fundamental hará obsoleta la formación específica para cada robot, entorno y escenario.
La tesis
Los constructores de robots actuales realizan “mucho trabajo especializado centrado en encarnaciones, entornos y robots individuales”, dijo a TechCrunch el CEO de General Intuition, Pim de Witte. Argumenta que este enfoque está a punto de volverse redundante de la misma manera que GPT-3 hizo obsoletos los modelos especializados de NLP.
La idea es que los videojuegos ya contienen enormes cantidades de datos de acción, no solo información visual, sino registros de qué botones se presionaron, en qué secuencia y con qué sincronización. Estos datos de acción, según General Intuition, son la clave para construir sistemas de IA con intuición espacio-temporal similar a la humana sobre el mundo físico.
El inversor principal Vinod Khosla comparte esta opinión, respaldando la tesis de que los datos de acción pueden enseñar a los modelos de IA cómo funciona el mundo físico sin requerir una recopilación masiva de datos del mundo real.
Lo que han demostrado
General Intuition entrenó un modelo fundamental con millones de horas de datos de videojuegos. Después de un ajuste fino con solo ocho minutos de datos robóticos del mundo real, el modelo impulsó un robot cuadrúpedo que realizó navegación zero-shot utilizando solo su cámara frontal, sin otros sensores y sin exposición previa al entorno de prueba.
“El hecho de que el robot pudiera realmente hacer zero-shot solo con la cámara frontal, sin otros sensores, en la oficina con objetos dinámicos siendo introducidos y personas caminando fue una gran sorpresa para nosotros”, dijo de Witte. “Creo que es una señal de lo que está por venir.”
Modelo de negocio
General Intuition no construye robots. Su objetivo es convertirse en el proveedor de modelos fundamentales para la IA física, la capa base que las empresas de robótica ajustan para sus propias máquinas, ya sean coches autónomos, robots de almacén o plataformas humanoides.
“No vamos a construir una empresa de coches autónomos”, dijo de Witte. “Vamos a hacer 10 veces más fácil que la próxima persona construya una empresa de coches autónomos.”
El enfoque refleja el cambio que remodeló la IA en 2022-2023: en lugar de miles de modelos estrechos, cada uno entrenado para una tarea específica, un único modelo de propósito general sirve como punto de partida para todas las aplicaciones posteriores. General Intuition apuesta a que el mismo patrón se repetirá en el mundo físico.
Traducido por Alessandra
Fuentes: TechCrunch (8 de julio)