ÖZET: General Intuition CEO'su Pim de Witte, AGI için büyük dil modellerinin yetersiz kaldığını, oyun verilerinin fiziksel dünyayı anlamada daha etkili olduğunu savunuyor. Bezos destekli girişim, 2,3 milyar dolar değerle 320 milyon dolar yatırım alırken, OpenAI'den gelen satın alma teklifini reddettiğini ve Nerve adlı pazar yeriyle AI iş kaybına karşı önlem aldığını açıkladı.
Yapay genel zekaya (AGI) ulaşma yolunda büyük dil modellerinin yetersiz kaldığı bir gerçek. ChatGPT ve Claude gibi modeller metin konusunda başarılı olsa da, nesnelerin uzay ve zaman içinde nasıl hareket ettiğini anlama konusunda pek yetenekli değil. Oysa genelleme yapabilen bir zeka için bu beceri hayati önem taşıyor. İşte bu boşluğu oyun verilerinin doldurabileceği düşünülüyor. Bezos'un desteklediği, New York merkezli girişim General Intuition da tam olarak bu iddia üzerine kuruldu. Şirket, 2,3 milyar dolar değer biçilirken, Coatue, Eric Schmidt, MIT ve Google DeepMind araştırmacılarının da aralarında bulunduğu yatırımcılardan 320 milyon dolarlık bir tur kapattı.
TechCrunch'ın Equity podcast'inin bu bölümünde General Intuition CEO'su Pim de Witte, Rebecca Bellan'ın sorularını yanıtlıyor. Oyun verileriyle eğitilen dünya modellerinin fiziksel yapay zekada bir sonraki büyük sıçrama olabileceğini, şirketin oyun platformu Medal TV'den nasıl ayrıldığını ve modellerin savunma amaçlı kullanılması durumunda etik sınırların nerede çizilmesi gerektiğini anlatıyor. Ayrıca, sekiz dakikalık gerçek dünya verisinin bir robotun ofiste soğuk bir şekilde gezinmesini sağlamaya yettiğini belirten de Witte, şirketin OpenAI'den gelen satın alma teklifini bağımsız kalmak için reddettiğini ve yatırımcıların misyona inanmasının nesilsel bir şirket kurmak için kritik olduğunu vurguluyor. Bunun yanı sıra, yapay zekanın iş kaybına yol açmasının önüne geçmek için Nerve adlı bir pazar yeri geliştirdiklerini, bu platformun oyuncuları veri etiketleme ve teleoperasyon işlerine bağladığını da sözlerine ekliyor.
General Intuition'un CEO'su Pim de Witte, embodied AI'nin de benzer bir modele doğru ilerleyeceğini düşünüyor. Büyük gerçek dünya veri setlerini toplamak yerine, daha iyi kaliteli veri setlerine odaklanarak, birçok ortamda hareket ve etkileşim hakkında sezgi üretebilen temel modeller oluşturulmasını savunuyor. De Witte, şirketin kendi temel modelini geliştirmek için milyonlarca saatlik video oyun verilerini kullandıklarını ve bu verilerin, insan benzeri bir uzay-zaman mantığı geliştirmek için anahtar olduğunu belirtiyor.
