General Intuition: el modelo fundacional de la robótica que aprende de los videojuegos

General Intuition revoluciona la robótica con un modelo fundacional entrenado con videojuegos

Al igual que los modelos de lenguaje natural, la inteligencia artificial física está a punto de dar un salto cualitativo. La startup General Intuition ha recaudado $320 millones en una ronda de financiamiento que valora la compañía en $2.3 mil millones, basándose en la tesis de que los datos de videojuegos pueden entrenar modelos fundacionales capaces de transferir intuición sobre movimiento e interacción a cualquier entorno robótico.

De los datos especializados a los modelos generales

Antes de que GPT-3 inaugurara la era de los modelos fundacionales, las empresas creaban modelos de procesamiento de lenguaje natural especializados desde cero, entrenándolos con enormes conjuntos de datos específicos. Hoy, la mayoría comienza con un modelo de propósito general y lo ajusta para sus necesidades. Pim de Witte, CEO de General Intuition, cree que la IA encarnada seguirá un patrón similar. En lugar de recolectar enormes conjuntos de datos del mundo real para construir modelos robóticos especializados, la industria debería centrarse en conjuntos de datos de mejor calidad que puedan producir modelos fundacionales capaces de transferir intuición sobre movimiento e interacción entre muchos entornos.

“Muchas empresas están haciendo trabajo especializado centrado en cuerpos individuales, entornos individuales y robots individuales. Gran parte de ese trabajo se volverá redundante pronto con la aparición de modelos generales como el que hemos estado desarrollando e implementando”, afirmó de Witte en una entrevista reciente.

Entrenamiento con millones de horas de datos de videojuegos

General Intuition construyó su propio modelo fundacional tras entrenarlo con millones de horas de datos de videojuegos, incluyendo información sobre qué botones de un controlador presionó un humano y cuándo. Tanto de Witte como el principal inversor de General Intuition, Vinod Khosla, sostienen que los datos de acción son la clave para desarrollar una intuición similar a la humana para el razonamiento espaciotemporal.

La compañía ha demostrado que su modelo actual es capaz tanto de jugar un videojuego durante horas como de controlar un robot cuadrúpedo en un entorno real. Lo notable es que este último logro se consiguió tras ajustar el modelo con solo ocho minutos de datos reales de robótica.

• Dato clave: El robot cuadrúpedo funcionó con solo la cámara frontal, sin otros sensores, en una oficina con objetos dinámicos y personas caminando.
• Opinión del CEO: “Fue una gran sorpresa para nosotros. Creo que es una señal de lo que está por venir”.

El objetivo final: ser el modelo base de la IA física

General Intuition no planea construir robots por sí misma. Su meta es convertirse en el modelo fundacional de la IA física sobre el cual otras empresas de robótica puedan construir sus propias máquinas. Como lo expresó de Witte: “No vamos a construir una empresa de coches autónomos. Vamos a hacer que sea diez veces más fácil para la próxima persona construir una empresa de coches autónomos”.

Con esta visión, General Intuition se posiciona como un actor clave en la próxima revolución de la robótica, donde los videojuegos no son solo entretenimiento, sino la fuente de datos más rica para entrenar la inteligencia del futuro.