AMI Labs skupia się na budowie tak zwanych modeli świata (world models). O ile duże modele językowe (LLM) specjalizują się w przewidywaniu kolejnych słów w tekście, o tyle modele świata mają za zadanie przewidywać kolejne stany rzeczywistości fizycznej. LeBrun obrazuje to prostym przykładem: jeśli zepchniemy szklankę ze stołu, intuicyjnie wiemy, że spadnie i się rozbije. Modele świata mają wykształcić w maszynach podobną intuicję fizyczną.
Nie używaliśmy słowa AGI. Zauważyłem, że nikt go już nie używa; wszyscy przerzucili się na superinteligencję. Następnym razem wymyślimy coś innego. Nie ma dobrej definicji. Czym jest superinteligencja? Nie wiem. To nie jest zbyt użyteczne słowo.
LeBrun podkreśla, że modele świata nie mają zastąpić modeli językowych, lecz je uzupełniać. Podczas gdy LLM pozostaną najskuteczniejszym narzędziem do przetwarzania języka, modele świata dostarczą sztucznej inteligencji kontekstu i zrozumienia praw fizyki, których obecnie brakuje systemom operującym w świecie rzeczywistym.
Wyzwanie dla robotyki
Obecnie robotyka znajduje się w martwym punkcie. Choć postęp w dziedzinie sprzętu jest imponujący, maszyny wciąż działają w oparciu o sztywne, statyczne procedury. LeBrun zauważa, że dzisiejsze roboty są w świecie fizycznym „naprawdę głupie”. Brak im „mózgu”, który pozwoliłby im rozumieć otoczenie, co prowadzi do sytuacji, w których roboty nie potrafią bezpiecznie współistnieć z ludźmi w nieprzewidywalnym środowisku.
Zdaniem eksperta, branże, które mają bezpośredni kontakt z rzeczywistością – od produkcji przemysłowej po opiekę zdrowotną – potrzebują AI rozumiejącej kontekst. W medycynie obecne systemy AI porównuje do lekarzy, którzy przeczytali wszystkie podręczniki, ale nigdy nie odbyli praktyki klinicznej. Modele językowe mogą być pomocne, ale pokrywają jedynie ułamek potrzeb w opiece zdrowotnej, gdzie kluczowe jest doświadczenie zdobyte w realnym świecie.
Dlaczego Korea Południowa?
AMI Labs, które w marcu pozyskało ponad miliard dolarów (około 4 miliardy złotych) przy wycenie na poziomie 3,5 miliarda dolarów (około 14 miliardów złotych), nie zamierza budować swojej technologii wyłącznie w laboratorium. Firma poszukuje partnerstw przemysłowych, a jej uwaga skupiła się na Korei Południowej. Wybór ten wynika z dwóch kluczowych czynników:
Władze w Seulu ogłosiły niedawno plan mobilizacji około 880 miliardów dolarów (ponad 3,5 biliona złotych) na rozwój chipów, centrów danych i fizycznej sztucznej inteligencji. Zdaniem lokalnych ekspertów, takich jak JP Lee z funduszu SBVA, inwestycje w modele językowe i fizyczną AI powinny współistnieć, tworząc kompletny ekosystem technologiczny.
Mimo ogromnego kapitału i wsparcia, AMI Labs pozostaje na etapie przedprodukcyjnym. LeBrun nie zdradza harmonogramu prac, podkreślając, że firma nie zamierza spieszyć się z premierą gotowego rozwiązania. „Zrobimy niespodziankę, kiedy będziemy gotowi” – deklaruje CEO startupu.
