Antes de que se introdujera el GPT-3 de OpenAI en la era de los modelos base, la empresa creaba modelos personalizados de procesamiento de lenguaje natural desde cero, entrenando cada modelo utilizando grandes cantidades de datos específicos de tareas. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones comienzan con un modelo de propósito general como la serie GPT, Claude o Llama de OpenAI, y luego lo perfeccionan o lo utilizan para satisfacer sus necesidades específicas.
Pim de Witte, director ejecutivo Intuición generalargumentan que la IA realizada seguirá el mismo patrón. En lugar de recopilar grandes conjuntos de datos del mundo real para construir modelos de robots personalizados, sostiene que la industria debería centrarse en conjuntos de datos de mejor calidad que puedan producir modelos básicos capaces de transferir intuición sobre el movimiento y las interacciones en múltiples entornos.
“Hoy en día, muchas empresas están realizando una gran cantidad de trabajo especializado centrado en la encarnación individual, los entornos individuales y los robots individuales”, dijo de Witte a TechCrunch en un episodio reciente de Equity.
Gran parte de ese trabajo pronto se volverá redundante, sostiene, con la aparición de modelos generales como los desarrollados e implementados por General Intuition.
“La generalización del modelo en sí es el producto”, afirmó. “El hecho de que estos sistemas tengan una idea fundamental del espacio y el tiempo va a ser la razón por la que la gente deje de recopilar cientos de miles o millones de horas de datos del mundo real. Porque en realidad, sólo se necesitan unos minutos”.
General Intuition construye su propio modelo fundamental después de entrenar con millones de horas de datos de videojuegos, incluida información como qué botones de un controlador presionan los humanos 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 humana para el razonamiento espacio-temporal.
La startup recaudó el mes pasado 320 millones de dólares con una valoración de 2.300 millones de dólares basada en esa tesis. La compañía ha demostrado que su modelo actual es capaz de jugar a videojuegos durante horas y mover un robot de cuatro patas tras perfeccionarlo con sólo ocho minutos de datos de robótica del mundo real.
“El hecho de que (el robot) fuera capaz de hacer una toma cero solo con la cámara frontal, sin ningún otro sensor, en una oficina con objetos dinámicos introducidos y gente pasando fue una gran sorpresa para nosotros”, dijo de Witte. “Creo que es una señal de lo que está por venir”.
El objetivo final de General Intuition no es crear un robot en sí, sino más bien un modelo básico de IA física, un modelo básico que otras empresas de robótica puedan utilizar para sus propias máquinas. O, como lo expresó De Witte: “No vamos a crear una empresa de automóviles sin conductor. Haremos que sea 10 veces más fácil para la próxima persona crear una empresa de automóviles sin conductor”.
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