Kevin TopolskyPasaulyje žinomas kompiuterinių vizijų ekspertas Fei-Fei Li kartu su kitais įkūrė naują įmonę „World Labs“, kurios tikslas – revoliucionuoti dirbtinį intelektą per erdvinę inteligenciją. Šių metų pradžioje Li, gerbiamas Stanfordo universiteto profesorius ir pripažintas „DI pradininku“, paskelbė apie šios novatoriškos startuolio įkūrimą, kuris neseniai gavo įspūdingas 230 milijonų dolerių investicijas. Investicija atėjo iš žinomų Silikoninės slėnio rizikos kapitalo firmų, įskaitant Andreessen Horowitz, NEA ir Radical Ventures. Žinomi veikėjai, tokie kaip Jeff Dean iš Google DeepMind ir Geoffrey Hinton, buvęs „Google“ mašininio mokymosi ekspertas, dalyvavo šiame finansavimo rate.
„World Labs“, oficialiai pristatyta rugsėjo 13 d., sutelkia dėmesį į Didelių pasaulio modelių (DPM) kūrimą, kurie pagerina žmogaus sąveiką tiek su virtualiomis, tiek su realiomis aplinkomis. Įmonės misija – pakelti dirbtinio intelekto modelius iš plokščių, dvimatinių duomenų į trimatę erdvę, leidžiant jiems dalyvauti intuityvesniame pasaulio supratime, panašiame į žmogaus suvokimą. Li vadovauja komandai, sudarytai iš daugiau nei dvidešimties žinomų kompiuterinių vizijų ir grafikos technologijų ekspertų, su papildomais atvirais etatais, kurie šiuo metu ieško darbuotojų.
Iniciatyva siekia išplėsti šiandienos dirbtinio intelekto galimybių ribas, pabrėždama, kad erdvinė inteligencija sudaro žmogaus suvokimo pagrindą. Pagal įmonės pranešimus, nors kalbos įgūdžiai skatina komunikaciją, erdvinių koncepcijų supratimas yra būtinas prasmingai sąveikai su mūsų aplinka. Andreessen Horowitz vyresnieji partneriai pažymėjo įvairių sričių integravimo, būtino tokių sudėtingų trimatinių modelių kūrimui, iššūkius. Šis projektas įkurdina „World Labs“ dirbtinio intelekto inovacijų priekyje, atverdamas kelią būsimoms naujovėms.
„World Labs“: Dirbtinio intelekto ir erdvinio suvokimo tiltai
„World Labs“, kurią įkūrė gerbiamas kompiuterinių vizijų ekspertas Fei-Fei Li, yra pasirengusi transformuoti dirbtinio intelekto kraštovaizdį, pasitelkdama erdvinės inteligencijos galią. Įmonė pradeda savo ambicingą kelionę, kyla keli svarbūs klausimai, akcentuojantys tiek šios revoliucinės metodikos potencialą, tiek iššūkius.
Kokie yra Dideli pasaulio modeliai (DPM)?
Dideli pasaulio modeliai yra sudėtingos dirbtinio intelekto struktūros, sukurtos simuliuoti ir suprasti aplinkas trimatėje perspektyvoje. Skirtingai nuo tradicinių dirbtinio intelekto modelių, kurie dominuojančiai veikia naudojant dvimatę informaciją, DPM integruoja įvairius jutimo įvedimus – tokius kaip gylio suvokimas, erdvinė orientacija ir judėjimas – leidžiant turtingesnei sąveikai su fiziniu pasauliu.
Pagrindiniai iššūkiai kuriant DPM?
Vienas pagrindinių DPM iššūkių yra sudėtingumas, susijęs su erdvinės informacijos tiksliu atvaizdavimu ir apdorojimu. Tai apima realaus pasaulio dinamikos užfiksavimą, uždengimų (kai vienas objektas blokuoja kitą) valdymą ir įvairių aplinkos sąlygų tvarkymą. Be to, įvairių sričių integravimas, tokių kaip robotika, kompiuterinė grafika ir neuro mokslas, komplikuoja dizaino ir kūrimo procesą.
Kokios ginčytinos situacijos kyla integruojant DI su erdvinio suvokimo?
Privatumo klausimai yra plačiai paplitę, ypač technologijų kontekste, remiantis realaus pasaulio duomenų rinkimu. Be to, kyla rūpesčių dėl etiketo problemų, kai DI sistemos gali neteisingai suprasti erdvinę informaciją, kas gali sukelti netyčinį žalą ar šališkumą. Greitas erdvinio DI technologijų tobulėjimas taip pat gali sukelti darbo vietų praradimą pramonėse, remiantis tradiciniais erdviniais analitikais.
„World Labs“ požiūrio privalumai:
1. Pagerinta vartotojų sąveika: DPM galėtų sukurti intuityvesnes ir įtraukiančias patirtis virtualiose aplinkose, jungiant žmones su skaitmeninėmis erdvėmis.
2. Realiųjų pasaulio taikymai: Erdvinės inteligencijos taikymas gali būti naudingas įvairiose srityse, tokiose kaip autonominiai vairavimas, miesto planavimas ir papildyta realybė, palengvinant multitaskingą ir gerinant sprendimų priėmimą.
3. Robotikos tobulėjimas: Pagerintas erdvinis suvokimas gali skatinti pažangą robotų navigacijoje ir objektais, galbūt sukeliančią proveržius automatizacijoje.
„World Labs“ požiūrio trūkumai:
1. Išteklių reiklumas: DPM kūrimas reikalauja didžiulio kompiuterinio galingumo ir didelių duomenų rinkinių, galinčių sukelti dideles kaštus tiek kūrimo, tiek įgyvendinimo srityje.
2. Duomenų privatumo iššūkiai: DI sistemos, veikiančios erdviniais kontekstais, dažnai remiasi dideliais duomenų rinkimais iš aplinkos, keliančiais rūpesčių dėl vartotojų privatumo ir duomenų saugumo.
3. Per didelis pasitikėjimas: Kai DI sistemos tampa vis labiau integruotos į kasdienes erdvines užduotis, kyla rizika, kad žmonės gali per daug pasikliauti technologijomis, sumažindami savo erdvinio suvokimo įgūdžius.
Kol „World Labs“ tęs savo inovacijas, jo pastangos galėtų atverti kelią precedento neturintiems pažangoms dirbtinio intelekto ir erdvinio suvokimo srityse. Tačiau ši kelionė reikalauja atsargiai laviruoti etinėmis, techninėmis ir socialinėmis poveikio sritimis.
Daugiau informacijos rasite [World Labs](https://www.worldlabs.com).
