Купон на скидку: 2026
До того как модель GPT-3 от OpenAI открыла эру базовых моделей, компании создавали специализированные системы обработки естественного языка с нуля, обучая каждую на больших объёмах узкоспециализированных данных. Сегодня большинство организаций начинают с универсальных моделей — таких как серия GPT от OpenAI, Claude или Llama, — а затем адаптируют их под свои задачи с помощью тонкой настройки или prompting-подходов. Пим де Витте, генеральный директор стартапа General Intuition, считает, что похожий путь ждёт и сферу воплощённого искусственного интеллекта. По его мнению, вместо сбора огромных реальных наборов данных для построения специализированных роботизированных моделей отрасли следует сосредоточиться на более качественных датасетах, способных порождать базовые модели, которые переносят интуитивное понимание движения и взаимодействия между самыми разными средами.
«Прямо сейчас множество компаний занимаются очень специализированной работой, заточенной под конкретные физические воплощения, конкретные окружения и конкретных роботов, — рассказал де Витте в недавнем выпуске подкаста Equity. — Значительная часть этой работы скоро станет избыточной с появлением общих моделей, таких как та, которую разрабатывает и внедряет General Intuition». Он подчеркнул, что именно способность модели к обобщению и есть продукт. «То, что она обладает базовым уровнем пространственно-временного мышления, станет причиной, по которой компании перестанут собирать сотни тысяч или миллионы часов записей из реального мира. Реальность такова, что вам нужно всего несколько минут», — добавил CEO.
General Intuition построила собственную базовую модель, обучив её на миллионах часов данных из видеоигр, включая информацию о том, какие кнопки геймпада и в какие моменты нажимал человек. И де Витте, и ведущий инвестор General Intuition Винод Хосла утверждают, что именно данные о действиях становятся ключом к формированию похожей на человеческую интуиции в области пространственно-временного мышления. В прошлом месяце стартап привлёк 320 миллионов долларов при оценке в 2,3 миллиарда долларов, опираясь именно на этот тезис.
Компания продемонстрировала, что её текущая модель способна как часами играть в видеоигру, так и управлять четвероногим роботом — во втором случае после дообучения всего на восьми минутах реальных робототехнических данных. «То, что [робот] смог справиться "с нуля", используя только фронтальную камеру, без дополнительных датчиков, в офисном помещении с движущимися объектами и проходящими мимо людьми, стало для нас очень большим сюрпризом, — признаётся де Витте. — Думаю, это признак того, что нас ждёт впереди».
Конечная цель General Intuition — не самостоятельное создание роботов, а превращение в базовую модель физического ИИ, фундамент, на котором другие робототехнические компании смогут строить собственных машин. Как выразился де Витте: «Мы не собираемся создавать компанию по производству беспилотных автомобилей. Мы сделаем создание такой компании в десять раз проще для следующего, кто за это возьмётся».