General Intuition consigue una semilla de 134 millones de dólares para enseñar a los agentes el razonamiento espacial mediante clips de videojuegos

Medal, una plataforma para cargar y compartir clips de videojuegos, ha creado un nuevo laboratorio de investigación de inteligencia artificial de vanguardia que utiliza su tesoro de videos de juegos para entrenar y construir modelos básicos y agentes de inteligencia artificial que puedan comprender cómo los objetos y entidades se mueven a través del espacio y el tiempo, un concepto conocido como razonamiento espacio-temporal.

La startup, llamada General Intuition, apuesta a que el conjunto de datos de Medal, que consta de 2 mil millones de videos por año de 10 millones de usuarios activos mensuales en decenas de miles de juegos, supere alternativas como Twitch o YouTube para la capacitación de agentes.

“Cuando juegas videojuegos, esencialmente transfieres tu percepción, generalmente a través de una vista de la cámara en primera persona, a diferentes entornos”, dijo a TechCrunch Pim de Witte, director ejecutivo de Medal and General Intuition. Señaló que los jugadores que suben clips tienden a publicar ejemplos muy negativos o positivos, que sirven como casos extremos realmente útiles para el entrenamiento. “Se obtiene este sesgo de selección precisamente hacia el tipo de datos que realmente se desea utilizar para el trabajo de capacitación”.

Este foso de datos es lo que supuestamente atrajo la atención de OpenAI, que a finales del año pasado intentó adquirir Medal por 500 millones de dólares, por año. La información. (Ni OpenAI ni General Intuition quisieron comentar sobre el informe).

También es lo que ha llevado a General Intuition a recaudar la friolera de 133,7 millones de dólares en financiación inicial, liderada por Khosla Ventures y General Catalyst con la participación de Raine.

La startup tiene la intención de utilizar los fondos para hacer crecer su equipo de investigadores e ingenieros enfocados en capacitar a un agente general que pueda interactuar con el mundo que lo rodea, con el objetivo de aplicaciones iniciales en juegos y drones de búsqueda y rescate.

De Witte dice que el equipo fundador ya ha logrado avances: el modelo de General Intuition puede comprender entornos en los que no fue entrenado y predecir correctamente acciones dentro de ellos. Es capaz de hacer esto únicamente a través de información visual; Los agentes solo ven lo que vería un jugador humano y se mueven por el espacio siguiendo las indicaciones del controlador. Este enfoque, afirma la compañía, puede transferirse naturalmente a sistemas físicos como brazos robóticos, drones y vehículos autónomos, que a menudo son manipulados por humanos mediante controladores de videojuegos.

El próximo hito de General Intuition tiene dos vertientes: generar nuevos mundos simulados para entrenar a otros agentes y navegar de forma autónoma en entornos físicos completamente desconocidos.

Ese enfoque técnico está dando forma a la forma en que la empresa planea comercializar su tecnología y la distingue de los competidores que construyen modelos mundiales.

Si bien General Intuition también está construyendo modelos mundiales sobre los cuales entrenar a sus agentes, esos modelos no son el producto. A diferencia de otros fabricantes de modelos mundiales como DeepMind y World Labs, que venden sus modelos mundiales. Genio y Mármol Para la formación de agentes y la creación de contenidos, General Intuition se centra en otros casos de uso para evitar problemas de derechos de autor.

“Nuestro objetivo no es producir modelos que compitan con los desarrolladores de juegos”, dijo de Witte.

En cambio, las aplicaciones de juegos de la startup se centran en la creación de bots y personajes no jugadores que pueden superar a los tradicionales “bots deterministas”, o personajes preprogramados que producen el mismo resultado cada vez.

“[The bots] “Puede escalar a cualquier nivel de dificultad”, dijo a TechCrunch Moritz Baier-Lentz, miembro fundador de General Intuition y socio de Lightspeed Ventures. “No es convincente crear un robot divino que venza a todos, pero si puedes escalar gradualmente y completar la liquidez para cualquier situación de jugador de modo que su tasa de ganancia sea siempre de alrededor del 50%, eso maximizará su compromiso y retención”.

De Witte también tiene experiencia en trabajo humanitario, lo que informa el enfoque de la startup en impulsar drones de búsqueda y rescate, que a veces tienen que navegar en entornos desconocidos y extraer información sin GPS.

En última instancia, de Witte y Baier-Lentz ven la funcionalidad central de la intuición general (el razonamiento espacio-temporal) como una pieza crucial en la carrera hacia la inteligencia artificial general (AGI). Mientras que los principales laboratorios de IA se centran en construir modelos de lenguaje grandes cada vez más potentes, General Intuition cree que una verdadera AGI requiere algo de lo que fundamentalmente carecen los LLM.

“Como humanos, creamos texto para describir lo que sucede en nuestro mundo, pero al hacerlo, se pierde mucha información”, dijo de Witte. “Se pierde la intuición general sobre el razonamiento espacio-temporal”.