General Intuition, que entrena la AI mediante videojuegos, valorada en 2.300 millones de dólares
La startup General Intuition, con sede en Nueva York, ha recaudado 320 millones de dólares como parte de un proyecto para crear un «cerebro» universal para robots y agentes digitales basado en datos de videojuegos. Tras esta ronda de financiación, la valoración de la empresa alcanzó los 2.300 millones de dólares. Esta tecnología propone un enfoque revolucionario para enseñar a la AI a moverse no solo en el mundo virtual, sino también en el mundo real. Así lo informa Techcrunch.com en su noticia.
Pim de Witte, fundador y CEO de la empresa, destaca que su agente puede actuar de forma independiente durante cientos de horas en juegos complejos como Fortnite. Lo más interesante es que el mismo algoritmo se utiliza para controlar robots cuadrúpedos. Esto significa que la AI puede transferir con éxito la experiencia adquirida en el entorno virtual al mundo físico.
De los videojuegos a la robótica real
El enfoque de General Intuition difiere fundamentalmente de sus competidores. Mientras que la mayoría de las empresas intentan entrenar la AI solo mediante el análisis de videos, el equipo de de Witte también tiene en cuenta qué botones presionaron los usuarios durante el juego. Este método ayuda al modelo a comprender mejor el razonamiento espacio-temporal (spatial-temporal reasoning).Según TechCrunch, la empresa obtuvo su primera base de datos de la plataforma Medal. Esta plataforma permite a los gamers subir sus partidas. Millones de horas de clips de juego y los comandos asociados sirvieron como un campo de entrenamiento perfecto para el modelo de General Intuition. Como resultado, el robot aprende muy rápido a comprender los objetos del mundo real.
Según los expertos de la empresa, solo ocho minutos de datos reales fueron suficientes para adaptar el robot a un nuevo entorno. Por ejemplo, un robot configurado con datos obtenidos en la calle pudo moverse libremente entre sillas y obstáculos dentro de una oficina. Este indicador se considera un resultado muy alto para la robótica moderna.
Oportunidades futuras
A diferencia de los modelos de texto (LLM) como ChatGPT, el modelo que está creando General Intuition se especializa en reaccionar rápidamente a la información visual y ejecutar movimientos físicos. Se espera que esta tecnología se aplique en las siguientes áreas:- Gestión de logística compleja y robots de almacén;
- Robots asistentes para tareas domésticas diarias;
- Movimientos humanos de asistentes virtuales dentro de juegos y aplicaciones;
- Mecanismos de toma de decisiones más seguros e inteligentes para sistemas autónomos.
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