家「ロボティクス業界も独自の『ChatGPT的転換点』を迎えようとしている」とスタートアップ企業が主張
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OpenAIのGPT-3が基盤モデルの時代を切り開く以前、企業は独自の自然言語処理モデルをゼロから構築し、それぞれが特定のタスクに合わせて調整された大規模なデータセットを用いて学習させていました。今日では、ほとんどの組織がOpenAIのGPTシリーズ、Claude、Llamaといった汎用モデルを起点とし、独自の要件に合わせて微調整やプロンプトによる誘導を行っています。
General IntuitionのCEOであるPim de Witte氏は、具現化AIも同様の軌跡をたどると考えている。同氏は、特殊なロボットモデルを作成するために膨大な実世界データセットを収集するのではなく、多様な環境における動きや相互作用に関する直感を転移できる基盤モデルを生み出す、より高品質なデータセットを優先すべきだと主張している。
「現在、多くの企業が個々の具現化形態、環境、ロボットに焦点を当てた高度に専門化された取り組みを行っています」と、デ・ウィッテ氏はTechCrunchのポッドキャスト『Equity』の最近のエピソードで語った。
同氏は、ジェネラル・インチュイションが開発・展開しているような汎用モデルが登場すれば、そうした取り組みの多くはまもなく不要になると主張する。
「モデルそのものの汎用性こそが製品なのです」と彼は述べた。「空間や時間に関する基本的な推論能力を備えているからこそ、人々は数十万時間や数百万時間もの実世界データの収集をやめることになるでしょう。現実には、必要なのはほんの数分だけだからです。」
ジェネラル・インチュイションは、人間がどのコントローラーのボタンをいつ押したかといった情報を含む、数百万時間分のビデオゲームデータを用いて学習させた後、独自の基盤モデルを構築した。デ・ウィッテ氏も、主要投資家のヴィノッド・コスラ氏も、時空間推論における人間のような直感を開発する鍵はアクションデータにあると主張している。
このスタートアップは、その理論に基づき、最近、企業価値23億ドルで3億2000万ドルの資金調達に成功した。同社は、現在のモデルが数時間にわたってビデオゲームをプレイできるだけでなく、四足歩行ロボットを駆動することも実証している。後者については、わずか8分間の実世界のロボットデータで微調整を行っただけで実現した。
「動的な物体があり、人が行き交うオフィス環境において、ロボットが他のセンサーを一切使わず、フロントカメラのみを用いてゼロショット学習を成し遂げたという事実は、私たちにとって非常に大きな驚きでした」とデ・ウィッテ氏は語る。「これは、これから起こることを示す兆候だと思います。」
General Intuitionの最終目標は、自社でロボットを製造することではなく、物理AIの基盤モデル——つまり、他のロボット企業が自社の機械を開発する際の土台となるモデル——になることです。あるいは、デ・ウィッテ氏の言葉を借りれば、「私たちは自動運転車会社を立ち上げるつもりはありません。 次の誰かが自動運転車企業を立ち上げるのを、10倍も容易にするつもりだ」
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