Dok ostatak industrije umjetne inteligencije žuri označiti svoj rad kao “AGI” ili “superinteligenciju”, Alexandre LeBrun, CEO Yann LeCunove startup za svjetske modele, AMI Labs, potpuno izbjegava te pojmove. LeBrun je u intervjuu za TechCrunch rekao da tvrtka uopće ne koristi pojmove poput “AGI” ili “superinteligencija”.
“Nikada nismo koristili riječ AGI. I primijetio sam da to više nitko ne koristi; prešli su na superinteligenciju,” rekao je. “Sljedeći put preći ćemo na nešto drugo.” Ni njemu nova oznaka nije privlačna. “Nema dobre definicije. Što je superinteligencija? Ne znam. To nije vrlo korisna riječ.”
Ovo je jasna pozicija osnivača koji sjedi u središtu nove utrke umjetne inteligencije.
TechCrunch je razgovarao s LeBrunom dok je bio u Seulu prošli tjedan na Međunarodnoj konferenciji o strojnom učenju, gdje je tražio lokalne industrijske partnere, globalne tvrtke i istraživače. AMI Labs je još uvijek u fazi pre-proizvoda, ali već privlači igrače iz robotike, proizvodnje i elektronike. Svjetski model, koji uključuje fiziku za predviđanje i rad s realnim svijetom, treba se dokazati izvan laboratorija, objasnio je LeBrun.
Jedno područje gdje se očekuje veliki utjecaj svjetskih modela je robotika. Trenutno, roboti samo izvode fiksne rutine, “potpuno statični”, a AI ostaje “zaista glup u fizičkom svijetu,” rekao je LeBrun.
Čak i kada AI samo može učiniti robote “svjesnima konteksta”, to bi označilo “veću razliku za svijet.” Takav AI svjestan konteksta bio bi koristan, primjerice, u sprječavanju robota koji pleše i izvodi kung fu na javnom događaju da priđe i udari dijete. “Hardver je vrlo napredan; napredak u hardveru u posljednjih nekoliko mjeseci je nevjerojatan, ali nema mozga.”
Veliki jezični model (LLM) predviđa sljedeću riječ ili tekst, a svjetski model predviđa sljedeće stanje. Pomičete čašu s stola, i već znate da će se prevrnuti i proliti; to je intuicija koju svjetski model treba uhvatiti: predviđanje sljedećeg stanja svijeta, objasnio je LeBrun.
Ne tvrdi da su svjetski modeli bolji od LLM-ova, koji su “komplementarni, a ne zamjenjivi” kada su u pitanju AI sustavi koji razumiju fizički svijet, rekao je LeBrun. Uspoređujući s različitim funkcijama jezika i rasuđivanja ljudskog mozga, dodao je da će LLM-ovi ostati najučinkovitiji alati za obradu jezika dok će svjetski modeli pružiti kontekst i razumijevanje stvarnog svijeta.
