फंडिंग
लिंगवर्स ने आईकैरोस को विकसित करने के लिए 29 मिलियन डॉलर जुटाए, जो जिबो से प्रेरित एक एआई वियरेबल है
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सिंगापुर स्थित एआई हार्डवेयर कंपनी लिंगवर्स ने आईकैरोस को विकसित करने के लिए 29 मिलियन डॉलर का प्री-ए फंडिंग हासिल की है, जो एक मॉड्यूलर वियरेबल है जो अपने उपयोगकर्ता और आसपास के वातावरण को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
कंपनी आईकैरोस को जिबो के पीछे की दृष्टि का विस्तार बताती है, जो एक अभिव्यंजक सोशल रोबोट है जिसने 2014 के क्राउडफंडिंग अभियान के बाद व्यापक ध्यान आकर्षित किया था। जिबो को एक और स्टेशनरी होम रोबोट के रूप में पुनः बनाने के बजाय, लिंगवर्स इस अवधारणा को मल्टीमॉडल एआई, वियरेबल कैमरों और संदर्भ-जागरूक सहायकों के युग के लिए अनुकूल बना रहा है।
लिंगवर्स ने भाग लेने वाले निवेशकों, इसके मूल्यांकन या वित्तीय शर्तों के बारे में कोई जानकारी नहीं दी है। यह फंडिंग आईकैरोस के विकास और योजनाबद्ध व्यावसायीकरण का समर्थन करेगी, जिसके लिए 2026 की तीसरी तिमाही में प्री-ऑर्डर शुरू होने की उम्मीद है।
सोशल रोबोट को डेस्कटॉप से परे ले जाना
जिबो को घर के लिए एक सामाजिक उपस्थिति के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जो कैमरों, माइक्रोफोन, चेहरे की पहचान और एक एनिमेटेड डिस्प्ले का उपयोग करके लोगों के साथ संवाद करने के लिए था। इसकी अभिव्यंजक गतिविधियों ने इसे उस समय उभर रहे वॉयस असिस्टेंट और स्मार्ट स्पीकर से अलग कर दिया।
रोबोट को टाइम की 2017 की सर्वश्रेष्ठ आविष्कारों की सूची में शामिल किया गया था, लेकिन इसका व्यावसायिक जीवन छोटा साबित हुआ। जिबो इंक ने 2018 में संचालन बंद कर दिया, और उपयोगकर्ताओं को अगले वर्ष एक विदाई संदेश मिला जिसमें चेतावनी दी गई थी कि इसकी कई क्षमताओं का समर्थन करने वाले सर्वर जल्द ही बंद हो जाएंगे।
यह अंत सामाजिक रोबोटिक्स से जुड़े भावनात्मक संभावनाओं और व्यावसायिक जोखिमों का एक स्थायी उदाहरण बन गया। लिंगवर्स इस अंतर्निहित विचार पर पुनः विचार कर रहा है, लेकिन एक अलग फॉर्म फैक्टर और धारणा के लिए एक अधिक महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण के साथ।
जहां जिबो एक स्थान पर रहता था, आईकैरोस को एक मॉड्यूलर डिवाइस के रूप में विकसित किया जा रहा है जो एक वियरेबल या डेस्कटॉप साथी के रूप में काम कर सकता है। डिज़ाइन जिबो से प्रेरित एक अभिव्यंजक चेहरे को बरकरार रखता है, जिससे डिवाइस अपने उपयोगकर्ता के साथ दिन भर रहता है।
दो दिशाओं में देखने वाला एक वियरेबल
अधिकांश कैमरा-सुसज्जित वियरेबल उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से पर्यावरण को देखते हैं। वे वस्तुओं की पहचान कर सकते हैं, उपयोगकर्ता द्वारा देखी जाने वाली चीजों के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, फोटो कैप्चर कर सकते हैं या निकटस्थ स्थानों के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं।
लिंगवर्स का तर्क है कि यह दृष्टिकोण एक एआई सहायक के लिए आवश्यक संदर्भ का केवल एक हिस्सा है।
आईकैरोस को उपयोगकर्ता और बाहरी दुनिया के बीच अपनी नज़रें बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक दृष्टिकोण उपयोगकर्ता के भावों, गतिविधियों और व्यवहार को देख सकता है, जबकि दूसरा वस्तुओं, लोगों और घटनाओं की व्याख्या कर सकता है जो उनके आसपास हो रही हैं।
इन दृष्टिकोणों को समय के साथ मिलाकर, लिंगवर्स आईकैरोस को उपयोगकर्ता की परिस्थितियों की एक अधिक विस्तृत समझ बनाने की योजना बना रहा है। एक प्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट की प्रतीक्षा करने के बजाय, सिस्टम अंततः यह निर्धारित कर सकता है कि कब एक अनुस्मारक, प्रश्न या सुझाव उपयोगी हो सकता है।
कंपनी इस भूमिका को एक “एआई गार्डियन” के रूप में संदर्भित करती है, हालांकि प्रारंभिक रिलीज़ में लॉन्च पर उपलब्ध कार्यों की पूरी श्रृंखला का विवरण नहीं दिया गया है। बैटरी लाइफ, वजन, मूल्य, समर्थित एआई मॉडल, कनेक्टिविटी और तृतीय-पक्ष एकीकरण जैसे विवरण भी अभी तक घोषित नहीं किए गए हैं।
प्रॉम्प्ट-आधारित सहायता से लेकर स्थायी संदर्भ तक
आईकैरोस के पीछे का बड़ा तकनीकी दांव यह है कि व्यक्तिगत एआई डिवाइसों की अगली पीढ़ी को अलग-अलग आदेशों से अधिक समझने की आवश्यकता होगी।
बड़े भाषा मॉडल विस्तृत प्रॉम्प्ट का उत्तर दे सकते हैं, लेकिन वे आमतौर पर यह जानने के लिए सीधी जानकारी की कमी रखते हैं कि एक व्यक्ति पूरे दिन क्या कर रहा है। वियरेबल संभावित रूप से इस अंतर को भरने में सक्षम हो सकते हैं bằng दृश्य, ऑडियो, स्थान और व्यवहार संदर्भ एकत्र करके और फिर प्रासंगिक जानकारी को एक एआई प्रणाली में पारित करके।
यह दृष्टिकोण एक सहायक को यह पहचानने में सक्षम बना सकता है कि उपयोगकर्ता ने एक आइटम भूल गए हैं, एक निर्धारित गतिविधि के लिए तैयारी कर रहे हैं या आसपास की घटनाओं से जुड़ी जानकारी की आवश्यकता हो सकती है। यह प्रणाली को मैनुअल रूप से कॉन्फ़िगर किए गए प्राथमिकताओं पर निर्भर किए बिना दिनचर्या के आधार पर अपने व्यवहार को व्यक्तिगत बनाने की भी अनुमति दे सकता है।
हालांकि, स्थायी अवलोकन गोपनीयता, सामाजिक स्वीकृति, डेटा स्वामित्व और एआई-जनित हस्तक्षेपों की सटीकता से संबंधित कठिन प्रश्न उठाता है। एक डिवाइस जो किसी व्यक्ति की जरूरतों का अनुमान लगाने का प्रयास करता है, उसे वास्तव में सहायक क्षणों और उन स्थितियों के बीच अंतर करना होगा जहां व्यवधान आक्रामक होगा।
डिवाइस में निर्मित गोपनीयता नियंत्रण
लिंगवर्स कहता है कि आईकैरोस को हार्डवेयर और सिस्टम स्तर दोनों पर गोपनीयता सुरक्षा के साथ विकसित किया जा रहा है।
डिवाइस में एक भौतिक कैमरा शटर शामिल है जिसे उपयोगकर्ता दृश्य अवलोकन को ब्लॉक करने के लिए बंद कर सकते हैं। लिंगवर्स यह भी कहता है कि व्यक्तिगत डेटा को स्थानीय रूप से संसाधित किया जाएगा या प्रसारित किए जाने पर एन्क्रिप्ट किया जाएगा, और उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग अंतर्निहित एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाएगा।
ये प्रतिबद्धताएं उत्पाद की स्थिति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकती हैं, खासकर जब से आईकैरोस को अपने उपयोगकर्ता को लंबे समय तक देखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सुरक्षा की प्रभावशीलता अंततः उत्पाद की तकनीकी वास्तुकला, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स, प्रतिधारण नीतियों और डिवाइस पर होने वाले प्रसंस्करण की मात्रा पर निर्भर करेगी।
लिंगवर्स ने अभी तक विस्तृत तकनीकी दस्तावेज जारी नहीं किए हैं जो यह समझाने के लिए कि कौन सी सुविधाएं स्थानीय रूप से काम करती हैं, कौन सी क्लाउड सेवाओं की आवश्यकता होती है, या उपयोगकर्ता अपने बारे में एकत्र की गई जानकारी की समीक्षा और हटाने के लिए कैसे प्रबंधन कर सकते हैं।
जियावेई गु का मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के माध्यम से मार्ग
लिंगवर्स के संस्थापक और सीईओ जियावेई गु ने अपने करियर का अधिकांश भाग कंप्यूटर दृष्टि, एआई और भौतिक उपकरणों को मिलाने वाली प्रणालियों पर काम करने में बिताया है।
गु ने पहले माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में काम किया और बाद में बaidu के इंस्टीट्यूट ऑफ डीप लर्निंग में मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन पहल का नेतृत्व किया। उनके काम में BaiduEye, एक प्रारंभिक वियरेबल कंप्यूटिंग परियोजना और DuLight शामिल था, जो दृष्टि से वंचित उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं और लिखित जानकारी को पहचानने में मदद करने के लिए कैमरों और गहरे शिक्षण का उपयोग करने वाली एक प्रणाली थी।
(MSFT )लिंगवर्स की स्थापना से पहले, गु ने जिबो के बोर्ड में काम किया और लुका, एक उल्लू-आकार का पढ़ने वाला साथी बनाया, जो भौतिक चित्र पुस्तकों को पहचानता है और बच्चों को उन्हें जोर से पढ़ता है। लुका का वर्तमान प्लेटफ़ॉर्म कहता है कि डिवाइस 20,000 से अधिक अंग्रेजी चित्र पुस्तकों और 70,000 चीनी शीर्षकों को पहचान सकता है।
आईकैरोस इन धाराओं को एक साथ लाता है। यह सामाजिक रोबोटों से जुड़ी अभिव्यंजक गुणों, वियरेबल हार्डवेयर की पोर्टेबिलिटी और आधुनिक मल्टीमोडल एआई द्वारा संभव दृश्य समझ को जोड़ती है।
संदर्भ-जागरूक एआई वियरेबल्स के लिए भविष्य के निहितार्थ
आईकैरोस जैसे उपकरणों से प्रॉम्प्ट-आधारित सहायकों से लेकर एआई प्रणालियों तक का एक बदलाव इंगित करते हैं जो लगातार अपने उपयोगकर्ता और पर्यावरण की व्याख्या करते हैं। यदि यह दृष्टिकोण विश्वसनीय साबित होता है, तो भविष्य के वियरेबल्स स्पष्ट निर्देशों की प्रतीक्षा किए बिना संदर्भ के आधार पर सहायता प्रदान कर सकते हैं, जो कैलेंडर, संचार, स्वास्थ्य उपकरण और जुड़े उपकरणों के साथ लोगों के बातचीत करने के तरीके को बदल सकता है।
यह बदलाव महत्वपूर्ण गोपनीयता और शासन संबंधी चुनौतियां भी पेश करेगा। एक वियरेबल जो उपयोगकर्ता और आसपास के वातावरण दोनों को देखता है, उन लोगों के बारे में जानकारी को कैप्चर कर सकता है जिन्होंने रिकॉर्डिंग के लिए सहमति नहीं दी है। भौतिक कैमरा नियंत्रण और डिवाइस पर प्रसंस्करण कुछ जोखिमों को कम कर सकते हैं, लेकिन निर्माताओं को यह स्पष्ट करने की आवश्यकता होगी कि क्या एकत्र किया जाता है, यह कितने समय तक बना रहता है और कौन सी सुविधाएं क्लाउड बुनियादी ढांचे पर निर्भर करती हैं।
श्रेणी अंततः इस बात पर निर्भर करेगी कि क्या सक्रिय सहायता लगातार उपयोगी है या नहीं। संदर्भ-जागरूक एआई प्रणालियों को यह समझने की आवश्यकता होगी कि कब हस्तक्षेप करना है, कब शांत रहना है और जब वे एक स्थिति को गलत समझते हैं तो अनिश्चितता को कैसे संवाद करना है। जो कंपनियां इन समस्याओं का समाधान करती हैं वे एक नए प्रकार की परिवेशी गणना की स्थापना में मदद कर सकती हैं, जबकि जो विफल होती हैं वे निगरानी, अविश्वसनीय स्वचालन और क्लाउड-निर्भर हार्डवेयर की दीर्घकालिक व्यवहार्यता के बारे में मौजूदा चिंताओं को मजबूत कर सकती हैं, और जब वे एक स्थिति को गलत समझते हैं तो अनिश्चितता को कैसे संवाद करना है, और कंपनियां जो उन समस्याओं का समाधान करती हैं वे एक नए प्रकार की परिवेशी गणना की स्थापना में मदद कर सकती हैं, जबकि जो विफल होती हैं वे निगरानी, अविश्वसनीय स्वचालन और क्लाउड-निर्भर हार्डवेयर की दीर्घकालिक व्यवहार्यता के बारे में मौजूदा चिंताओं को मजबूत कर सकती हैं।
