Lingverse pozyskał 29 milionów dolarów na rozwój iKairos, noszącego urządzenia AI zainspirowanego Jibo

Singapurska firma zajmująca się sprzętem AI, Lingverse, pozyskała 29 milionów dolarów w ramach rundy Pre-A, aby rozwinąć iKairos, modułowe urządzenie noszące zaprojektowane do zrozumienia zarówno użytkownika, jak i otoczenia.

Firma opisuje iKairos jako kontynuację wizji, która stała za Jibo, wyrazistym socjalnym robotem, który przyciągnął szeroką uwagę po kampanii crowdfundingowej w 2014 roku. Zamiast odtworzyć Jibo jako kolejnego stacjonarnego robota domowego, Lingverse dostosowuje tę koncepcję do ery multimodalnego AI, noszących kamer i kontekstowo świadomych asystentów.

Lingverse nie ujawnił uczestniczących inwestorów, wyceny ani konkretnych warunków finansowych rundy. Pozyskane środki będą wspierać rozwój i planowaną komercjalizację iKairos, przy czym przedsprzedaż ma się rozpocząć w trzecim kwartale 2026 roku.

Przenoszenie socjalnego robota poza biurko

Jibo został zaprojektowany jako socjalna obecność w domu, wykorzystując kamery, mikrofony, rozpoznawanie twarzy i animowany wyświetlacz do komunikacji z ludźmi. Jego wyraziste ruchy pomogły odróżnić go od asystentów głosowych i głośników inteligentnych, które pojawiły się w tym czasie.

Robot został uwzględniony w najlepszych wynalazkach 2017 roku, ale jego życie komercyjne okazało się krótkie. Jibo Inc. zaprzestał działalności w 2018 roku, a użytkownicy otrzymali wiadomość pożegnalną w następnym roku, ostrzegając, że serwery wspierające wiele jego funkcji zostaną wkrótce wyłączone.

To zakończenie stało się trwałym przykładem zarówno emocjonalnego potencjału, jak i komercyjnych ryzyk związanych z socjalnymi robotami. Lingverse ponownie zajmuje się tą koncepcją, ale z innym czynnikiem kształtu i bardziej ambitnym podejściem do percepcji.

Podczas gdy Jibo pozostawał w jednym miejscu, iKairos jest rozwijany jako modułowe urządzenie, które może działać jako noszące lub towarzyszące biurku. Projekt zachowuje wyrazistą twarz zainspirowaną Jibo, umożliwiając urządzeniu towarzyszenie użytkownikowi przez cały dzień.

Noszące, które patrzy w dwie strony

Większość noszących urządzeń z kamerami obserwuje otoczenie z punktu widzenia użytkownika. Mogą one identyfikować obiekty, odpowiadać na pytania o to, co użytkownik widzi, robić zdjęcia lub dostarczać informacji o pobliskich miejscach.

Lingverse twierdzi, że ta perspektywa jest tylko częścią kontekstu, którego potrzebuje asystent AI.

iKairos jest zaprojektowany tak, aby zmienić swój punkt widzenia między użytkownikiem a światem zewnętrznym. Jedna perspektywa może obserwować wyrażenia, działania i zachowania użytkownika, podczas gdy druga może interpretować obiekty, ludzi i zdarzenia wokół nich.

Łącząc te perspektywy w czasie, Lingverse zamierza, aby iKairos zbudował bardziej szczegółowe zrozumienie okoliczności użytkownika. Zamiast czekać na bezpośrednie polecenie, system mógłby ostatecznie określić, kiedy przypomnienie, pytanie lub sugestia mogą być przydatne.

Firma określa tę rolę jako „AI strażnik”, chociaż pierwszy wydanie nie określa pełnego zakresu zadań dostępnych w momencie wydania. Szczegóły, w tym czas pracy baterii, waga, cena, obsługiwane modele AI, łączność i integracje z oprogramowaniem innych firm również nie zostały jeszcze ogłoszone.

Od pomocy opartej na poleceniach do trwałego kontekstu

Większa techniczna stawka za iKairos polega na tym, że następna generacja osobistych urządzeń AI musi zrozumieć więcej niż izolowane polecenia.

Wielkie modele językowe mogą odpowiadać na szczegółowe polecenia, ale generalnie nie posiadają bezpośredniej wiedzy o tym, co osoba robiła przez cały dzień. Noszące urządzenia mogą potencjalnie wypełnić tę lukę, gromadząc kontekst wizualny, audio, lokalizację i behawioralny przed przekazaniem istotnych informacji do systemu AI.

To podejście mogłoby umożliwić asystentowi rozpoznanie, że użytkownik zapomniał o przedmiocie, przygotowuje się do zaplanowanej aktywności lub może potrzebować informacji związanych z tym, co dzieje się w pobliżu. Mogłoby również pozwolić systemowi dostosować swoje zachowanie na podstawie rutyn, a nie wyłącznie w oparciu o ręcznie skonfigurowane preferencje.

Jednakże, stała obserwacja wprowadza trudne pytania dotyczące prywatności, akceptacji społecznej, własności danych i dokładności interwencji AI. Urządzenie, które próbuje przewidzieć potrzeby osoby, musi odróżnić sytuacje, w których interwencja jest pomocna, od sytuacji, w których byłaby ona natrętna.

Kontrole prywatności wbudowane w urządzenie

Lingverse twierdzi, że iKairos jest rozwijany z ochroną prywatności na poziomie sprzętu i systemu.

Urządzenie zawiera fizyczną zasłonę kamery, którą użytkownicy mogą zamknąć, aby zablokować obserwację wizualną. Lingverse twierdzi również, że dane osobowe będą przetwarzane lokalnie lub szyfrowane podczas transmisji, a dane użytkowników nie będą wykorzystywane do szkolenia podstawowych modeli AI.

Te zobowiązania mogą stać się ważną częścią pozycjonowania produktu, szczególnie dlatego, że iKairos jest przeznaczony do obserwowania użytkownika przez dłuższy czas. Skuteczność tych ochron będzie ostatecznie zależała od architektury technicznej produktu, ustawień domyślnych, zasad przechowywania i ilości przetwarzania, które może nastąpić na urządzeniu.

Lingverse nie opublikował jeszcze szczegółowej dokumentacji technicznej, wyjaśniającej, które funkcje działają lokalnie, które wymagają usług chmurowych, ani jak użytkownicy będą mogli przeglądać i usuwać zebrane informacje o nich.

Ścieżka Jiawei Gu przez interakcję człowiek-komputer

Założyciel i dyrektor generalny Lingverse, Jiawei Gu, spędził dużą część swojej kariery na pracach nad systemami, które łączą wizję komputerową, AI i urządzenia fizyczne.

Gu wcześniej pracował w firmie Microsoft (MSFT ) Research i później kierował inicjatywami dotyczącymi interakcji człowiek-komputer w Baidu’s Institute of Deep Learning. Jego praca obejmowała BaiduEye, wczesny projekt noszących komputerów, oraz DuLight, system, który wykorzystywał kamery i głębokie uczenie, aby pomóc użytkownikom z zaburzeniami wzroku rozpoznać obiekty i informacje pisemne.

Przed założeniem Lingverse, Gu zasiadał w radzie nadzorczej Jibo i stworzył Luka, sojkę w kształcie sowy, która rozpoznaje fizyczne książki z obrazkami i czyta je na głos dzieciom. Bieżąca platforma Luki mówi, że urządzenie może rozpoznać ponad 20 000 angielskich książek z obrazkami i 70 000 chińskich tytułów.

iKairos łączy te wątki. Łączy wyraziste cechy związane z socjalnymi robotami, przenośność sprzętu noszącego i zrozumienie wizualne umożliwione przez nowoczesne multimodalne AI.

Przyszłe implikacje dla kontekstowo świadomych noszących urządzeń AI

Urządzenia takie jak iKairos wskazują na przesunięcie od asystentów opartych na poleceniach do systemów AI, które ciągle interpretują użytkownika i otoczenie. Jeśli to podejście okaże się niezawodne, przyszłe noszące urządzenia mogą zapewnić asystę opartą na ciągłym kontekście, a nie czekać na jawne instrukcje, potencjalnie zmieniając sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje z kalendarzami, komunikacjami, narzędziami zdrowotnymi i urządzeniami połączonymi.

To przesunięcie również wprowadzi znaczące wyzwania dotyczące prywatności i zarządzania. Noszące urządzenie, które obserwuje zarówno użytkownika, jak i otoczenie, może przechwytywać informacje o osobach, które nie wyraziły zgody na nagrywanie. Kontrola kamery fizycznej i przetwarzanie na urządzeniu mogą zmniejszyć niektóre ryzyka, ale producenci będą musieli być przejrzyste w kwestii tego, co jest gromadzone, jak długo jest przechowywane i które funkcje zależą od infrastruktury chmurowej.

Kategoria będzie ostatecznie zależała od tego, czy proaktywna asysta jest niezawodnie przydatna, a nie natrętna. Kontekstowo świadome systemy AI będą musiały zrozumieć, kiedy interweniować, kiedy pozostać ciche, i jak komunikować niepewność, gdy źle zinterpretują sytuację. Firmy, które rozwiążą te problemy, mogą pomóc w ustanowieniu nowej formy komputingu ambientowego, podczas gdy te, które nie powiodą się, mogą umocnić istniejące obawy dotyczące inwigilacji, niezawodnej automatyki i długoterminowej wykonalności sprzętu zależnego od chmury.