Lingverse strânge 29 de milioane de dolari pentru a dezvolta iKairos, un dispozitiv wearable inspirat de Jibo

Compania singaporeză de hardware AI Lingverse a strâns 29 de milioane de dolari în fonduri pre-A pentru a dezvolta iKairos, un dispozitiv wearable modular proiectat pentru a înțelege atât utilizatorul, cât și mediul înconjurător.

Compania descrie iKairos ca o continuare a viziunii din spatele Jibo, robotul social expresiv care a atras atenția largă după campania de crowdfunding din 2014. În loc să recreeze Jibo ca un alt robot de casă staționar, Lingverse adaptează conceptul pentru o eră de AI multimodal, camere wearabile și asistenți contextuali.

Lingverse nu a dezvăluit investitorii care au participat, valoarea sa sau termenii financiari specifici ai rundei. Fondurile vor sprijini dezvoltarea și comercializarea planificată a iKairos, cu comenzile anticipându-se să înceapă în al treilea trimestru al anului 2026.

Mutarea robotului social dincolo de birou

Jibo a fost proiectat ca o prezență socială pentru casă, folosind camere, microfoane, recunoaștere facială și un display animat pentru a comunica cu oamenii. Mișcările sale expresive l-au diferențiat de asistenții vocali și boxele inteligente care apăreau în acea perioadă.

Robotul a fost inclus în Cele mai bune invenții ale anului 2017 de către TIME, dar viața sa comercială s-a dovedit a fi scurtă. Jibo Inc. și-a încetat operațiunile în 2018, iar utilizatorii au primit un mesaj de rămas-bun în anul următor, avertizându-i că serverele care susțineau multe dintre capacitățile sale vor fi în curând oprite.

Această încheiere a devenit un exemplu durabil atât al potențialului emoțional, cât și al riscurilor comerciale asociate cu robotica socială. Lingverse revizitează ideea de bază, dar cu un factor de formă diferit și o abordare mai ambițioasă a percepției.

În timp ce Jibo rămânea într-un singur loc, iKairos este dezvoltat ca un dispozitiv modular care poate funcționa atât ca un dispozitiv wearable, cât și ca un companion de birou. Proiectarea păstrează o față expresivă inspirată de Jibo, permițând dispozitivului să însoțească utilizatorul pe tot parcursul zilei.

Un dispozitiv wearable care se uită în două direcții

Majoritatea dispozitivelor wearabile echipate cu camere observă mediul din perspectiva purtătorului. Ele pot identifica obiecte, răspunde la întrebări despre ceea ce vede utilizatorul, captura fotografii sau oferi informații despre locurile din apropiere.

Lingverse susține că această perspectivă reprezintă doar o parte a contextului de care are nevoie un asistent AI.

iKairos este proiectat pentru a-și schimba privirea între utilizator și lumea exterioară. O perspectivă poate observa expresiile, activitățile și comportamentul utilizatorului, în timp ce cealaltă poate interpreta obiecte, oameni și evenimente care au loc în jurul lor.

Prin combinarea acestor perspective de-a lungul timpului, Lingverse intenționează ca iKairos să construiască o înțelegere mai detaliată a circumstanțelor utilizatorului. În loc să aștepte un prompt direct, sistemul ar putea, în cele din urmă, să determine când un reminder, o întrebare sau o sugestie ar putea fi utilă.

Compania se referă la acest rol ca la un “păzitor AI”, deși lansarea inițială nu specifică gama completă de sarcini disponibile la lansare. Detalii, inclusiv durata de viață a bateriei, greutatea, prețul, modelele AI suportate, conectivitatea și integrările cu terți, nu au fost încă anunțate.

De la asistență bazată pe prompt la context persistent

Pariația tehnică mai mare din spatele iKairos este că următoarea generație de dispozitive AI personale va trebui să înțeleagă mai mult decât comenzi izolate.

Modelele de limbaj mare pot răspunde la prompturi detaliate, dar, în general, lipsesc cunoștințe directe despre ceea ce a făcut o persoană pe tot parcursul zilei. Dispozitivele wearabile pot potențial umple această lacună prin colectarea contextului vizual, audio, de locație și comportamental înainte de a transmite informații relevante către un sistem AI.

Acestă abordare ar putea permite unui asistent să recunoască că un utilizator a uitat un obiect, se pregătește pentru o activitate programată sau poate avea nevoie de informații legate de ceea ce se întâmplă în apropiere. De asemenea, ar putea permite sistemului să-și personalizeze comportamentul pe baza rutinelor, mai degrabă decât să se bazeze exclusiv pe preferințe configurate manual.

Cu toate acestea, observarea persistentă introduce întrebări dificile care implică confidențialitatea, acceptarea socială, proprietatea datelor și acuratețea intervențiilor generate de AI. Un dispozitiv care încearcă să anticipeze nevoile unei persoane trebuie să distingă între momentele cu adevărat utile și situațiile în care întreruperea ar fi intruzivă.

Controale de confidențialitate integrate în dispozitiv

Lingverse spune că iKairos este dezvoltat cu protecții de confidențialitate la nivel de hardware și de sistem.

Dispozitivul include un obturator de cameră fizic care utilizatorii îl pot închide pentru a bloca observarea vizuală. Lingverse afirmă, de asemenea, că datele personale vor fi procesate local sau criptate în timpul transmisiei, iar datele utilizatorilor nu vor fi utilizate pentru a antrena modelele AI subiacente.

Aceste angajamente ar putea deveni o parte importantă a poziționării produsului, în special deoarece iKairos este destinat să observe utilizatorul pentru perioade prelungite. Eficacitatea acestor protecții va depinde, în cele din urmă, de arhitectura tehnică a produsului, setările implicite, politicile de reținere și cantitatea de procesare care poate avea loc pe dispozitiv.

Lingverse nu a lansat încă documentația tehnică detaliată care explică care funcții operează local, care necesită servicii cloud sau cum utilizatorii vor putea revizui și șterge informațiile colectate despre ei.

Drumul lui Jiawei Gu prin interacțiunea om-calculator

Fondatorul și CEO-ul Lingverse, Jiawei Gu, și-a petrecut o mare parte a carierei sale lucrând la sisteme care combină viziunea calculatorului, AI și dispozitive fizice.

Gu a lucrat anterior la Microsoft (MSFT ) Research și a condus inițiativele de interacțiune om-calculator la Institutul de Învățare Profundă Baidu. Lucrările sale au inclus BaiduEye, un proiect de calcul wearable timpuriu, și DuLight, un sistem care a folosit camere și învățare profundă pentru a ajuta utilizatorii cu deficiențe de vedere să recunoască obiecte și informații scrise.

Înainte de a fonda Lingverse, Gu a fost membru al consiliului de administrație al Jibo și a creat Luka, un companion de citire în formă de bufniță care recunoaște cărți cu imagini fizice și le citește cu voce tare copiilor. Platforma actuală Luka afirmă că dispozitivul poate recunoaște peste 20.000 de cărți cu imagini în limba engleză și 70.000 de titluri în limba chineză.

iKairos reunește aceste fire. Combina calitățile expresive asociate cu roboții sociali, portabilitatea dispozitivelor wearabile și înțelegerea vizuală făcută posibilă de AI-ul multimodal modern.

Implicații viitoare pentru dispozitivele wearabile contextuale AI

Dispozitive precum iKairos indică spre o schimbare de la asistenți bazati pe prompt la sisteme AI care interpretează în mod constant utilizatorii și mediul înconjurător. Dacă această abordare se dovedește a fi fiabilă, dispozitivele wearabile viitoare ar putea oferi asistență bazată pe contextul continuu, mai degrabă decât să aștepte instrucțiuni explicite, ceea ce ar putea schimba modul în care oamenii interacționează cu calendarele, comunicările, uneltele de sănătate și dispozitivele conectate.

Această schimbare ar introduce, de asemenea, provocări semnificative de confidențialitate și guvernanță. Un dispozitiv wearable care observă atât utilizatorul, cât și mediul înconjurător, poate capta informații despre persoane care nu și-au dat consimțământul pentru a fi înregistrate. Controalele fizice ale camerei și procesarea pe dispozitiv ar putea reduce unele riscuri, dar producătorii vor trebui să fie transparenți cu privire la ceea ce se colectează, cât timp este reținut și care funcții depind de infrastructura cloud.

Categoria va depinde, în cele din urmă, de faptul dacă asistența proactivă este consistent utilă, mai degrabă decât intruzivă. Sistemele AI contextuale vor trebui să înțeleagă când să intervină, când să rămână tăcute și cum să comunice incertitudinea atunci când interpretează greșit o situație. Companiile care rezolvă aceste probleme ar putea ajuta la stabilirea unei noi forme de calcul ambiental, în timp ce cele care eșuează ar putea întări preocupările existente cu privire la supraveghere, automatizarea nerezonabilă și viabilitatea pe termen lung a dispozitivelor care depind de cloud, și cum să comunice incertitudinea atunci când interpretează greșit o situație. Companiile care rezolvă aceste probleme ar putea ajuta la stabilirea unei noi forme de calcul ambiental, în timp ce cele care eșuează ar putea întări preocupările existente cu privire la supraveghere, automatizarea nerezonabilă și viabilitatea pe termen lung a dispozitivelor care depind de cloud, și how to communicate uncertainty when they misinterpret a situation. The companies that solve those problems may help establish a new form of ambient computing, while those that fail could reinforce existing concerns about surveillance, unreliable automation, and the long-term viability of cloud-dependent hardware.