Odyssey atrage 310 milioane de dolari în seria B la o valoare de 1,45 miliarde de dolari pentru a avansa modelele de lume AI

Cursa pentru a construi următoarea generație de inteligență artificială se mută din ce în ce mai mult dincolo de limbaj. Odyssey, un laborator de cercetare AI cu sediul în Palo Alto, axat pe modele de lume, a strâns 310 milioane de dolari în finanțare Seria B la o valoare de 1,45 miliarde de dolari. Runda a fost condusă de Natural Capital și a inclus participarea Amazon, AMD Ventures, GV, EQT, In-Q-Tel (IQT) și mai mulți investitori existenți, plasând compania printre cele mai bine finanțate startup-uri care urmăresc sisteme AI care pot înțelege și simula lumea fizică.

Fondat de veteranii tehnologiei de conducere autonomă Oliver Cameron și Jeff Hawke, Odyssey dezvoltă modele AI proiectate pentru a învăța cauzalitate, fizică și dinamică de mediu, mai degrabă decât concentrându-se exclusiv pe generarea de limbaj. Compania consideră că aceste sisteme ar putea în final alimenta progrese semnificative în domenii precum robotică, jocuri, știință, sănătate, educație, apărare și altele.

O pariu crescând pe modele de lume

În timp ce modelele de limbaj mare au dominat conversația despre inteligența artificială în ultimii ani, mulți cercetători consideră modelele de lume ca un pas crucial următor. În contrast cu modelele de limbaj, care prevăd în principal cuvinte, modelele de lume încearcă să prevadă cum evoluează mediile în timp și cum interacționează obiectele unele cu altele.

Acest abordare a atras atenția din ce în ce mai mult de la unele dintre cele mai influente figuri din industrie. Companii și grupuri de cercetare, de la Google DeepMind și Waymo la startup-uri emergente, au investit recent masiv în cercetarea modelelor de lume, reflectând o credință mai largă că sistemele viitoare de inteligență artificială vor avea nevoie de o înțelegere mai profundă a lumii fizice.

Conducerea Odyssey susține că limbajul singur nu poate capta multe aspecte ale realității, inclusiv dinamica fizică, comportamentul uman, limbajul corporal și relațiile de cauzalitate. Compania consideră modelele de lume ca o nouă categorie de modele de bază care pot susține o gamă mult mai largă de aplicații din lumea reală.

AWS devine partenerul preferat de cloud al Odyssey

Alături de anunțul de finanțare, Odyssey a dezvăluit un parteneriat strategic cu Amazon Web Services. AWS va deveni furnizorul de cloud preferat al companiei, iar Odyssey plănuiește să implementeze procesoarele Trainium de la AWS, alături de alte echipamente, pentru a antrena și rula modelele sale din ce în ce mai solicitante.

Parteneriatul subliniază un câmp de luptă emergent în cadrul industriei de inteligență artificială. Pe măsură ce cererea de calcul AI continuă să crească, furnizorii de cloud și producătorii de cipuri concurează pentru a oferi alternative la ecosistemul dominant de GPU de la Nvidia. Pentru Amazon, Odyssey reprezintă un client de mare profil capabil să testeze hardware-ul Trainium pe unele dintre cele mai solicitante sarcini de calcul AI care sunt dezvoltate în prezent.

Modelele de lume necesită resurse computaționale uriașe, deoarece trebuie să genereze simulări consistente și interactive, menținând în același timp o înțelegere a legilor fizice și a dinamicii de mediu pe termen lung. Capacitatea de a antrena aceste sisteme în mod eficient ar putea deveni un avantaj competitiv major pe măsură ce domeniul evoluează.

Construirea spre un “moment GPT-3” pentru modelele de lume

Odyssey a petrecut ultimii trei ani dezvoltând sisteme de modele de lume din ce în ce mai sofisticate. Conform companiei, fiecare lansare succesivă a extins capacitățile simulărilor generate de inteligența artificială.

Modelul Odyssey-2 s-a concentrat pe îmbunătățirea realismului fizic și a consistenței de mediu. Odyssey-2 Max a mers mai departe în simularea bazată pe fizică și interactivitate în timp real, urmărind să creeze medii care se comportă mai mult ca lumea reală decât doar generând video vizual convingător.

Compania a introdus, de asemenea, mai multe proiecte de cercetare notabile. Starchild-1 a adus capacități multimodale în modelarea lumii, combinând înțelegerea vizuală și auditivă. Agora-1 a permis mai multor oameni și agenți AI să interacționeze într-un mediu simulat partajat în timp real. PROWL a demonstrat cum modelele de lume pot fi îmbunătățite prin explorare activă, permițând sistemelor AI să învețe din propriile experiențe și eșecuri.

Împreună, aceste proiecte reprezintă efortul Odyssey de a merge dincolo de generarea statică de inteligență artificială către sisteme capabile să înțeleagă și să interacționeze cu medii dinamice.

Conducerea Odyssey consideră că domeniul se apropie de un punct de inflexiune major, similar cu momentul în care GPT-3 a demonstrat potențialul modelelor de limbaj de scară largă. Noile fonduri sunt menite să furnizeze infrastructura, resursele de calcul și capacitatea de cercetare necesare pentru a urmări acest obiectiv.

Implicațiile viitoare ale modelelor de lume

Dacă modelele de lume continuă să se îmbunătățească, impactul lor ar putea depăși cu mult sistemele actuale de chatbot-uri AI și de generare de conținut. Una dintre cele mai imediate aplicații poate fi în robotică, unde mașinile trebuie să înțeleagă mediile fizice, să prevadă rezultatele și să se adapteze la condiții în schimbare în timp real. În loc să se bazeze pe testarea costisitoare în lumea reală, roboții viitori ar putea fi antrenați pe scară largă în simulări extrem de realiste înainte de a fi implementați.

Tehnologia ar putea, de asemenea, să remodeleze industrii care depind puternic de modelarea sistemelor complexe. În sănătate, cercetătorii ar putea utiliza modele de lume pentru a simula progresia bolilor sau pentru a testa strategii de tratament. În cercetarea științifică, ar putea ajuta la modelarea reacțiilor chimice, a sistemelor climatice sau a proceselor biologice care sunt dificile, scumpe sau care necesită mult timp pentru a fi studiate direct. Vehiculele autonome, rețelele logistice și sistemele de automatizare industrială ar putea, de asemenea, să beneficieze de inteligența artificială care poate prevedea cum mediile din lumea reală vor evolua în timp.

Jocurile reprezintă o altă zonă în care modelele de lume ar putea avea un impact semnificativ. În loc să se bazeze pe medii create manual și interacțiuni scriptate, jocurile viitoare ar putea prezenta lumi generate de inteligența artificială care evoluează dinamic și răspund inteligent la comportamentul jucătorului. Capabilități similare ar putea fi utilizate în viitor pentru simulări de antrenament în domenii care variază de la aviație și apărare la răspunsuri de urgență și educație.

În ciuda promisiunii, rămân provocări tehnice semnificative. Crearea de simulări care reflectă cu acuratețe complexitatea lumii fizice necesită resurse computaționale uriașe, cantități masive de date de antrenament și progrese în raționament și predicție pe termen lung. Dacă modelele de lume vor deveni în cele din urmă un strat fundamental al sistemelor viitoare de inteligență artificială rămâne o întrebare deschisă, dar investițiile în creștere din sector sugerează că mulți cercetători le consideră una dintre cele mai importante frontiere dincolo de modelele de limbaj.