Lingverse привлекла $29 миллионов для разработки iKairos, носимого устройства с искусственным интеллектом, вдохновленного Jibo

Сингапурская компания по производству оборудования для искусственного интеллекта Lingverse привлекла 29 миллионов долларов в рамках раунда прединвестиций для разработки iKairos, модульного носимого устройства, предназначенного для понимания как пользователя, так и окружающей среды.

Компания описывает iKairos как продолжение концепции Jibo, социального робота, который привлек широкое внимание после своей кампании по сбору средств в 2014 году. Вместо того, чтобы воссоздать Jibo как еще один стационарный домашний робот, Lingverse адаптирует эту концепцию для эпохи многомодального искусственного интеллекта, носимых камер и контекстно-зависимых помощников.

Lingverse не раскрыла информацию о участвующих инвесторах, своей оценке или конкретных финансовых условиях раунда. Финансирование будет поддерживать разработку и запланированную коммерциализацию iKairos,预订 которого ожидается в третьем квартале 2026 года.

Перенос социального робота за пределы рабочего стола

Jibo был разработан как социальное присутствие для дома, используя камеры, микрофоны, распознавание лиц и анимированный дисплей для общения с людьми. Его выразительные движения помогли отличить его от голосовых помощников и умных колонок, появившихся в то время.

Робот был включен в список лучших изобретений 2017 года по версии TIME, но его коммерческая жизнь оказалась короткой. Jibo Inc. прекратила свою деятельность в 2018 году, а пользователи получили прощальное сообщение в следующем году, предупреждающее, что серверы, поддерживающие многие его возможности, скоро будут отключены.

Этот исход стал продолжающимся примером как эмоционального потенциала, так и коммерческих рисков, связанных с социальной робототехникой. Lingverse возвращается к этой идее, но с другим форм-фактором и более амбициозным подходом к восприятию.

Где Jibo оставался в одном месте, iKairos разрабатывается как модульное устройство, которое может работать как носимое или настольное компаньон. Дизайн сохраняет выразительное лицо, вдохновленное Jibo, позволяя устройству сопровождать пользователя на протяжении всего дня.

Носимое устройство, которое смотрит в двух направлениях

Большинство носимых устройств с камерами наблюдают за окружающей средой с точки зрения пользователя. Они могут идентифицировать объекты, отвечать на вопросы о том, что видит пользователь, делать фотографии или предоставлять информацию о ближайших местах.

Lingverse утверждает, что эта перспектива является только частью контекста, который необходим помощнику с искусственным интеллектом.

iKairos разработан для того, чтобы переключать свое внимание между пользователем и внешним миром. Одна перспектива может наблюдать за выражениями, действиями и поведением пользователя, а другая – интерпретировать объекты, людей и события, происходящие вокруг него.

Объединяя эти перспективы во времени, Lingverse намерена сделать так, чтобы iKairos построил более подробное понимание обстоятельств пользователя. Вместо того, чтобы ждать прямого запроса, система могла бы в конечном итоге определить, когда напоминание, вопрос или предложение может быть полезным.

Компания называет эту роль “хранителем с искусственным интеллектом”, хотя первоначальный выпуск не указывает на полный спектр задач, доступных при запуске. Детали, включая время автономной работы, вес, цену, поддерживаемые модели искусственного интеллекта, подключение и интеграцию с третьими сторонами, также еще не были объявлены.

От помощи на основе запросов к постоянному контексту

Более крупная техническая ставка за iKairos заключается в том, что следующее поколение личных устройств с искусственным интеллектом должно понимать больше, чем изолированные команды.

Большие языковые модели могут реагировать на подробные запросы, но они обычно лишены прямых знаний о том, что делал пользователь на протяжении всего дня. Носимые устройства потенциально могут заполнить этот пробел, собирая контекстную информацию – визуальную, аудио, местоположение и поведенческую – перед тем, как передать соответствующую информацию системе с искусственным интеллектом.

Этот подход мог бы позволить помощнику распознавать, что пользователь забыл предмет, готовится к запланированной деятельности или может нуждаться в информации, связанной с тем, что происходит рядом. Он также мог бы позволить системе персонализировать свое поведение на основе режимов, а не полагаться исключительно на вручную настроенные предпочтения.

Однако постоянное наблюдение вводит трудные вопросы, связанные с конфиденциальностью, социальным принятием, владением данными и точностью вмешательств, сгенерированных искусственным интеллектом. Устройство, которое пытается предугадать потребности человека, должно различать действительно полезные моменты и ситуации, когда прерывание было бы навязчивым.

Механизмы контроля конфиденциальности, встроенные в устройство

Lingverse заявляет, что iKairos разрабатывается с механизмами защиты конфиденциальности на уровне как аппаратного, так и системного обеспечения.

Устройство включает физический затвор камеры, который пользователи могут закрыть, чтобы заблокировать визуальное наблюдение. Lingverse также заявляет, что личные данные будут либо обрабатываться локально, либо шифроваться при передаче, и что данные пользователей не будут использоваться для обучения моделей искусственного интеллекта.

Эти обязательства могут стать важной частью позиционирования продукта, особенно поскольку iKairos предназначен для наблюдения за пользователем в течение длительного времени. Эффективность этих мер будет в конечном итоге зависеть от технической архитектуры продукта, настроек по умолчанию, политики хранения и объема обработки, который может происходить на устройстве.

Lingverse еще не выпустила подробную техническую документацию, объясняющую, какие функции работают локально, какие требуют облачных услуг, или как пользователи смогут просматривать и удалять собранную о них информацию.

Путь Джиавея Гу через взаимодействие человека и компьютера

Основатель и генеральный директор Lingverse Джиавей Гу большую часть своей карьеры посвятил системам, которые сочетают компьютерное зрение, искусственный интеллект и физические устройства.

Гу ранее работал в Microsoft (MSFT ) Research и позже возглавлял инициативы по взаимодействию человека и компьютера в Институте глубокого обучения Baidu. Его работа включала BaiduEye, ранний проект носимой вычислительной техники, и DuLight, систему, которая использовала камеры и глубокое обучение для помощи пользователям с нарушениями зрения в распознавании объектов и письменной информации.

До основания Lingverse Гу входил в состав совета директоров Jibo и создал Luka, совуобразного компаньона для чтения, который распознает физические картинки и читает их вслух детям. Платформа Luka в настоящее время утверждает, что устройство может распознавать более 20 000 английских картинок и 70 000 китайских названий.

iKairos объединяет эти нити. Он сочетает выразительные качества, связанные с социальными роботами, портативность носимой аппаратуры и визуальное понимание, сделанное возможным современным многомодальным искусственным интеллектом.

Будущие последствия для носимых устройств с контекстно-зависимым искусственным интеллектом

Устройства, такие как iKairos, указывают на сдвиг от помощников на основе запросов к системам искусственного интеллекта, которые непрерывно интерпретируют пользователей и окружающую среду. Если этот подход окажется надежным, будущие носимые устройства могли бы предоставлять помощь на основе постоянного контекста, а не ожидать явных инструкций, потенциально меняя, как люди взаимодействуют с календарями, коммуникациями, инструментами здоровья и подключенными устройствами.

Этот сдвиг также введет значительные проблемы с конфиденциальностью и управлением. Носимое устройство, которое наблюдает как за пользователем, так и за окружающей средой, может захватить информацию о посторонних, которые не дали согласия на запись. Физические камеры и обработка на устройстве могли бы снизить некоторые риски, но производителям все равно придется быть прозрачными в отношении того, что собирается, как долго хранится и какие функции зависят от облачной инфраструктуры.

Категория в конечном итоге будет зависеть от того, является ли проактивная помощь последовательно полезной, а не навязчивой. Системы контекстно-зависимого искусственного интеллекта должны понимать, когда вмешиваться, когда оставаться молчаливыми и как общаться неопределенность, когда они неправильно интерпретируют ситуацию. Компании, которые решат эти проблемы, могут помочь установить новую форму амбиентного вычисления, в то время как те, кто потерпит неудачу, могут укрепить существующие опасения по поводу слежки, ненадежной автоматизации и долгосрочной жизнеспособности облачно-зависимого оборудования.