Lingverse Зібрала $29 Міліонів для Розробки iKairos, Носійного Пристрою з AI, Надихненого Jibo

Сінгапурська компанія з виробництва апаратного забезпечення AI Lingverse зібрала 29 мільйонів доларів у рамках попереднього фінансування для розробки iKairos, модульного носійного пристрою, призначеного для розуміння як користувача, так і навколишнього середовища.

Компанія описує iKairos як продовження бачення, закладеного в Jibo, виразного соціального робота, який привернув широку увагу після кампанії краудфандингу в 2014 році. Замість того, щоб відтворювати Jibo як ще одного стаціонарного домашнього робота, Lingverse адаптує цю концепцію для епохи багатомодальної AI, носимих камер і контекстно-залежних помічників.

Lingverse не розкрила інформацію про інвесторів, які брали участь у фінансуванні, її оцінку чи конкретні фінансові умови раунду. Фінансування підтримає розробку та заплановану комерціалізацію iKairos,预орядки на який мають розпочатися у третьому кварталі 2026 року.

Перенесення Соціального Робота за межі Робочого Столу

Jibo був розроблений як соціальна присутність для дому, використовуючи камери, мікрофони, розпізнавання облич та анімований дисплей для спілкування з людьми. Його виразні рухи допомогли відрізнити його від голосових помічників і розумних динаміків, які з’явилися в той час.

Робот був включений у TIME’s Best Inventions of 2017, але його комерційне життя виявилося коротким. Jibo Inc. припинила свою діяльність у 2018 році, а користувачі отримали прощальне повідомлення наступного року, яке попереджувало, що сервери, які підтримували багато його можливостей, скоро будуть вимкнені.

Цей кінець став тривалим прикладом як емоційного потенціалу, так і комерційних ризиків, пов’язаних із соціальною робототехнікою. Lingverse повертається до основної ідеї, але з іншою формою та більш амбітним підходом до сприйняття.

Де Jibo залишався на одному місці, iKairos розробляється як модульний пристрій, який може працювати як носимий пристрій або компаньйон для робочого столу. Дизайн зберігає виразне обличчя, надихнене Jibo, одночасно дозволяючи пристрою супроводжувати користувача протягом дня.

Носимий Пристрій, який Дивиться у Два Боки

Більшість носимих пристроїв з камерами спостерігають за середовищем з точки зору користувача. Вони можуть ідентифікувати об’єкти, відповідати на питання про те, що бачить користувач, робити фотографії або надавати інформацію про найближчі місця.

Lingverse стверджує, що ця перспектива становить лише частину контексту, який потрібен AI-помічнику.

iKairos розроблений для того, щоб зміщувати свій погляд між користувачем і зовнішнім світом. Одна перспектива може спостерігати за виразами, діями та поведінкою користувача, тоді як інша може інтерпретувати об’єкти, людей та події, які відбуваються навколо нього.

Об’єднуючи ці перспективи з часом, Lingverse намагається зробити iKairos більш детальним розумінням обставин користувача. Замість того, щоб чекати прямої команди, система могла б врешті-решт визначити, коли нагадування, питання або пропозиція можуть бути корисними.

Компанія називає цю роль “AI-охоронцем”, хоча перша версія не уточнює повний перелік завдань, доступних на момент запуску. Деталі, включаючи тривалість роботи батареї, вагу, ціну, підтримувані моделі AI, з’єднання та інтеграцію з третіми сторонами, також не були оголошені.

Від Помічника на основі Промпта до Постійного Контексту

Більший технічний розрахунок за iKairos полягає в тому, що наступне покоління персональних пристроїв AI повинно розуміти більше, ніж ізольовані команди.

Моделі великих мов можуть відповідати на детальні промпти, але вони зазвичай не мають прямого знання про те, що робить людина протягом дня. Носимі пристрої потенційно можуть заповнити цю прогалину, збираючи візуальний, аудіо-, локальний та поведінковий контекст перед тим, як передати відповідну інформацію системі AI.

Цей підхід міг би дозволити помічнику визначити, що користувач забув предмет, готується до запланованої діяльності або може потребувати інформації, пов’язаної з тим, що відбувається поблизу. Це також могло б дозволити системі персоналізувати свою поведінку на основі звичок, а не покладатися виключно на ручні налаштування.

Однак, постійне спостереження вводить складні питання щодо приватності, соціальної прийнятності, власності даних та точності втручань AI. Пристрій, який намагається передбачити потреби людини, повинен відрізняти真正і корисні моменти та ситуації, в яких переривання було б нав’язливим.

Контроль Приватності, Вбудований у Пристрій

Lingverse стверджує, що iKairos розробляється з захистом приватності на рівні апаратного та системного забезпечення.

Пристрій включає фізичний затвор камери, який користувачі можуть закрити, щоб заблокувати візуальне спостереження. Lingverse також заявляє, що особисті дані будуть оброблені локально або зашифровані під час передачі, а дані користувачів не будуть використовуватися для навчання моделей AI.

Ці зобов’язання можуть стати важливою частиною позиціонування продукту, особливо тому, що iKairos призначений для спостереження за користувачем протягом тривалого часу. Ефективність цих заходів врешті-решт залежатиме від технічної архітектури продукту, параметрів за замовчуванням, політики зберігання та кількості обробки, яка може відбуватися на пристрої.

Lingverse ще не опублікувала детальну технічну документацію, яка пояснює, які функції працюють локально, які вимагають послуг хмарних служб, або як користувачі зможуть переглянути та видалити інформацію, зібрану про них.

Шлях Jiawei Gu через Людсько-Комп’ютерну Інтеракцію

Засновник і генеральний директор Lingverse Jiawei Gu більшу частину своєї кар’єри присвятив роботі над системами, які поєднують комп’ютерне бачення, AI та фізичні пристрої.

Гу раніше працював у Microsoft (MSFT ) Research і пізніше очолював ініціативи з людсько-комп’ютерної взаємодії в Baidu’s Institute of Deep Learning. Його робота включала BaiduEye, ранній проєкт носимих комп’ютерів, і DuLight, систему, яка використовувала камери та глибоке навчання для допомоги людям з порушеннями зору у розпізнаванні об’єктів та написаного тексту.

Перед заснуванням Lingverse Гу входив до ради директорів Jibo та створив Luka, совоподібного компаньйона для читання, який розпізнає друковані картинки та читає їх дітям. Поточна платформа Luka заявляє, що пристрій може розпізнавати понад 20 000 англійських картинок та 70 000 китайських назв.

iKairos об’єднує ці нитки. Він поєднує виразні якості, пов’язані з соціальними роботами, портативність носимих пристроїв та візуальне розуміння, яке стало можливим завдяки сучасній багатомодальній AI.

Майбутні Наслідки для Контекстно-Залежних Носимих Пристроїв з AI

Пристрої, такі як iKairos, вказують на зміну від помічників на основі промпта до систем AI, які безперервно інтерпретують користувачів та їхнє середовище. Якщо цей підхід виявиться надійним, майбутні носимі пристрої могли б надавати допомогу на основі постійного контексту, а не чекати явних інструкцій, потенційно змінюючи спосіб, у який люди взаємодіють з календарями, засобами зв’язку, інструментами здоров’я та підключеними пристроями.

Ця зміна також введе суттєві виклики щодо приватності та управління. Носимий пристрій, який спостерігає за користувачем та навколишнім середовищем, може зібрати інформацію про осіб, які не дали згоди на запис. Фізичні контроли камери та обробка на пристрої могли б зменшити деякі ризики, але виробники все одно повинні бути прозорими щодо того, що збирається, як довго зберігається та які функції залежать від хмарної інфраструктури.

Категорія врешті-решт залежатиме від того, чи буде проактивна допомога постійно корисною, а не нав’язливою. Системи AI, які усвідомлюють контекст, повинні розуміти, коли втручатися, коли залишатися мовчазними та як спілкуватися невизначеність, коли вони неправильно тлумачать ситуацію. Компанії, які розв’яжуть ці проблеми, можуть допомогти створити нову форму амб’єнтного комп’ютера, тоді як ті, хто зазнає невдачі, могли б посилити існуючі побоювання щодо спостереження, ненадійного автоматизму та довгострокової життєздатності хмарно-залежного апаратного забезпечення, і як спілкуватися невизначеність, коли вони неправильно тлумачать ситуацію. Компанії, які розв’яжуть ці проблеми, можуть допомогти створити нову форму амб’єнтного комп’ютера, тоді як ті, хто зазнає невдачі, могли б посилити існуючі побоювання щодо спостереження, ненадійного автоматизму та довгострокової життєздатності хмарно-залежного апаратного забезпечення.