ロボット用 AI の基盤モデルを開発するスタートアップ General Intuition が先月 $320 million（約510億円） を調達し、$2.3 billion（約3700億円） の評価を得ました。
同社はビデオゲーム映像で学習したモデルをわずか 8 分の実ロボットデータで実装でき、ChatGPT が自然言語処理を変えたのと同じように、ロボット開発全体が汎用基盤モデルへ移行すると主張しています。
何が起きたか
General Intuition は先月、$320 million（約510億円） の資金調達を $2.3 billion（約3700億円） の評価額で実施しました。同社はビデオゲームのデータを使い、ロボットに空間・時間認識の直感を持つ基盤モデル（基礎となる汎用AI）を開発しており、わずか 8 分の実世界ロボット学習データで四足歩行ロボットを制御できることを実証しています。
なぜ重要か
CEO の Pim de Witte は、ChatGPT が自然言語処理業界にもたらしたように、ロボット業界も汎用の基盤モデルへシフトすると主張しています。従来は各企業が数百万時間の実世界データを集めて専用モデルを構築していましたが、質の高い基盤モデルがあれば数分で対応できるため、産業全体の開発効率が大きく変わる可能性があります。
注目点
同社の目標はロボットを自社製造することではなく、他社が自動運転車やロボット製品を開発するための基盤となることです。de Witte は「次の自動運転車企業の開発を 10 倍簡単にする」と述べています。
ロボット業界は長年、個別の用途や環境ごとに膨大なリアルワールドデータを収集し、専用モデルを一から構築してきました。しかし OpenAI の GPT-3 が自然言語処理産業を変えたのと同じく、ロボット分野でも汎用基盤モデルへの転換が起きる、と de Witte は主張しています。その鍵が高質のビデオゲーム学習データです。ボタン操作と映像を紐付けることで、モデルは物理空間での因果関係や動きの直感を学習でき、実環境への転移学習がはるかに効率的になります。実際、8 分間のロボット学習で複雑な環境（動的物体、人間、フロントカメラのみ）への対応が実現した点は、de Witte 自身も予想外だったとのことです。今後、ロボット開発企業が数百万時間のデータ収集から解放されることになれば、自動運転やロボット分野の産業構造は大きく変わるとみられます。
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