General Intuition reser 320 miljoner dollar för att träna AI-agenter på spelklipp

Startupen General Intuition har tagit in 320 miljoner dollar till en värdering på 2,3 miljarder. Tesen: hundratals miljoner timmar gameplay, med inspelade knapptryck, kan lära en AI-agent röra sig i världen bättre än ren videodata.

NYHET

General Intuition reser 320 miljoner dollar för att träna AI-agenter på spelklipp

Samma modell som spelar Fortnite-liknande spel styr också en fyrbent robot. Nyckeln är knapptrycken i klippen.

1UP · GENERERAD GRAFIK

AI-startupen General Intuition har tagit in 320 miljoner dollar i en finansieringsrunda som värderar bolaget till 2,3 miljarder dollar. Det rapporterar TechCrunch, som besökt företagets kontor i New York. Med rundan inräknad uppger bolaget en total känd finansiering på 454 miljoner dollar, efter en runda på 134 miljoner vid lanseringen i oktober förra året.

Affärsidén ligger mitt i korsningen mellan spel och AI: att använda gameplay som träningsdata för agenter som ska kunna röra sig i världen. Bolaget knoppades av från grundaren Pim de Wittes andra företag Medal, en tjänst där spelare laddar upp och delar spelklipp. De hundratals miljoner timmarna av uppladdat material gav den första datamängden.

Varför just spelklipp?

Enligt de Witte är det inte själva videon som är nyckeln, utan de inbäddade “action-etiketterna”, alltså exakt vilka knappar en spelare tryckte på och när. De flesta konkurrenter försöker enligt honom härleda handlingar enbart från bild, vilket han menar är otillräckligt. Genom att koppla bild till handling ska modellen kunna skilja “jaget” från “omgivningen” och få en rikare förståelse av orsak och verkan.

TechCrunchs reporter beskriver demonstrationer där samma modell både styr en spelagent och en fyrbent robot. Enligt bolaget krävdes bara åtta minuters verklig robotdata för att finjustera modellen för den fyrbenta roboten. Reportern testade också bolagets “world model”, en simulerad miljö som genereras bildruta för bildruta, och konstaterade att den lärt sig att väggar är väggar och stegar går att klättra på, kunskap modellen dragit ur gameplay.

Vilka backar bolaget?

Rundan leddes av Khosla Ventures, med deltagande från bland andra General Catalyst, Jeff Bezos, Eric Schmidt, Nico Rosberg samt forskare från Google DeepMind och MIT. Merparten av pengarna ska gå till att skala upp beräkningskraft via ett avtal med CoreWeave, och en del öronmärks för att bredda tillgången till bolagets API i slutet av sommaren.

1up:s läsning

För 1up:s läsare är det här en påminnelse om att spelmaterial blivit en eftertraktad råvara i AI-utvecklingen, inte för att generera spel, utan för att lära maskiner intuition. Investeraren Vinod Khosla jämför själv potentialen med det språng som “resonemang” innebar för språkmodeller.

Samtidigt är det värt att vara nykter. TechCrunch påpekar att General Intuition inte är ensamt om problemet, och att ingen ännu visat att den här sortens modell håller i den fysiska världen, i stor skala. Mycket av det imponerande sker i kontrollerade demos. Att gameplay skulle vara en skalbar genväg till robotik är en attraktiv tes, men det är fortfarande just en tes, och 320 miljoner dollar är en satsning på att den ska hålla.