アメリカの人工知能（AI）新興企業「ジェネラル・イントゥイション」は、ロボット工学の分野において、多様な機器の制御に応用できる汎用的な「基盤モデル」を開発し、大規模な資金調達を実施したと発表しました。
文章生成AIが普及する以前、自然言語処理モデルは特定の用途ごとにゼロから構築されていました。しかし現在では、汎用的な基盤モデルを微調整して活用する手法が主流となっています。ジェネラル・イントゥイションのピム・デ・ウィッテCEOは、物理的な動きを伴うAIの分野でも同様の進化が起きると指摘しています。
デ・ウィッテCEOは、特定のロボットや環境に特化したデータ収集に注力するのではなく、動きや相互作用に関する直感的な理解を多様な環境に応用できる基盤モデルの開発が重要だとしています。現在多くの企業が行っている個別のアプローチは、汎用モデルの登場によって不要になる見通しだということです。
同社は、人間がコントローラーのどのボタンをいつ押したかといった、数百万時間分のビデオゲームのデータを用いて独自の基盤モデルを学習させました。この行動データが、空間や時間に関する人間のような直感的な推論能力を開発する上で鍵になるとしています。
この開発方針を背景に、同社は先月、企業評価額23億ドル（約3565億円）で、3億2000万ドル（約496億円）の資金調達を実施したと発表しました。
開発中のモデルは、長時間のビデオゲームのプレイが可能であるほか、わずか8分間の現実世界のデータで微調整するだけで、4足歩行ロボットを制御できることが実証されたということです。デ・ウィッテCEOは、「ロボットが他のセンサーを使わず、前方のカメラのみを使用して、人が行き交うオフィス環境で未知の状況に対応できたことは大きな驚きであり、今後の可能性を示すものだ」と述べています。
同社の最終的な目標は、自社でロボットを製造することではなく、他の企業が自社の機械を開発するための基盤となる「物理AIの基盤モデル」を提供することです。デ・ウィッテCEOは、「自動運転車などの開発を従来の10倍容易にするプラットフォームを目指す」方針です。