Este es un extracto de Fuentes de Alex Heathun boletín informativo sobre IA y la industria tecnológica, distribuido solo para los suscriptores de The Verge una vez por semana.

A mediados del año pasado, Pim de Witte empezó a contactar con un puñado de destacados laboratorios de IA para ver si estarían interesados ​​en utilizar datos de Medallasu popular plataforma de cortaduras de videojuegos, para formar a sus agentes.

En cuestión de semanas, quedó claro que los datos de Medal eran más valiosos para los laboratorios de lo que esperaba. “Recibimos múltiples ofertas de adquisición muy rápidamente”, me dijo. (Se negó a dar nombres, pero ha sido reportado que OpenAI ofrecía 500 millones de dólares). “Al principio, estábamos conveniente interesados ​​en ellas”, dijo sobre las ofertas, pero eso “fue principalmente el resultado de que no entendíamos en qué estábamos sentados”.

Había enterado Google DeepMind. trabajo de investigación mostrando que los datos de los juegos se pueden utilizar para enseñar a la IA cómo navegar en un entorno 3D. Sin secuestro, el interés de los laboratorios de IA le hizo darse cuenta de que sus datos de Medal, que recibe aproximadamente 2 mil millones de cargas de vídeo por año de decenas de miles de videojuegos, podrían estilarse para desarrollar un maniquí fundamental único para extender la IA al mundo verdadero.

Hoy, Pim de Witte anunció que Medal está poniendo en marcha un nuevo laboratorio de inteligencia sintético llamado Normal Intuition que ha recaudado una ronda original de 133,7 millones de dólares. El patrimonio de la ronda proviene principalmente de Vinod Khosla, fundador de Khosla Ventures y uno de los primeros inversores en OpenAI. Otros inversores incluyen Normal Catalyst y Raine Group. Moritz Baier-Lentz, que supervisa las inversiones en juegos de Lightspeed, todavía se unirá a la startup a tiempo parcial como miembro fundador del equipo.

Khosla cree que Normal Intuition podría tener tanto impacto en el campo de los agentes de IA como lo fue OpenAI en cómo las personas usan grandes modelos de verbo. Es el control de semillas más noble de su empresa desde que respaldó OpenAI en 2018. “Es una puesta conveniente noble”, me dijo. “Tienen un conjunto de datos único y un equipo único”.

A menos que estés inmerso en el mundo de la IA, probablemente aún no hayas aurícula mucho sobre los modelos mundiales. Es una rama de la investigación que entrena a la IA para que tenga comprensión espacial como un ser humano. La idea es que un androide pueda, por ejemplo, predecir cuándo se derramará un vaso de agua al caer de una mesa y agarrarlo antaño de que caiga. De modo más habilidad, los investigadores de IA buscan cada vez más modelos mundiales como una forma de entrenar agentes que puedan crear e interactuar de modo confiable con un espacio 3D.

Entre los líderes destacados de la IA, el director ejecutor de Google DeepMind, Demis Hassabis, ha sido el defensor más vocal de los modelos mundiales y su importancia para obtener la AGI. Google recientemente hizo una demostración de Genie 3, un maniquí que genera un entorno similar a un videojuego desde cero mientras navegas por él. Incluso hay un puñado de nuevas empresas que trabajan en modelos similares, incluido World Labs de Fei-Fei Li, que esta semana lanzó su propia demostración de un maniquí que genera vídeo interactivo en tiempo verdadero.

Para Normal Intuition, el objetivo es controlar cualquier tipo de dispositivo que pueda asignarse a un teclado y un mouse o que tenga un esquema de entrada similar a un regulador de repertorio, según de Witte. Prórroga que el primer maniquí de la startup sea utilizado por drones de búsqueda y rescate, pero ve potencial para aplicaciones en otras áreas, incluidos robots humanoides y coches autónomos.

Así como los LLM se capacitaron inicialmente con datos de texto de Internet, de Witte cree que los entornos de repertorio desbloquearán la capacidad de la IA para predecir de modo confiable la acto adecuada a tomar en el mundo físico. “Los juegos son básicamente el único ámbito verificable para el razonamiento espacio-temporal”, explicó. “Se puede separar una buena acto de una mala acto, por eso es tan valiosa”.

Aún así, es una puesta arriesgada. El camino técnico correcto para los modelos del mundo en incremento es objeto de acalorados debates en la industria de la IA y, como incluso Khosla me señaló, no está claro qué datos resultarán en última instancia los más valiosos. Miembros del primer equipo de investigación de De Witte han publicado investigación trascendental en el campo, pero la startup todavía compite con gigantes mejor financiados como Google. “Cierto ganará mucho en este mercado”, dijo Khosla, quien me dijo que cree que es un dominio donde “se construirán múltiples empresas de cientos de miles de millones de dólares y potencialmente incluso billones de dólares”.

De Witte predice que las empresas de juegos se convertirán en los principales objetivos de adquisición para los laboratorios de inteligencia sintético a medida que aumente el interés en los modelos mundiales. Su intrepidez de iniciar Normal Intuition fue impulsada por la comprensión de que, gracias a los datos de Medal, se encuentra en una posición única para ser más que un proveedor de datos. Sin secuestro, me advirtió que a otros podría resultarles difícil resistirse a los controles de licencias y a las ofertas de adquisición de los grandes laboratorios de IA.

“Estás en desventaja en materia de información”, dijo cuando le pregunté si tenía algún consejo para la industria del repertorio. “Cuanto mejores sean estos modelos, menos datos probablemente necesitarán”.