/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F434%2F58ef4d9680a246cae45a9fb41d6a9591.png)
Керівник Стенфордського університету Фей-Фей Лі створює стартап «просторовий інтелект»
Видатний комп’ютерний вчений Фей-Фей Лі створює стартап, який використовує обробку візуальних даних, схожу на людину, щоб зробити штучний інтелект (ШІ) здатним до передових міркувань, повідомили Reuters шість джерел у що було б стрибком вперед для технології.
Лі, якого вважають піонером у галузі штучного інтелекту, зібрав гроші для компанії в нещодавньому раунді початкового фінансування. Серед інвесторів були венчурна компанія Кремнієвої долини Andreessen Horowitz, за словами трьох джерел, і Radical Ventures, канадська фірма, до якої вона приєдналася як науковий партнер минулого року, за даними двох інших.
Прес-секретарі Andreessen Horowitz і Radical Ventures відмовилися від коментарів. Лі не відповів на запити про коментарі.
Лі широко відома як «хрещена мати штучного інтелекту» — титул, який походить від прізвиська «хрещені батьки», який часто використовують для позначення тріо дослідників, які в 2018 році отримали головну нагороду світу комп’ютерів, премію Тюрінга, за їхні прориви в технології штучного інтелекту. .
Описуючи стартап, одне джерело вказало на доповідь Лі на конференції TED у Ванкувері минулого місяця, у якій вона сказала, що передові дослідження включають алгоритми, які могли б правдоподібно екстраполювати, як виглядатимуть зображення та текст у тривимірному середовищі та діяти відповідно до цих передбачень, використовуючи концепцію під назвою «просторовий інтелект».
Щоб проілюструвати цю ідею, вона показала зображення кота з витягнутою лапою, який штовхає склянку до краю столу. За її словами, за частку секунди людський мозок може оцінити «геометрію цього скла, його місце в 3D-просторі, його зв’язок зі столом, котом і всім іншим», а потім передбачити, що станеться, і вжити заходів, щоб запобігти цьому. .
«Природа створила цей доброчесний цикл бачення та дії, що ґрунтується на просторовому розумі», — сказала вона.
Її власна лабораторія в Стенфордському університеті намагалася навчити комп’ютери, «як діяти в 3D-світі», додала вона, наприклад, використовуючи велику мовну модель, щоб змусити роботизовану руку виконувати такі завдання, як відкриття дверей і приготування сендвіча у відповідь. до словесних інструкцій.
Лі здобула собі ім’я в галузі штучного інтелекту, розробивши масштабний набір даних зображень під назвою ImageNet, який допоміг започаткувати покоління технологій комп’ютерного зору, які вперше могли надійно ідентифікувати об’єкти.
Вона є співкерівником Стенфордського Інституту штучного інтелекту, орієнтованого на людину, який зосереджується на розробці технології штучного інтелекту таким чином, щоб «поліпшити стан людини». Окрім наукової роботи, Лі керувала AI у Google Cloud з 2017 по 2018 рік, входила до ради директорів Twitter і консультувала політиків, у тому числі в Білому домі.
Лі поскаржився на розрив у фінансуванні досліджень штучного інтелекту між добре забезпеченим приватним сектором, з одного боку, та науковцями та державними лабораторіями з іншого, закликаючи уряд США до «місячного менталітету» інвестувати в наукові застосування технології та дослідження в галузі його ризики.
У її профілі в Стенфорді зазначено, що вона перебуває у частковій відпустці з початку 2024 року до кінця 2025 року. Серед дослідницьких інтересів, зазначених у її профілі, є «когнітивний штучний інтелект», комп’ютерний зір і роботизоване навчання.
У LinkedIn вона вказує свою поточну роботу як «новачок» і «щось нове», починаючи з січня 2024 року.
Переходячи у світ стартапів, Лі приєднується до змагань серед найпопулярніших компаній зі штучного інтелекту, щоб навчити їхні алгоритми здоровому глузду, щоб подолати обмеження сучасних технологій, таких як великі мовні моделі, які мають тенденцію виплескувати безглузду брехню посеред інакше сліпучі людські відповіді.
Багато хто каже, що ця здатність до «роздумів» повинна бути встановлена, перш ніж моделі ШІ зможуть досягти штучного загального інтелекту, або AGI, посилаючись на поріг, за якого система може виконувати більшість завдань так само добре або навіть краще, ніж людина.
Деякі дослідники вважають, що вони можуть покращити міркування, створюючи більші та складніші версії поточних моделей, тоді як інші стверджують, що шлях уперед передбачає використання нових «моделей світу», які можуть отримувати візуальну інформацію з фізичного середовища навколо них для розвитку логіки, відтворення як вчаться діти.