La plataforma de videojuegos Medal ha creado recientemente un laboratorio de investigación en inteligencia artificial llamado General Intuition y ha anunciado que ha completado una ronda de financiación de semilla de 133,7 millones de dólares, liderada por Khosla Ventures y General Catalyst, con participación de Raine. Esta empresa emergente utiliza los datos masivos de videojuegos acumulados por Medal para entrenar modelos base y agentes de inteligencia artificial, enfocándose en comprender cómo los objetos y entidades se mueven en el espacio y el tiempo, una capacidad conocida como razonamiento espaciotemporal.
General Intuition cree que su conjunto de datos supera a plataformas alternativas como Twitch o YouTube en la formación de agentes. Este conjunto de datos incluye 2 mil millones de videos anuales provenientes de 10 millones de usuarios activos mensuales, cubriendo miles de juegos. Pim de Witte, CEO de Medal y General Intuition, explicó que los fragmentos de video subidos por los jugadores suelen ser casos extremos muy negativos o positivos, lo cual proporciona datos valiosos en los bordes para el entrenamiento. "Obtienes un sesgo de selección que apunta exactamente a ese tipo de datos que realmente quieres usar para tu trabajo de entrenamiento".
Esta ventaja en datos ha llamado la atención de OpenAI, según informes. Según The Information, OpenAI intentó comprar Medal el año pasado por 5 mil millones de dólares, aunque ni OpenAI ni General Intuition han comentado sobre este reporte.
En términos de avances tecnológicos, el equipo fundador ha logrado algunos avances. El modelo de General Intuition puede comprender entornos no entrenados y predecir correctamente las acciones dentro de ellos. Este modelo lo hace completamente mediante entradas visuales: el agente solo ve lo que ve un jugador humano y se mueve en el espacio a través de entradas del controlador. La empresa afirma que este enfoque puede trasladarse naturalmente a sistemas físicos como brazos robóticos, drones y vehículos autónomos, ya que estos dispositivos suelen ser controlados por jugadores con mandos de videojuegos.
Los próximos hitos de General Intuition incluyen dos direcciones: generar nuevos mundos simulados para entrenar otros agentes, y navegar de forma autónoma en entornos físicos completamente desconocidos.
En cuanto a su estrategia comercial, General Intuition se distingue claramente de otros desarrolladores de modelos del mundo. Aunque la empresa también está construyendo modelos del mundo para entrenar agentes de inteligencia artificial, estos modelos no son productos en sí mismos. A diferencia de DeepMind y World Labs, que venden sus modelos del mundo Genie y Marble respectivamente para entrenar agentes y crear contenido, General Intuition ha elegido otras aplicaciones para evitar problemas de derechos de autor.
De Witte afirmó claramente: "Nuestro objetivo no es producir modelos que compitan con los desarrolladores de videojuegos". En cambio, las aplicaciones de videojuegos de la empresa se centran en crear robots y personajes no jugadores que puedan superar los "robots deterministas" tradicionales, es decir, personajes programados que siempre producen la misma salida.
Moritz Baier-Lentz, miembro fundador de General Intuition y socio de Lightspeed Ventures, dijo: "Estos robots pueden escalar a cualquier nivel de dificultad. Crear un robot invencible que supere a todos no es atractivo, pero si puedes escalar gradualmente y llenar la fluidez para cualquier situación de jugador, manteniendo su tasa de victoria alrededor del 50%, esto maximizará su participación y retención".
De Witte tiene experiencia en trabajos humanitarios, lo que ha influido en la atención de la empresa hacia aplicaciones de drones de rescate. Estos drones a veces deben navegar en entornos desconocidos sin GPS y extraer información.
A largo plazo, De Witte y Baier-Lentz consideran que la funcionalidad central de General Intuition -el razonamiento espaciotemporal- es una parte clave para alcanzar la inteligencia artificial general (AGI). Mientras que los principales laboratorios de IA se enfocan en construir modelos de lenguaje más potentes, General Intuition cree que la AGI real necesita algo que los modelos de lenguaje de gran tamaño carecen fundamentalmente.
De Witte dijo: "Como humanos, creamos textos para describir lo que ocurre en nuestro mundo, pero al hacerlo, pierdes mucha información. Pierdes la intuición general sobre el razonamiento espaciotemporal".
