Alexandre LeBrun, el director ejecutivo de AMI Labs, le dijo a TechCrunch durante una parada en la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático en Seúl que su empresa no etiquetará su trabajo como inteligencia artificial general (AGI) o superinteligencia. "Nunca usamos la palabra AGI", dijo LeBrun, agregando que la industria ya ha pasado a la terminología de superinteligencia, que también encuentra vaga e inútil.

En lugar de perseguir la terminología, LeBrun se enfoca en construir un "modelo mundial" - un sistema de IA que predice el próximo estado del mundo físico en lugar de solo la próxima palabra. Explicó que un modelo de lenguaje grande (LLM) pronostica texto, mientras que un modelo mundial anticipa cómo se moverán los objetos, como un vaso que se vuelca cuando se empuja. Los dos enfoques, dijo, son complementarios: los LLM son excelentes para el procesamiento del lenguaje, mientras que los modelos mundiales proporcionan el contexto necesario para que los robots entiendan y actúen de manera segura en entornos reales.

LeBrun destacó los límites actuales de la robótica, señalando que la mayoría de los robots industriales siguen rutinas estáticas y carecen de conciencia situacional. Dio un ejemplo hipotético de un robot que baila en un evento público e involuntariamente patea a un niño, subrayando la necesidad de IA consciente del contexto. "Los robots no son seguros en este momento", advirtió, "no hay solución para eso hoy". El desafío, dijo, se intensifica cuando los robots se mueven más allá de los pisos de fábrica controlados hacia hogares o calles.

La atención médica, otro sector donde LeBrun ve potencial, ilustra la brecha entre la IA solo de lenguaje y la experiencia del mundo real. Comparó la IA actual con un médico que solo ha leído textos y nunca ha completado una residencia, sugiriendo que la IA de modelo mundial podría cubrir el 99 por ciento restante de experiencia práctica.

Para entrenar sus modelos, AMI Labs necesita acceso a entornos del mundo real, una necesidad que está impulsando a la empresa hacia Asia, y particularmente hacia Corea del Sur. LeBrun citó la base de robótica, semiconductores y fabricación avanzada de Corea, así como la rápida adopción del país de nuevas tecnologías, como atractivos clave. "Corea fue el adoptador más rápido de Internet 25 años atrás", dijo, agregando que el plan nacional de IA del país y la financiación sustancial para chips, centros de datos y IA física crean un ecosistema único para AMI Labs.

El partidario local JP Lee, director ejecutivo de SBVA, repitió el sentimiento, elogiando al gobierno de Corea por apoyar LLM soberanos y urgiendo una mayor inversión en IA física. Lee señaló la iniciativa de junio de Seúl para movilizar aproximadamente $880 mil millones para infraestructura relacionada con la IA como evidencia del compromiso del país.

AMI Labs, cofundada por el ganador del Premio Turing Yann LeCun después de su partida de Meta, sigue sin productos. La startup recaudó $1.03 mil millones en marzo a una valoración pre-dinero de $3.5 mil millones, pero aún no ha anunciado una línea de tiempo para productos. LeBrun prometió una sorpresa cuando la empresa esté lista, enfatizando que la próxima fase involucrará pruebas en el mundo real con socios industriales en lugar de demostraciones de laboratorio.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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