ਜਦੋਂ AI ਉਦਯੋਗ "AGI" ਅਤੇ "superintelligence" ਦੇ ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਹੈ, AMI Labs ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਚੁਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। CEO Alexandre LeBrun, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ Turing Award ਜੇਤੂ Yann LeCun ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਇਸ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਚਰਚਿਤ ਸ਼ਬਦਾਂ (buzzwords) ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਆਧੁਨਿਕ AI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਕੜੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: physical intuition (ਭੌਤਿਕ ਅੰਤਰਬੋਧ)।

AGI ਦੇ ਅਰਥ-ਵਿਚਾਰਕ ਜਾਲ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ

ਸੀਉਲ ਵਿੱਚ ਹੋਈ International Conference on Machine Learning ਵਿੱਚ, LeBrun ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ AMI Labs "AGI" ਜਾਂ "superintelligence" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਿਹਾ, "ਇਸਦੀ ਕੋਈ ਵਧੀਆ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। superintelligence ਕੀ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ ਹੈ," ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਸਿਰਫ਼ ਹਾਈਪ (hype) ਨੂੰ ਜਿਉਂਦਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਿਧਾਂਤਕ ਚੇਤਨਾ (theoretical consciousness) ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, AMI Labs "world models" ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ (physics) ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਅਗਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ large language model ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ world model ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੇਬਲ ਤੋਂ ਗਲਾਸ ਨੂੰ ਧੱਕਾ ਦੇਣ ਨਾਲ ਉਹ ਡਿੱਗ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿੱਚੋਂ ਪਾਣੀ ਡਿੱਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਇਆ 'ਦਿਮਾਗ'

LeBrun ਨੇ ਨੁਕਤਾ ਉਠਾਇਆ ਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਜੇ ਵੀ "ਭੌਤਿਕ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮੂਰਖਤਾਪੂਰਵਕ" ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰੋਬੋਟ ਸਥਿਰ ਰੁਟੀਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਘਰਾਂ ਜਾਂ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੀਆਂ ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਅੜਖੇ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਉਹ LLMs ਅਤੇ world models ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਤਰਕ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ, LLMs ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ world models ਭੌਤਿਕ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ (physical interaction) ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੰਦਰਭ (context) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ—ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਰਕਤ ਦੌਰਾਨ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਰਾਹੀਂ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨਾ

AMI Labs ਅਜੇ ਉਤਪਾਦ (product) ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ $3.5 billion ਦੀ pre-money valuation 'ਤੇ $1.03 billion ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ world models ਨੂੰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਅਜਿਹੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਣ।

LeBrun ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਦੱਖਣੀ ਕੋਰੀਆ ਇੱਕ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਉਚਿਤ ਹੈ: ਇਸਦਾ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਖੇਤਰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਹਨ। "ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਭਾਰੀ" ਉਦਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਕੇ, AMI Labs ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਅਸਲੀਅਤ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ LLMs ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ।

ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੈਕਸਟ (generative text) ਤੋਂ ਭੌਤਿਕ ਬੁੱਧੀ (physical intelligence) ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ AI ਦੇ ਅਗਲੇ ਮੋੜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ਨੇ ਗਿਆਨ ਦਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੀਤਾ; ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ, world models ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਭੌਤਿਕ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਰੇਗੀ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੂੰ ਕਵਿਤਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਕਮਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅੰਤਰਬੋਧਪੂਰਵਕ (intuitive) ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

  • World Models ਬਨਾਮ LLMs: LLMs ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ (token) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ; world models ਅਗਲੀ ਭੌਤਿਕ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਅੰਤਰਬੋਧ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  • ਭੌਤਿਕ ਸੰਦਰਭ (Physical Context) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਅੱਜ ਦੇ AI ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਸਥਿਤੀਜਨਕ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ; world models ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਹੈ।
  • ਰਣਨੀਤਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਫੋਕਸ: AMI Labs ਭੌਤਿਕ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਡਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦੱਖਣੀ ਕੋਰੀਆ ਵਰਗੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।