AMI Labs

Enquanto o restante da indústria de inteligência artificial (IA) corre para rotular seu trabalho como “IA geral” ou “superinteligência”, Alexandre LeBrun, CEO da AMI Labs, uma startup de modelo de mundo criada por Yann LeCun, evita esses termos completamente. Em uma entrevista à TechCrunch, LeBrun afirmou que a empresa não usa termos como “IA geral” ou “superinteligência” em absoluto. “Nunca usamos a palavra IA geral. E eu apenas notei que ninguém está usando mais; eles mudaram para superinteligência”, disse ele. “Na próxima vez, mudaremos para algo mais uma vez.” Ele não está convencido com o novo rótulo também. “Não há uma boa definição. O que é superinteligência? Eu não sei. Não é uma palavra muito útil.”

Essa é uma posição enfática de um fundador que está no centro da corrida mais recente da IA. A TechCrunch conversou com LeBrun enquanto ele estava em Seul, na Coreia do Sul, na semana passada, para participar da Conferência Internacional de Aprendizado de Máquina, onde ele estava procurando por parceiros industriais locais, empresas globais e pesquisadores. A AMI Labs ainda está na fase pré-produto, mas já está cortejando empresas de robótica, manufatura e eletrônica. Um modelo de mundo, que incorpora a física para prever e trabalhar com o mundo real, precisa provar seu valor fora do laboratório, explicou LeBrun.

Uma área onde os modelos de mundo são esperados ter um grande impacto é a robótica. Por enquanto, os robôs estão apenas executando rotinas fixas, “completamente estáticas”, e a IA permanece “muito burra no mundo físico”, disse LeBrun. Mesmo quando a IA pode apenas fazer com que os robôs “sejam conscientes do contexto”, isso marcaria “uma grande diferença para o mundo”. Essa IA consciente do contexto teria sido útil, por exemplo, para evitar que um robô que estava dançando e fazendo kung fu em um evento público se aproximasse e chutasse uma criança. “O hardware é muito avançado; o progresso no hardware nos últimos meses é incrível, mas não há cérebro.”

Um modelo de linguagem grande (LLM) prevê a próxima palavra ou texto, e um modelo de mundo prevê o próximo estado. Empurre um copo para fora da mesa, e você já sabe que ele vai cair e derramar; essa é a intuição que um modelo de mundo pretende capturar: prever o próximo estado do mundo, explicou LeBrun. Ele não está afirmando que os modelos de mundo são melhores do que os LLMs, que são “complementares, não substituíveis” quando se trata de sistemas de IA que entendem o mundo físico, disse LeBrun. Traçando um paralelo com as funções distintas de linguagem e raciocínio do cérebro humano, ele acrescentou que os LLMs permanecerão as ferramentas mais eficientes para processar a linguagem, enquanto os modelos de mundo fornecerão contexto e compreensão do mundo real.

Quase todas as indústrias que “têm contato com o mundo real” poderiam eventualmente utilizar robótica baseada em modelos de mundo, disse LeBrun, argumentando que os ambientes físicos permanecem onde os LLMs são mais fracos. Um robô de fábrica repetindo o mesmo movimento funciona bem o suficiente hoje, disse ele. O desafio começa quando “você leva seu robô para fora, para um ambiente mais aberto, em sua casa ou na rua”, onde ele precisa entender seus arredores e operar com segurança. “Os robôs não são seguros agora”, disse ele. “Não há solução para isso hoje.”

A área de saúde oferece um exemplo mais pessoal para LeBrun, cuja empresa anterior foi a Nabla, uma startup de IA em saúde. Ele comparou os sistemas de IA atuais a um médico treinado apenas em livros didáticos e sem residência. Os LLMs podem ser úteis na medicina, disse ele, mas cobrem “apenas 1% da saúde”. O resto depende da experiência no mundo real. Mas um modelo de mundo, disse LeBrun, não pode ser construído dentro de um laboratório. Para treinar a realidade, a AMI precisa de ambientes reais e parceiros próximos, de acordo com o CEO. “Necessitamos ter acesso ao mundo real”, e “é mais fácil para nós fazer isso com parceiros”. É parte disso que o atrai para a Ásia, onde os robôs, os chips e as fábricas realmente estão.

LeBrun não está disposto a detalhar uma estratégia completa para a Ásia ainda. “É muito cedo”, disse ele. Mas o atrativo para a Coreia do Sul se resume a duas coisas. Primeiro, a Coreia tem indústrias avançadas em robótica, semicondutores e manufatura; os setores com alta intensidade de hardware que a primeira onda de IA mal tocou. O segundo atrativo é a velocidade. LeBrun apontou para o plano nacional da Coreia de investir dinheiro em IA e seu histórico como um dos primeiros a adotar. “A Coreia foi a mais rápida a adotar a internet há 25 anos”, disse ele. É essa combinação, uma base industrial profunda mais uma disposição para abraçar a IA rapidamente, que ele chama de “única”, e o motivo pelo qual “queremos estar aqui desde o início”.

A AMI Labs está trabalhando arduamente para desenvolver um modelo de mundo que possa ser aplicado em diversas indústrias, desde a manufatura até a saúde. Com a ajuda de parceiros e investidores, a empresa está se posicionando para liderar a corrida pela IA geral. No entanto, LeBrun enfatiza que o caminho para o sucesso não será fácil. “É um desafio enorme”, disse ele. “Mas acreditamos que o prêmio vale a pena.” Com a tecnologia certa e os parceiros certos, a AMI Labs está pronta para revolucionar o mundo da IA e mudar a forma como as empresas e as pessoas interagem com o mundo físico.