कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुनियादी ढांचे के निर्माण की वर्तमान उच्च लागत नवाचारों को गंभीर रूप से धीमा कर रही है। कम्प्यूटेशनल शक्ति की समस्याएं, उपकरण पर उच्च खर्च और मालिकाना डेटा एकत्र करने की लंबी प्रक्रिया आधुनिक रोबोटिक्स को एक बेहद महंगा उद्यम बनाती है।
यही कारण है कि जनरललिस्ट एआई ने इस टूटी हुई प्रतिमान को पूरी तरह से बदलने के लिए 200 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। वे भौतिक एआई मॉडल के विकास में बाधा डालने वाली डेटा की गंभीर कमी की समस्या का समाधान कर रहे हैं।
सीईओ पीट फ्लोरेंस के नेतृत्व में, कंपनी नए धातु अंगों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रही है, बल्कि 'मस्तिष्क' विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है। केवल सामान्यीकृत सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करके, वे पारंपरिक हार्डवेयर सीमाओं को दरकिनार करते हैं। यह दृष्टिकोण एक साहसिक और निर्णायक कदम है।
आज रोबोटिक्स का परिदृश्य जीपीटी-3 के शुरुआती, अराजक दिनों जैसा है, ठीक वैसे ही जैसे बड़े भाषा मॉडल के आने से पहले इंटरनेट दिखता था। मॉडल आश्चर्यजनक सुधार प्रदर्शित कर रहे हैं और तेजी से वाणिज्यिक व्यवहार्यता प्राप्त कर रहे हैं।
हालांकि, एक समस्या है: पारंपरिक रोबोट अक्सर स्पष्ट आदेशों की प्रतीक्षा करते हैं, जो उनकी सीखने की क्षमता को बहुत सीमित करता है। प्रगति के लिए भौतिक अनुभव और बड़े पैमाने पर आवश्यकता होती है। रोबोटों को अप्रत्याशित वास्तविक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देकर, जनरललिस्ट इन सॉफ्टवेयर मॉडल को वास्तविक समय में अनुकूलित होने के लिए मजबूर करता है।
जनरलिस्ट के नवीनतम विकास, जैसे जेन वन, प्रभावशाली उभरती क्षमताओं का प्रदर्शन करते हैं जो कठोर परिदृश्यों का पालन करने से परे हैं। उदाहरण के लिए, एक रोबोट जिसे केवल वस्तु को पकड़ने के लिए दाहिने हाथ का उपयोग करना सिखाया गया था, अचानक बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बाएं हाथ का उपयोग करके एक जटिल कार्य करने में सक्षम होता है। इसे उभरती द्विपक्षीयता कहा जाता है - एक सहज और लगभग मानवीय गुण।
इसके अलावा, ये मॉडल अपरिचित उपकरणों के साथ काम करते समय अनप्रोग्राम्ड सरलता प्रदर्शित करते हैं। यह केवल सॉफ्टवेयर का एक छोटा अपडेट नहीं है, बल्कि इस बात में एक मौलिक सफलता है कि मशीनें नई स्थितियों को कैसे संसाधित और प्रतिक्रिया करती हैं।
8VC के नेतृत्व में नया पूंजी निवेश, प्रभावशाली 400 मिलियन डॉलर प्राप्त करने के केवल दो महीने बाद, जनरललिस्ट एआई में बाजार के उच्च विश्वास को दर्शाता है। प्रमुख खिलाड़ियों, जिनमें Nvidia, Bezos Expeditions और Spark Capital शामिल हैं, ने कंपनी में रुचि दिखाई है। इसका कारण यह है कि जो व्यक्ति सामान्यीकृत भौतिक बुद्धिमत्ता का कोड सुलझाएगा, वह ब्लू-कॉलर कार्यबल को हमेशा के लिए बदल सकता है।
कंपनी का 2 बिलियन डॉलर का मूल्यांकन आकस्मिक नहीं है; यह भविष्य पर सावधानीपूर्वक गणना किया गया दांव है, जहां अनुकूली बुद्धिमान सॉफ्टवेयर सभी प्रकार के रोबोटों के लिए वैश्विक बाजार में सार्वभौमिक ऑपरेटिंग सिस्टम बन जाएगा। वास्तविक लड़ाई सिलिकॉन के लिए नहीं है, बल्कि डेटा के लिए है। पाठ मॉडल के विपरीत, जो एक दिन में अरबों शब्दों को आसानी से स्कैन कर सकते हैं, भौतिक एआई के लिए अद्वितीय, मालिकाना इंटरैक्शन, साथ ही प्रभावी प्रसंस्करण के लिए विशाल कम्प्यूटेशनल शक्ति और उच्च श्रेणी के विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।
स्टार्टअप का अंतिम लक्ष्य बहुत स्पष्ट है: जनरललिस्ट एआई अनुकूलन योग्य स्वचालन के लिए प्रवेश बाधा को काफी कम करके भौतिक वस्तुओं के उत्पादन के लोकतंत्रीकरण में तेजी लाने का प्रयास करता है। सच्चे मूर्त बुद्धिमत्ता का जन्म हो रहा है, और यह उम्मीद से अधिक तेजी से हो रहा है। दौड़ पूरी गति से चल रही है, और विजेता वह कंपनी नहीं होगी जिसके पास सबसे अच्छे धातु के पुर्जे होंगे, बल्कि वह होगी जिसके पास सबसे बुद्धिमान और अनुकूलनीय डिजिटल मस्तिष्क होगा।