Pim de Witte, CEO de General Intuition, sostiene que la inteligencia artificial embodied seguirá el mismo camino que el procesamiento de lenguaje natural: en lugar de entrenar modelos robóticos especializados con grandes volúmenes de datos del mundo real, la industria debería apostar por conjuntos de datos de alta calidad que generen modelos fundacionales capaces de transferir intuición sobre movimiento e interacción entre entornos muy distintos.
La startup ha desarrollado su propio modelo fundacional tras entrenarlo con millones de horas de grabaciones de videojuegos, incluyendo información sobre los botones pulsados por un humano y el momento exacto. De Witte y Vinod Khosla, inversor principal, consideran que estos datos de acción son la clave para desarrollar una intuición espacial y temporal de tipo humano. El mes pasado, la compañía cerró una ronda de 320 millones de dólares con una valoración de 2.300 millones.
General Intuition ya demostró que su modelo actual puede jugar a un videojuego durante horas y, tras ajustarlo con solo ocho minutos de datos robóticos reales, controlar un robot cuadrúpedo que reaccionó en una oficina con objetos dinámicos y personas en movimiento usando únicamente la cámara frontal, sin sensores adicionales. El objetivo de la empresa no es fabricar robots, sino convertirse en el modelo fundacional de la IA física sobre el que otras compañías de robótica construyan sus propias máquinas.