Nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Der Artikel wurde in Qubit (öffentliches Konto QbitAI) nachgedruckt.
Autor: Yuyang

„AI Godmother“ Li Feifei hat jetzt einen neuen Titel:

Der Gründer des neuen Einhorns „räumliche Intelligenz“.

Laut der britischen „Financial Times“ gründete Li Feifei in weniger als vier Monaten sein erstes UnternehmenWeltlabore, hat inzwischen eine Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar überschritten.

Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat World Labs in der jüngsten Finanzierungsrunde rund 100 Millionen US-Dollar (ca. 725 Millionen RMB) eingesammelt.

Derzeit hat das Unternehmen zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen. Zu den Investoren zählen Silicon Valley Venture Capital a16z und Radical Ventures.

1

Räumliche Intelligenz ermöglicht es der KI, die reale Welt zu verstehen

Quellen zufolge wurde World Labs im April dieses Jahres gegründet. Li Feifei äußert sich eher zurückhaltend zu diesem Unterfangen. Auf ihrer LinkedIn-Homepage lautet der neueste Trend immer noch „Neuling“.

In einer Reihe aktueller Aktivitäten verriet sie jedoch im Detail, was"Räumliche Intelligenz":

Visualisierung führt zu Einsicht; Sehen führt zu Verständnis; Verständnis führt zu Handeln.

Einfach ausgedrückt glaubt Li Feifei, dassRäumliche Intelligenz ist „ein Schlüsselteil des Puzzles bei der Lösung von Problemen der künstlichen Intelligenz“.

In einem 15-minütigen TED-Vortrag, der im Mai veröffentlicht wurde, teilte Li Feifei weitere Gedanken zur räumlichen Intelligenz mit. Zu den wichtigsten Punkten gehören:

• Es wird angenommen, dass die Sehfähigkeit die kambrische Explosion ausgelöst hat – eine Zeit, in der Tierarten in großer Zahl in den Fossilienbestand eingingen. Was als passive Erfahrung begann, bei der man sich einfach so positionierte, dass das Licht hereingelassen wurde, wurde schnell aktiver und das Nervensystem begann sich zu entwickeln ... diese Veränderungen führten zur Entstehung von Intelligenz.

• Ich sage seit Jahren, dass Fotografieren und Verstehen nicht dasselbe sind. Heute möchte ich noch einen Punkt hinzufügen: Nur schauen reicht nicht aus. Sehen Sie, es dient dem Handeln und Lernen.

• Wenn wir wollen, dass die KI über ihre derzeitigen Fähigkeiten hinausgeht, wollen wir nicht nur eine KI, die sehen und sprechen kann, sondern auch eine KI, die handeln kann. Der neueste Meilenstein in der räumlichen Intelligenz besteht darin, Computern das Sehen, Lernen und Handeln beizubringen und zu lernen, besser zu sehen und zu handeln.

• Mit dem beschleunigten Fortschritt der räumlichen Intelligenz entfaltet sich vor unseren Augen in diesem positiven Kreislauf eine neue Ära. Dieser Zyklus katalysiert das Roboterlernen, eine Schlüsselkomponente jedes verkörperten Intelligenzsystems, das die 3D-Welt verstehen und mit ihr interagieren muss.

Li Feifei teilte auch die neuesten Fortschritte ihres Labors auf dem Gebiet der räumlichen Intelligenz mit.

Beispielsweise die Entwicklung von Simulationsumgebungen, die auf 3D-Raummodellen basieren, sodass Computer lernen können, sich darin frei zu bewegen.

Ein weiteres Beispiel ist VoxPoser, das eine Welle von Diskussionen über verkörperte Intelligenz auslöste: Menschen können Robotern nach Belieben Anweisungen in natürlicher Sprache erteilen, und das große Sprachmodell + das visuelle Sprachmodell können dem Roboter automatisch dabei helfen, Pläne zur Erledigung von Aufgaben zu erstellen.

Die Financial Times zitierte einen Risikokapitalgeber, der sich genauer auf die neuesten Trends in Li Feifeis Startup einließ:

World Labs entwickelt ein Modell, das die dreidimensionale physische Welt verstehen und im Wesentlichen die physikalischen Eigenschaften, die räumliche Lage und die Funktion von Objekten verstehen und simulieren kann.

Es ist erwähnenswert, dass Li Feifei in dem neuesten Artikel, den er gemeinsam mit dem Stanford-Logiker und Philosophen John Etchemendy verfasst hat, auch erwähnte, dass große Modelle keine Körper haben und daher keine subjektiven Erfahrungen mit den durch physiologische Zustände verursachten Ergebnissen erzeugen können.

Wir haben die empfindungsfähige KI noch nicht erreicht, und größere Sprachmodelle werden uns nicht dabei helfen, dorthin zu gelangen. Wenn wir in KI-Systemen Empfindungsvermögen erreichen wollen, müssen wir besser verstehen, wie Empfindungsvermögen in biologischen Systemen entsteht.

Aus dieser Sicht scheint Li Feifeis Unternehmertum im Bereich Weltraumintelligenz größere wissenschaftliche Forschungs- und Geschäftsambitionen zu haben.

1

„KI-Patin“ Li Feifei

Li Feifei ist eine der einflussreichsten Frauen und Chinesinnen im Bereich KI.

Über ihr legendäres Erlebnis wurde immer gesprochen——

Im Alter von 33 Jahren wurde er ordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik in Stanford, im Alter von 44 Jahren Akademiker der National Academy of Engineering und ist derzeit Direktor des Human-Centered Artificial Intelligence Institute (HAI) in Stanford. .

Auch ImageNet, die Benchmark-Errungenschaft im Bereich Computer Vision, wurde von ihr vorangetrieben.

Er hat viele Schüler, wie Andrej Karpathy, der bei OpenAI und Tesla gearbeitet hat, und Jim Fan, der derzeit bei Nvidia arbeitet, usw. Sie sind auch einflussreiche Persönlichkeiten auf dem Gebiet der KI.

Zuvor war Li Feifei auch kurzzeitig in die Branche eingestiegen und fungierte als Vizepräsident von Google und Chefwissenschaftler von Google Cloud AI. Sie förderte im Alleingang die formelle Gründung des Google AI China Center, dem ersten KI-Forschungszentrum von Google in Asien. Und führte dazu, dass Google Cloud eine Reihe einflussreicher Produkte auf den Markt brachte, darunter AutoML, Contact Center AI, Dialogflow Enterprise usw.

Im Trend der großen Models sind Li Feifeis Trends im Bereich der verkörperten Intelligenz von Anfang an zu einem der meistgesehenen Trends geworden.

Das Kapital begünstigt es, und es wird ganz natürlich geschehen. Die neue Geschichte des Wissenschaftlers Li Feifei wird weiterhin die Aufmerksamkeit der globalen Wissenschafts- und Technologiekreise auf sich ziehen.

Referenzlinks:
https://www.ft.com/content/0b210299-4659-4055-8d81-5a493e85432f