TechCrunch AI • 20일 전

로봇 공학, 챗GPT 순간을 향해 달린다

IMP

8/10

핵심 요약

AI 스타트업 '제너럴 인튜이션(General Intuition)'은 로봇 공학도 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 '파운데이션 모델' 시대로 진입했다고 주장합니다. 이 회사는 비디오 게임 데이터로 학습시킨 범용 모델을 통해 단 8분의 실제 미세조정만으로 로봇을 작동시키며 그 가능성을 입증했습니다. 앞으로 로봇 산업은 막대한 실제 환경 데이터를 수집하는 대신, 이러한 범용 기반 모델을 활용해 빠르게 기술을 고도화할 수 있게 될 전망입니다.

번역된 본문

오픈AI의 GPT-3가 파운데이션 모델(foundation model)의 시대를 열기 전, 기업들은 각 특정 작업에 맞춘 대량의 데이터를 사용해 맞춤형 자연어 처리 모델을 처음부터 새롭게 구축해야 했습니다. 하지만 오늘날 대부분의 조직은 오픈AI의 GPT 시리즈, 클로드(Claude) 또는 라마(Llama) 같은 범용 모델에서 시작한 뒤, 이를 미세조정(fine-tuning)하거나 프롬프트하여 각자의 구체적인 요구 사항을 해결합니다.

제너럴 인튜이션(General Intuition)의 핌 데 위테(Pim de Witte) 최고경영자(CEO)는 '구현된 AI(embodied AI)' 또한 비슷한 패턴을 따를 것이라고 생각합니다. 특화된 로봇 모델을 구축하기 위해 거대한 실제 환경 데이터 세트를 수집하는 대신, 업계는 다양한 환경에 걸쳐 움직임과 상호작용에 대한 직관을 전이할 수 있는 파운데이션 모델을 생성할 수 있는 '더 질 높은 데이터 세트'에 집중해야 한다고 그는 주장합니다.

위테는 최근 테크크런치(TechCrunch)의 '에퀴티(Equity)' 에피소드에서 "현재 많은 기업들이 개별 로봇 하드웨어, 개별 환경, 개별 기계에 초점을 맞춰 매우 특수한 작업들을 다량으로 수행하고 있다"고 밝혔습니다. 그는 제너럴 인튜이션이 개발하고 배포해 온 것과 같은 범용 모델이 등장함에 따라 이러한 작업들의 상당 부분은 곧 쓸모없어질 것이라고 주장합니다.

그는 "모델 자체의 일반화(generalization)가 바로 우리의 핵심 제품"이라며, "이 모델이 공간과 시간에 대해 기본적인 수준의 추론 능력을 갖추고 있다는 사실이 사람들이 수십만 시간 또는 수백만 시간의 실제 환경 데이터 수집을 멈추게 될 이유가 될 것입니다. 왜냐하면 현실적으로 단 몇 분의 데이터면 충분하기 때문입니다."라고 덧붙였습니다.

제너럴 인튜이션은 인간이 게임 컨트롤러의 어떤 버튼을 언제 눌렀는지와 같은 정보를 포함하여 수백만 시간 분량의 비디오 게임 데이터를 학습시킨 후 자체적인 파운데이션 모델을 구축했습니다. 위테와 제너럴 인튜이션의 주요 투자자인 비노드 코슬라(Vinod Khosla)는 모두 '행동 데이터(action data)'가 공간-시간적 추론을 위한 인간과 같은 직관을 개발하는 열쇠라고 주장합니다. 이 가설을 바탕으로 이 스타트업은 지난달 23억 달러의 기업가치로 3억 2천만 달러(약 4,300억 원)의 투자를 유치했습니다.

이 회사는 현재의 모델이 비디오 게임을 몇 시간 동안 플레이할 수 있을 뿐만 아니라, 4족 보행 로봇을 구동할 수도 있음을 입증했습니다. 후자의 경우 단 8분 분량의 실제 로봇 공학 데이터만으로 미세조정을 거쳤습니다. 위테는 "로봇이 다른 센서 없이 전면 카메라만으로, 사람들이 지나가고 사물이 움직이는 역동적인 사무실 환경에서 단 한 번의 추가 학습 없이 제로샷(Zero-shot)으로 작동했다는 사실이 우리에게는 매우 큰 놀라움이었다"며, "이는 앞으로 다가올 미래를 보여주는 신호라고 생각합니다."라고 말했습니다.

제너럴 인튜이션의 궁극적인 목표는 자체적으로 로봇을 제조하는 것이 아니라, 다른 로봇 공학 회사들이 자신들만의 기계를 구축할 때 기반으로 삼을 수 있는 '물리적 AI(physical AI)'의 파운데이션 모델이 되는 것입니다. 또는 위테가 표현한 것처럼 "우리는 자율주행차 회사를 세우려는 것이 아닙니다. 우리는 다음으로 자율주행차 회사를 세우려는 사람들의 작업을 10배 더 쉽게 만들어 줄 뿐입니다."

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원문 보기 (영어)

Loading the player… Before OpenAI’s GPT-3 ushered in the era of foundation models, companies built specialized natural language processing models from scratch, training each on large amounts of task-specific data. Today, most organizations start with a general-purpose model like OpenAI's GPT series, Claude, or Llama and then fine-tune or prompt it to solve their specific needs. Pim de Witte, CEO of General Intuition , thinks embodied AI will follow a similar pattern. Rather than collecting huge real-world datasets to build specialized robot models, he argues the industry should focus on better quality datasets that can produce foundation models capable of transferring intuition about movement and interaction across many environments. “A lot of companies right now are doing lots of specialized work focused on individual embodiments, individual environments, and individual robots,” de Witte told TechCrunch on a recent episode of Equity . Much of that work will become redundant soon, he argues, with the emergence of general models like the one General Intuition has been developing and deploying. “The generalization of the model itself is the product,” he said. “The fact that it has a base level of reasoning about space and time is going to be the reason why people stop collecting hundreds of thousands or millions of hours of real-world data. Because the reality is, you only need a few minutes.” General Intuition built its own such foundation model after training on millions of hours of video game data, including information like what buttons on a controller a human pushed and when. Both de Witte and General Intuition’s lead investor, Vinod Khosla, argue the action data is the key to developing a human-like intuition for spatial-temporal reasoning. The startup last month raised $320 million at a $2.3 billion valuation on the back of that thesis. The company has demonstrated that its current model is capable of both playing a video game for hours and powering a quadrupedal robot — the latter after fine-tuning it on just eight minutes of real-world robotics data. “The fact that [the robot] was actually able to zero-shot on just the front camera, with no other sensors, in the office with dynamic objects being introduced and people walking by was a very big surprise to us,” de Witte says. “I think it’s a sign of what’s to come.” The end game for General Intuition isn’t to build robots itself, but to become the foundation model of physical AI, a base model for other robotics companies to build upon for their own machines. Or, as de Witte put it: “We’re not gonna build a self-driving car company. We’re gonna make it 10 times easier for the next person to build a self-driving car company.” Topics AI , Equity , general intuition , pim de witte , Robotics When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Rebecca Bellan Senior Reporter Rebecca Bellan is a senior reporter at TechCrunch where she covers the business, policy, and emerging trends shaping artificial intelligence. Her work has also appeared in Forbes, Bloomberg, The Atlantic, The Daily Beast, and other publications. You can contact or verify outreach from Rebecca by emailing rebecca.bellan@techcrunch.com or via encrypted message at rebeccabellan.491 on Signal. View Bio November 4 Boston Last chance to save up to $190 on TechCrunch Founder Summit. Join 1,000+ founders and VCs at all stages for real-world scaling insights and connections that move the needle. Savings end June 26, 11:59 p.m. PT . REGISTER NOW Most Popular If you use Google, you're training its AI. Here's how to opt out. Sarah Perez Reddit is using LLMs to solve a problem LLMs largely created Amanda Silberling Amazon will stop accepting new customers for Mechanical Turk Anthony Ha 5 desk gadgets that can make your workday better Aisha Malik Chevy built an all-American EV truck — why is nobody buying it? Tim De Chant Mark Zuckerberg tells staff that AI agents haven't progressed as quickly as he'd hoped Lucas Ropek Jersey Mike's IPO illustrates how bad the AI hype has become Julie Bort

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