This startup thinks robotics is about to have its ChatGPT moment

개요

General Intuition의 CEO Pim de Witte는 로보틱스 분야에서도 LLM처럼 범용적인 기반 모델(foundation model)이 등장하여, 특정 작업에 특화된 로봇 모델을 처음부터 구축하는 방식이 불필요해질 것이라고 주장합니다.

주요 내용

* 과거 NLP 분야는 각 작업에 맞는 전문 모델을 자체 구축했으나, GPT-3와 같은 범용 모델 등장 이후 이러한 방식은 Fine-tuning이나 Prompting으로 대체되었습니다.
* Pim de Witte는 로보틱스 분야도 이와 유사한 패턴을 따를 것이며, 대규모 실제 데이터셋 대신 더 높은 품질의 데이터셋을 통해 공간 및 상호작용에 대한 직관을 전달할 수 있는 기반 모델 개발에 집중해야 한다고 말합니다.
* 많은 기업들이 현재 개별적인 로봇, 환경, 구현에 특화된 작업을 수행하고 있지만, General Intuition과 같은 범용 모델의 출현으로 이러한 작업은 중복될 가능성이 높습니다.
* General Intuition은 수백만 시간의 비디오 게임 데이터(컨트롤러 버튼 입력 시점 포함)를 학습하여 범용 기반 모델을 구축했으며, 이를 통해 공간-시간 추론에 대한 인간과 유사한 직관을 개발하는 것이 핵심이라고 봅니다.
* 이 회사는 최근 3억 2천만 달러의 투자를 유치했으며, 개발된 모델은 비디오 게임 플레이와 사족 보행 로봇 구동에 모두 활용 가능하며, 후자의 경우 단 8분의 실제 로봇 데이터로 Fine-tuning 후에도 제로샷(zero-shot) 성능을 보여주었습니다.
* General Intuition의 목표는 자체 로봇을 만드는 것이 아니라, 다른 로봇 회사들이 자신들의 기계에 기반하여 구축할 수 있는 물리 AI의 기반 모델이 되는 것입니다.

시사점

General Intuition의 접근 방식은 로보틱스 개발의 복잡성을 크게 줄여, 향후 자율 주행차와 같은 복잡한 로봇 시스템 개발을 획기적으로 용이하게 만들 잠재력을 시사합니다.