Laplace Intelligence, robotları ve otonom araçları gerçek dünyaya çıkmadan önce simülasyonla test ediyor.

Yapay zeka ajanlarının öngörülebilir olmadığını OpenAI–Hugging Face olayı bize öğretti. Bu bağlamda Ann Arbor merkezli Laplace Intelligence, robotik ve fiziksel yapay zeka için otomatik red-teamleme hizmeti sunuyor; yani bir sistemin bilinçli olarak çökertilerek zorlanmasını sağlıyor. Şirketin iddiasına göre, fiziksal yapay zekanın güvenli olduğundan emin olmanın tek yolu, ona yapay zekayla test ettirmektir.

OpenAI-Hugging Face olayı

Laplace CEO’su ve kurucu ortağı Howie Sun, TechCrunch’a yaptığı görüşmede fiziksal yapay zekanın gerçek dünyada başarısız olmasını istemediklerini vurguladı. “Bir şeyin fiziksel dünyada meydana geldiğini hayal edin,” dedi. Yapay zeka ajanları bilgisayarlardan gerçek dünyaya geçiyor ve biz gerçekten fiziksal yapay zekanın gerçek dünyada çökmesini istemiyoruz.

Laplace Intelligence

Sun, şirketin amacının şirketlere sorunları keşfetme ve yaygınlaştırmadan önce çözmesine yardımcı olmak olduğunu belirtti. Uzun vadede ise müşterilerin, sigortacıların ve düzenleyicilerin güvenebileceği kanıt temelli paylaşılan bir zemin oluşturmayı hedeflediklerini ekledi. Laplace, TechCrunch Disrupt’ün San Francisco merkezinde düzenlenen üç günlük yarışması Startup Battlefield’da rekabet eden 20 girişimden biri. Şirket, Pazartesi öğleden sonra, 13 Ekim tarihinde bu sahne üzerinde sunum yapacak.

Startup Battlefield sahnesinde sunum yapacak

Sun ve kurucu ortağı baş bilim insanı Henry Liu, Laplace’i bir yıl önce Michigan Üniversitesi’nde kurdular. Sun son sekiz yılında otonom sürüş yapay zekasını simülasyonda nasıl zorlayacağını araştıran akademik çalışmalar yürüttü. 2023’te kendisiyle eski doktora danışmanı olan Liu birlikte bu konuda bir makale yayımladı ve bu makale en üst düzey bilimsel dergi Nature’ın kapağına seçildi. İşte o tarihten itibaren otonom araç şirketlerinden fikirlerini hayata geçirmek isteyen çağlar gelmeye başladı.

makale

Sun, bunun üzerine kendisinin bunu inşa etmek ve saf akademik araştırmadan gerçek dünyada faydalı bir ürüne dönüştürmek istediğini söyledi. Laplace’in adının Fransız bilim insanı Pierre-Simon Laplace’in 1814 tarihli “Laplace’ın demiri” olarak bilinen düşünce deneyinden geldiğini belirten Sun, bu deneyin evrendeki her şeyin kesin durumunu biliyorsanız geleceği tam hassasiyetle tahmin edebileceğinizi hayal ettiğini aktardı. Biz esasen simülasyonu kullanarak dünyanın geleceğini tahmin ediyoruz.

Girişimin kalbinde gerçek dünyadan yeniden inşa edilmiş yüksek sadakatli bir simülasyon ve sürekli zayıflıkları ile başarısızlık noktalarını araştıran bir yapay zeka ajanı yer alıyor. Amaç, herhangi bir fiziksal yapay zekanın — ister robot, otonom araç ister akıllı şehir çözümü olsun — gerçek dünyaya yaygınlaştırılmadan önce simülasyonda güvenli olduğundan emin olmaktır.

Simülasyon ortamı, Nvidia’nın Cosmos adlı yapay zeka dünya simülasyon platformunun gerçek dünyaya dayandırılmış bir sürümüdür ve Laplace’in Arizona’daki bir otoyoldan Paris’teki bir yayale geçidine kadar her şeyi yeniden inşa etmesine olanak tanır. Simülasyonlar farklı gerçek dünya bilgilerinin harmanlanmasıyla üretilir. Bir Google Street View görüntüsü, tüm bir sokağın üretileceği referans olarak kullanılabilir; ancak rastgele bir şey üretmek yerine simülatör, ölçeğe sadık kalan bir ortamı yeniden yaratmak için gerçek dünya harita verilerini birleştirir.

Geliştiriciler daha sonra ayarları gerçek zamanlı olarak değiştirmek için dil ipuçlarını kullanabilir; örneğin öğle trafiğini ekleyebilir. Sun, Laplace’in TomTom gibi navigasyon sağlayıcılarından gerçek zamanlı trafik ve yoğunluk bilgisini aldığını söyledi.

Laplace’in simülasyonlarında yalnızca ortam değil aynı zamanda diğer aktörlerin davranışları da simüle edilir. Örneğin bir demoda Sun, test ajan aracını karşıdan gelen trafiğe sapmaya yönlendirdi. Çarpışması gereken — veya bazı jeneratif dünya modellerinde olduğu gibi içinden geçmesi gereken araba, çarpışmadan kaçınmak için yolundan ayrıldı. Bu gerçekten etkileşimli bir simülasyon ortamı; herkes her şeye tepki veriyor. Bu daha çok etkileşimli katılımcıları olan bir dünya modeli.

Simülasyon ortamının Laplace’in ürününün önemli bir parçası olmasıyla birlikte, gerçek benzersiz satış noktası insanı döngüden mümkün olduğunca uzaklaştıran köşe durumlarını (bir yapay zeka sistemini takılabilecek zorlu nadir senaryolar) otomatik olarak tasarlayan girişimin geliştirdiği yapay zaka ajanlarıdır. Beritaden, çarpışmalara ilişkin polis raporlarından her türlü bilgiyi kullanarak otonom araçları ve diğer fiziksal yapay zaka ajanlarını aktif biçimde zorlayabilirler.

Hari Ini otonom araç geliştiricileri çoğunlukla köşe durumlarıyla baş etmesi için kaydedilmiş görüntülerden yararlanarak simülasyona dönüştürdükleri bir yapay zeka eğitiyor ya da yeni fikirler üretmek ve tasarlamak için insana dayanıyor. Otonom araç şirketlerinin çoğu Laplace’in sunduğunu yapıyor ve AI kullanarak köşe durumları oluşturmaya başladı; örneğin otonom kamyon şirketi Waabi bu alanda öne çıkıyor. Ancak böyle bir teknolojiye olan ihtiyaç, genel amaçlı robotları gerçek dünyada yerleştirmeye başladığımızda gerçekten ortaya çıkacak. General robotikte daha az veri var ve kimse köşe durumlarının gerçek dünyada ne olacağını bilmiyor.

Sun ve Liu akademik geçmişe sahip olsa da parlak Silicon Valley teknoloji şirketlerinden gelmese, iki kurucu gelir üretmeyi hatta mütevazı bir kâr elde etmeyi başardı. Paranın çoğu otonom sürüş kullanımından geliyor; müşteriler arasında Japon kamyon üreticisi Isuzu ve Texas merkezli otonom kamyon firması Bot Otomatis yer alıyor. Nvidia da bir müşteri, Sun’a göre. İki şirket T-Mobile ile birlikte San Jose şehri için yüksek seviyeli trafik operasyonları sağlayan ücretsiz bir akıllı şehir pilotu üzerinde çalışıyor. Laplace ayrıca depolar için humanoid robotik inşa eden ortaklarla erken aşamada işbirliği içinde.

Laplace’in müşteri sözleşmelerinin çoğu bugün proje temelli ve şirket bunu tekrarlayan gelire dönüştürmeye çalışıyor. Girişimin kısa vadeli hedefi — Disrupt’te rekabet etmenin buna yardımcı olmasını umduğu — fon toplayıp ölçeklenmek ve rakipleriyle yarışabilmek. Rakipleri arasında en önemlisi, bugün itibarıyla 1,2 milyar dolar topladı ve 15 milyar dolar post-money değerlemeye sahip olan popüler bir geç aşama girişimi Applied Intuition. Isuzu aynı zamanda Applied’in müşterilerinden biri.

Sun fazla endişeli değil. Laplace’in yapay zekayı yapay zekayı test etmek için kullandığı temel metodolojinin fiziksal yapay zekanın testini tamamen değiştiren yeni bir paradigma olduğunu ve bunu dinamik etkileşimli bir süreç haline getirdiğini düşünüyor. Bu en büyük savunma hattı olacak.