자카르타 - 선도적인 컴퓨터 과학 전문가인 Fei-Fei Li는 인간과 유사한 시각적 데이터 처리를 사용하여 기술의 큰 도약이 될 고급 추론이 가능한 인공 지능(AI)을 만드는 스타트업을 구축하고 있습니다.
AI 분야의 선구자로 여겨지는 Li는 최근 시드 펀딩 라운드에서 회사 자금을 조달하는 데 성공했습니다. 세 소식통에 따르면 투자자로는 실리콘 밸리 벤처 캐피털 회사인 안드레센 호로비츠(Andreessen Horowitz)와 그가 지난해 과학 파트너로 합류한 캐나다 회사인 래디컬 벤처스(Radical Ventures)가 있다고 다른 두 소식통은 전했다.
Andreessen Horowitz와 Radical Ventures의 대변인은 논평을 거부했습니다. 리 총리는 논평 요청에도 응답하지 않았다.
Li는 AI 기술의 획기적인 발전으로 2018년 컴퓨팅 세계 최고상인 Turing Award를 수상한 세 명의 연구자를 지칭하는 데 종종 사용되는 "아버지"에서 파생된 "AI의 어머니"로 널리 알려져 있습니다.
스타트업을 설명하면서 한 소식통은 지난달 밴쿠버에서 열린 TED 컨퍼런스에서 Li의 연설을 지적했습니다. 당시 그는 "공간 지능"이라는 개념을 사용하여 이미지와 텍스트가 3차원 환경에서 어떻게 보일지 그럴듯하게 추정하고 이러한 예측에 따라 작동할 수 있는 알고리즘이 연구의 최첨단에 있다고 말했습니다.
아이디어를 설명하기 위해 그는 팔을 뻗은 채 테이블 가장자리를 향해 유리잔을 밀고 있는 고양이의 사진을 보여주었습니다. 그는 즉각적으로 인간의 두뇌는 "이 유리의 기하학적 구조, 3D 공간에서의 위치, 테이블, 고양이 및 기타 모든 것과의 관계"를 평가한 다음 무슨 일이 일어날지 예측하고 이를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있다고 말합니다. .
"자연은 공간 지능의 지원을 받아 보고 행동하는 선순환을 만들었습니다"라고 Li는 말했습니다.
그는 스탠포드 대학에 있는 자신의 연구실에서 컴퓨터에게 "3D 세계에서 행동하는 방법"을 가르치려고 노력하고 있다고 덧붙였습니다. 예를 들어 대규모 언어 모델을 사용하여 로봇 팔이 음성 지시에 따라 문을 열고 샌드위치를 만드는 것과 같은 작업을 수행하도록 하는 등의 방법을 사용했습니다.
Li는 처음으로 물체를 안정적으로 식별할 수 있는 컴퓨터 비전 기술 세대를 여는 데 도움이 된 ImageNet이라는 대규모 이미지 데이터 세트를 개발하여 AI 분야에서 명성을 얻었습니다.
그는 "인간의 상태를 개선"하는 방식으로 AI 기술을 개발하는 데 초점을 맞춘 스탠포드의 인간 기반 AI 연구소(Human-Based AI Institute)를 공동 지휘하고 있습니다. 학업 외에도 Li는 2017년부터 2018년까지 Google Cloud에서 AI를 이끌었고, Twitter 이사회에서 활동했으며, 백악관을 포함한 정책 고문으로도 활동했습니다.
Li는 경쟁이 치열한 민간 부문과 학계 및 정부 연구소 사이의 AI 연구 자금 격차를 한탄하면서 미국 정부가 기술의 과학적 응용과 위험에 대한 연구에 투자하는 '문샷 사고방식'을 요구했습니다. .
그의 스탠포드 프로필에 따르면 그는 2024년 초부터 2025년 말까지 부분적으로 휴가를 떠날 예정입니다. 그의 프로필에 나열된 연구 관심 분야 중에는 "인지 영감을 받은 AI", 컴퓨터 비전 및 로봇 학습이 있습니다.
그는 LinkedIn에 2024년 1월부터 자신의 현재 직업을 '신입'과 '새로운 것'으로 기재합니다.
스타트업 세계에 뛰어들면서 Li는 인간과 유사한 반응 속에서 무의미한 거짓말을 뱉어내는 경향이 있는 대규모 언어 모델과 같은 현재의 기술적 한계를 극복하기 위해 알고리즘에 상식을 가르치기 위해 가장 인기 있는 AI 회사들 사이의 경쟁에 합류합니다.
많은 사람들은 AI 모델이 일반 인공 지능(AGI)에 도달하기 전에 이러한 "사고" 능력이 구축되어야 한다고 말합니다. AGI는 시스템이 인간보다 대부분의 작업을 수행할 수 있는 임계값을 의미합니다.
일부 연구자들은 현재 모델의 더 크고 정교한 버전을 구축함으로써 추론을 향상시킬 수 있다고 믿는 반면, 다른 연구자들은 주변의 물리적 환경에서 시각적 정보를 흡수하여 논리를 개발하고 복제할 수 있는 새로운 "세계" 모델을 사용하는 것이라고 주장합니다. 아기들이 배우는 방법.
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