Startup Portfolio
空間-時間的推論により基盤モデルやAIエージェントを構築・訓練するAI研究所の"General Intuition"がSeedで$134Mを調達
General Intuitionは、Khosla VenturesとGeneral Catalystがリードし、Raineが参加したSeedで$133.7Mを調達した。
ビデオゲームのクリップをアップロードおよび共有するプラットフォームのMedalは、ゲーム動画の膨大なデータを活用して、空間と時間を通じた物体やエンティティの動きを理解できる基盤モデルやAIエージェントを構築・訓練する、最先端のAI研究所をスピンアウトしました。この概念は、空間-時間的推論(spatial-temporal reasoning)と呼ばれています。
General Intuitionという名のこのスタートアップは、Medalのデータセットが、TwitchやYouTubeなどの代替手段よりも、エージェントの訓練に適していると見込んでいます。このデータセットは、毎年20億本の動画が、月間アクティブユーザー1,000万人から、数万のゲームにわたって投稿されています。
「ビデオゲームをプレイするとき、基本的にプレイヤーはカメラの一人称視点を通じて、自分の認識をさまざまな環境に転送しているのです」とMedalおよびGeneral IntuitionのCEOであるPim de Witteは語りました。彼は、クリップを投稿するゲーマーは非常にポジティブまたはネガティブな例を投稿する傾向があり、それが訓練において非常に有用な極端なケースとして機能すると指摘しました。「このようなデータには、まさに訓練に使いたいデータに対する選択バイアスがあるのです」
このデータの優位性こそが、OpenAIの注目を集めたとされています。The Informationによれば、昨年末、OpenAIはMedalを$500Mで買収しようとしたとのことです。(OpenAIもGeneral Intuitionもこの報道にはコメントしていません)
General Intuitionは、周囲の世界とインタラクション可能な汎用エージェントを訓練することに特化した研究者およびエンジニアのチームを拡大するために、資金を活用する予定です。最初の応用先としては、ゲームおよび捜索救助用ドローンが想定されています。
General Intuitionの創業チームはすでに成果を上げており、General Intuitionのモデルは、訓練されていない環境を理解し、その中での行動を正しく予測できるとのことです。これは、完全に視覚情報のみを用いて達成されています。エージェントは、人間のプレイヤーが見るものしか見えず、コントローラーの入力を通じて空間を移動します。このアプローチは、ロボットアーム、ドローン、自動運転車といった、ビデオゲームのコントローラーで人間が操作することの多い物理システムに自然に適用できると、General Intuitionは述べています。
General Intuitionの次のマイルストーンは2つあります。1つ目は他のエージェントを訓練するための新たなシミュレーション世界を生成すること、2つ目は完全に未知の物理環境を自律的にナビゲートすることです。
この技術的アプローチは、同社がどのように技術を商用化するかを形作ると同時に、他のワールドモデル開発企業との差別化要因にもなっています。
General Intuitionもエージェントの訓練用にワールドモデルを構築していますが、それらのモデル自体はプロダクトではありません。DeepMindのGenieやWorld LabsのMarbleのように、ワールドモデルを販売してエージェント訓練やコンテンツ制作に利用する他社とは異なり、General Intuitionは著作権問題を回避するため、他のユースケースに注力しています。
「私たちの目標は、ゲーム開発者と競合するようなモデルを作ることではありません」と、de Witteは語りました。
その代わりに、このスタートアップは、従来の「決定論的ボット: deterministic bots」(常に同じ出力をする事前プログラム済みキャラクター)を超えるボットやNPC(non-player characters)の作成に注力しています。
「そのボットはあらゆる難易度レベルにスケーリングできます」とGeneral Intuitionの創業メンバーであり、Lightspeed VenturesのPartnerでもあるMoritz Baier-Lentzは述べています。「最強ボットを作って全員を倒すのは魅力的ではありませんが、プレイヤーの勝率が常に50%前後になるように、徐々に難易度をスケールし、あらゆる状況に対応できるようにすることで、エンゲージメントとリテンションを最大化できます」
De Witteは人道的活動にも携わった経歴を持ち、それが、未知の環境をナビゲートし、GPSなしで情報を収集する必要のある捜索救助ドローンの開発に対する同社の注力にもつながっています。
最終的に、de WitteとBaier-Lentzは、General Intuitionの中核機能である空間-時間的推論(spatial-temporal reasoning)こそが、汎用人工知能(AGI)への競争における鍵だと考えています。主要なAI研究所がますます強力な大規模言語モデル(LLM)の構築に注力する中、General Intuitionは、真のAGIにはLLMが本質的に欠いている要素が必要だと考えています。
「人間は、自分たちの世界で起きていることをテキストで記述しますが、その過程で多くの情報が失われてしまうのです」とde Witteは語りました。「空間-時間的推論に関するGeneral Intuitionが失われてしまうのです」
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