Laplace Intelligence: რობოტებისა და ავტონომიური მანქანების უსაფრთხოების ტესტირება რეალურ სამყაროში გასვლამდე

OpenAI-სა და Hugging Face-ის ბოლოდროინდელმა ინციდენტმა მნიშვნელოვანი გაკვეთილი დაგვიტოვა: ხელოვნური ინტელექტის აგენტები შეიძლება არაპროგნოზირებადნი იყვნენ. Laplace Intelligence-ის აღმასრულებელი დირექტორი და თანადამფუძნებელი, ჰაუი სანი (Howie Sun), აღნიშნავს, რომ AI აგენტები კომპიუტერებიდან რეალურ სამყაროში ინაცვლებენ და კრიტიკულად მნიშვნელოვანია, რომ ფიზიკურმა ხელოვნურმა ინტელექტმა რეალურ გარემოში მარცხი არ განიცადოს.

ენ-არბორში ბაზირებული სტარტაპი Laplace ავითარებს ავტომატიზებულ „red-teaming“ სისტემას — ეს არის სტრეს-ტესტირების მეთოდი, რომელიც სისტემის განზრახ დაზიანებასა და ხარვეზების პოვნას ისახავს მიზნად. კომპანიაში მიიჩნევენ, რომ ფიზიკური AI-ს უსაფრთხოების გარანტიის ერთადერთი გზა მისი სხვა ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით შემოწმებაა. სტარტაპის მიზანია დაეხმაროს კომპანიებს პრობლემების აღმოჩენასა და გამოსწორებაში მათ პრაქტიკულ გამოყენებამდე, რაც საბოლოოდ მომხმარებლების, სადაზღვევო კომპანიებისა და რეგულატორების ნდობას გაზრდის.

Laplace არის ერთ-ერთი იმ 20 სტარტაპიდან, რომელიც მონაწილეობს Startup Battlefield 200-ში — პრესტიჟულ კონკურსში, რომელიც TechCrunch Disrupt-ის ფარგლებში სან-ფრანცისკოში იმართება.

აკადემიური კვლევიდან რეალურ პროდუქტამდე

ჰაუი სანმა და მისმა თანადამფუძნებელმა, მთავარმა მეცნიერმა ჰენრი ლიუმ, Laplace ერთი წლის წინ მიჩიგანის უნივერსიტეტში დააფუძნეს. სანი ბოლო რვა წლის განმავლობაში აკადემიურ სფეროში იკვლევდა, თუ როგორ უნდა გამოეწვია ავტონომიური მართვის AI სიმულაციებში. 2023 წელს მან და ლიუმ (რომელიც მაშინ მისი სადოქტორო ხელმძღვანელი იყო) გამოაქვეყნეს ნაშრომი, რომელიც სამეცნიერო ჟურნალ Nature-ის გარეკანზე მოხვდა. სწორედ ამის შემდეგ დაიწყეს მათთან დაკავშირება ავტონომიური მანქანების მწარმოებელმა კომპანიებმა, რომლებსაც ამ იდეების პრაქტიკაში დანერგვა სურდათ.

სტარტაპის სახელწოდება მომდინარეობს „ლაპლასის დემონისგან“ — ეს არის ფრანგი მეცნიერის, პიერ-სიმონ ლაპლასის 1814 წლის გონებრივი ექსპერიმენტი. მისი თეორიით, თუ გეცოდინებათ სამყაროში ყველაფრის ზუსტი მდგომარეობა, შეძლებთ მომავლის აბსოლუტური სიზუსტით წინასწარმეტყველებას. Laplace სწორედ სიმულაციას იყენებს რეალური სამყაროს მომავლის პროგნოზირებისთვის.

როგორ მუშაობს Laplace-ის ტექნოლოგია

სტარტაპის ძირითადი პროდუქტია მაღალი სიზუსტის სიმულაცია, რომელიც აღდგენილია რეალური სამყაროს მონაცემებით. მასში ინტეგრირებულია AI აგენტი, რომელიც მუდმივად ეძებს სისტემის სუსტ წერტილებსა და მარცხის შესაძლო სცენარებს. სისტემის მუშაობის პრინციპი შემდეგნაირია:

• სამყაროს მოდელირება: სიმულაციური გარემო ეფუძნება Nvidia-ს Cosmos პლატფორმას, რომელიც რეალურ სამყაროზეა ორიენტირებული. ეს საშუალებას იძლევა აღდგეს ნებისმიერი ლოკაცია — არიზონას ავტომაგისტრალიდან პარიზის ქვეითთა გადასასვლელამდე.
• მონაცემთა შერწყმა: სიმულაციები იქმნება რეალური ინფორმაციის სხვადასხვა ფენის გაერთიანებით. მაგალითად, Google Street View-ს სურათი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მთელი ქუჩის გენერირებისთვის, რომელიც ზუსტ მასშტაბებს ინარჩუნებს.
• რეალურ დროში ცვლილებები: დეველოპერებს შეუძლიათ ტექსტური ბრძანებებით (prompts) შეცვალონ გარემო, მაგალითად, დაამატონ საცობები. Laplace იყენებს TomTom-ის მსგავსი პროვაიდერების რეალურ მონაცემებს ტრაფიკის შესახებ.
• ინტერაქტიული გარემო: სიმულაციაში ყველა მონაწილე (სხვა მანქანები თუ ქვეითები) რეაგირებს ერთმანეთის ქმედებებზე. თუ სატესტო მანქანა სახიფათო მანევრს ასრულებს, სხვა ობიექტები ცდილობენ შეჯახების თავიდან აცილებას.

უნიკალური უპირატესობა: კრიტიკული სცენარების ავტომატიზაცია

მიუხედავად იმისა, რომ სიმულაციური გარემო მნიშვნელოვანია, Laplace-ის მთავარი ღირებულება AI აგენტებშია, რომლებიც ავტომატურად ქმნიან „corner cases“ — რთულ და იშვიათ სცენარებს, რომლებმაც შეიძლება AI სისტემა დააბნიოს. ეს აგენტები ინფორმაციას იღებენ ახალი ამბებიდან და პოლიციის ანგარიშებიდან, რათა მაქსიმალურად რეალური გამოწვევები შეუქმნან ავტონომიურ ტრანსპორტს.

დღეს ავტონომიური მანქანების დეველოპერები ძირითადად ჩაწერილი ვიდეომასალის ან ადამიანების მიერ მოფიქრებული სცენარების იმედად არიან. თუმცა, Laplace-ის ტექნოლოგია განსაკუთრებით აქტუალური გახდება მაშინ, როდესაც რეალურ სამყაროში მრავალფუნქციური (generalized) რობოტები გამოჩნდებიან, რადგან მათთვის კრიტიკული სცენარების შესახებ მონაცემები თითქმის არ არსებობს.

ბიზნესის ზრდა და კონკურენცია

მიუხედავად აკადემიური წარმომავლობისა, დამფუძნებლებმა უკვე შეძლეს შემოსავლების გენერირება და მცირე მოგებაზე გასვლაც კი. მათი კლიენტების სიაში არიან:

• იაპონური სატვირთოების მწარმოებელი Isuzu;
• ტეხასური ავტონომიური გადაზიდვების კომპანია Bot Auto;
• ტექნოლოგიური გიგანტი Nvidia.

გარდა ამისა, Laplace მუშაობს T-Mobile-თან ერთად სან-ხოსეს (კალიფორნია) „ჭკვიანი ქალაქის“ პილოტურ პროექტზე და პარტნიორობს საწყობის ჰუმანოიდი რობოტების მწარმოებლებთან. კომპანიის მთავარი კონკურენტია Applied Intuition, რომლის ღირებულებაც 15 მილიარდ დოლარს აღწევს. თუმცა, ჰაუი სანი დარწმუნებულია, რომ მათი მეთოდოლოგია — გამოიყენონ AI სხვა AI-ს შესამოწმებლად — არის ახალი პარადიგმა, რომელიც ფიზიკური ხელოვნური ინტელექტის ტესტირებას სრულად შეცვლის და მათ ბაზარზე მყარ პოზიციას დაუმკვიდრებს.