研究所
人ができることを広げるインテリジェンス。
私たちは、 難しい科学的問題を解決したり、 単独では構築できなかったシステムを構築したり、慣れていない環境でも機械が動作できるようにするなど、今日では手が届かないことを人々が試せるようにしたいと考えています。
そのためには、経験から学び、 知識をさまざまなタスクに伝え、理解を有用な行動に変える知性が必要です。これがGood AI Labsの長期的な方向性です。
研究の野望
経験から学ぶ
インテリジェンスは、学んだことを次の出会いに活かすべきです。私たちは、時間が経つにつれてシステムの能力を高めるために、メモリと適応を求めています。
物理世界を理解する
私たちの目標は、空間、動き、原因について推論し、行動の結果を予測し、なじみのない状況を乗り越えることができる知性です。
野心的な目標を掲げ続ける
私たちは、難しい問題を時間をかけて追いかけ、さまざまなツールを使って作業し、意図を現実のものに変えるのに役立つシステムを人々に求めています。
手の届く範囲にある機能
私たちの目標には、人々が自分のハードウェアで所有して使用できるインテリジェンスが含まれます。効率性によって、これらの機能をどれだけ広く日常生活の一部に組み込むことができるかが決まります。
より長い地平線
複雑なプロジェクトに取り組むエージェントは、何が起こったのか、 次に何をすべきかの理由を覚えておく必要があります。なじみのない部屋に入るロボットは、 物理的な環境に基づいた関連する質問に直面します。 これらの能力がどのように組み合わされているかを理解することが、 より一般的な知性を追求する上で中心的な役割を果たします。
Colony は持続的に活動するエージェントを探究し、re1 は空間記憶に取り組んでいます。reflex-1 と Samsara VLA は意思決定と物理的な行動を研究しています。これらは、経験を生かして未知の課題に取り組めるシステムという、より大きな目標の一部です。
私たちが望む未来は、 より多くの人々が発見に貢献し、自分にとって重要なものを構築できる未来です。私たちは、 マシン・インテリジェンスは彼らの活動範囲を広げる方法だと考えています。
研究とエンジニアリング
これらの質問に取り組んでください。
追求する価値のある質問、私たちの仮定に異議を唱える結果、または構築したいシステムを持ってきてください。