最新の資金調達ラウンドで、World Labsは約1億ドルを調達し、企業価値を10億ドル以上に評価されました。
World Labsは急速に業界の注目を集めました。Liはメディアのコメント要請に応じず、Andreessen HorowitzとRadical Venturesもコメントを控えました。
スタートアップの開発方向について、海外メディアはベンチャーキャピタリストの具体的な説明を引用しています：### World Labsは、3次元の物理的世界を理解できるモデルを開発しており、本質的に物体の物理的特性、空間的位置、機能を理解しシミュレーションします。簡単に言えば、これはLiが提唱する「空間知能」です。彼女は「空間知能」がAIパズルの重要な要素だと考えています。
企業価値10億ドル超、World Labsは「空間知能」に注力
報道によると、World Labsは今年4月、Liがスタンフォード大学の休暇中に設立しました。Liはこの事業について非常に控えめで、彼女のLinkedInページでは最新のステータスが「新人」となっています。創業者の控えめなアプローチにもかかわらず、同社はわずか3ヶ月で10億ドル以上の評価を達成し、注目を集めています。
海外メディアは5月の情報源を引用し、World Labsの方向性がLiが以前提唱した「空間知能」に関連していると述べています。これは、コンピューターが3次元世界を認識し行動できるようにする世界モデルの構築を指します。
LiはX（旧Twitter）で、「空間知能」がAIパズルの重要な要素であると紹介しました。今年4月のTEDトークから引用すると、彼女は言いました、### 「視覚が洞察になり、洞察が理解になり、理解が行動を促す。これらすべてが知能を生み出す」
TED講演で、Liは「猫がテーブルの上のミルクの入ったカップを押し落とそうと手を伸ばしている」画像を使って、空間知能とは何かを説明しました。彼女は、この画像を見たとき、人間の脳はグラスの形、空間内の位置、周囲の物体との関係を分析し始め、「行動する衝動」を生み出すと説明しました。この衝動が空間知能を持つ存在の本能であり、知覚と行動を結びつけるものだと述べました。
Liは、スタンフォード大学の研究室でも、コンピューターやロボットに3次元世界で行動を起こすよう訓練していると述べました。彼女は、口頭指示に基づいてさまざまなタスクを実行する機械アームのデモ動画を紹介しました。これには、### 引き出しを開ける、充電が完了した電話の充電器を抜く、パンなどの材料でサンドイッチを作るなどが含まれています。
「『見る』と『行動する』の好循環がロボットの学習を加速させており、これは3次元世界を理解し相互作用する必要のある具現化された知的システムの重要な要素です。空間知能が加速するにつれ、この好循環の中で新しい時代が私たちの目の前で展開しています」とLiは述べました。
Liの空間知能に対するビジョンは、複雑な物理的世界とその中の物体の相互関係を理解できる機械を訓練することです。
フェイフェイ・リー：知覚はAIシステムにとって依然として課題
Liが「AIの女神」と呼ばれるのは、彼女の伝説的な経験と切り離せません：### 彼女は33歳でスタンフォード大学コンピューターサイエンス学部の終身教授となり、44歳で全米工学アカデミーの会員となり、現在はスタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）の共同ディレクターを務めています。
コンピュータービジョン分野のベンチマーク的成果であるImageNet大規模データベースも、Liが推進しました。この成果は、物体を確実に識別できる第一世代のコンピュータービジョン技術の創造の基礎を築きました。さらに、Liは教育面でも大きな影響力を持ち、OpenAIやTeslaで働いたコンピューター科学者のAndrej Karpathyや、現在NVIDIAのシニアリサーチサイエンティストであるJim Fanなど、AI分野の影響力のある人物の多くが彼女の下で学んでいます。
1976年に北京で生まれ、四川省成都で育ったLiは、16歳でアメリカに移住しました。その後、スタンフォード大学で世界的に有名なAI科学者となり、Google CloudのAIビジネスを率い、Twitterの取締役会に加わり、ホワイトハウスの政策立案者にアドバイスを提供しました。現在もLiはスタンフォード大学AIラボの共同ディレクターおよび教授を務めています。彼女の個人プロフィールには、研究興味として「認知に触発された人工知能」、コンピュータービジョン、ロボット学習が挙げられています。
注目すべきは、スタンフォード大学の論理学者兼哲学者のJohn Etchemendyと共著した最新の記事で、Liは大規模モデルが具現化を欠いているため、生理的状態に起因する主観的経験を生成できないと言及しています：### 「私たちはまだ知覚AIを達成しておらず、より大規模な言語モデルはこの目標の達成に役立ちません。AIシステムで知覚を達成したいのであれば、生物学的システムで実際に知覚がどのように生成されるかをより良く理解する必要があります。」
さらに、海外メディアの報道によると、Liは2007年が「ビジネスインテリジェンス業界の転換点」であり、それ以来データの役割が劇的に変化したと回顧しています。「現在の本当の問題は、この技術を教室や産業界でどのように思慮深く開発し展開するかです。」