このAIスタートアップは、家、車、工場と会話することを望んでいます

チャットボットが世界を理解している様子に、私たちは皆驚嘆してきました。しかし、もしチャットボットが現実世界と真につながっていたらどうなるでしょうか？チャットインターフェースの背後にあるデータセットが、世界中に点在する数十億個のセンサーからの入力をリアルタイムで解釈することで取得された、物理的な現実そのものだったとしたらどうでしょうか？これが、本日設立された野心的なスタートアップ企業、Archetype AIの根底にあるアイデアです。共同創業者兼CEOのイヴァン・プーピレフ氏は、「ChatGPTの物理的な現実版を想像してみてください」と述べています。

Archetype の基礎モデルは Newton と呼ばれています。確かに、彼らは 1997 年にスティーブ・ジョブズによって廃止されたと長らく嘆かれてきた Apple のハンドヘルドデバイスについては知っていますが、気にしていないようです。新しい Newton は、あらゆる種類のセンサーからのデータを処理し、質問に答えたり、グラフやコンピューターコードを提供して世界で何が起こっているかを報告するように設計されています。Poupyrev 自身にとって、Archetype は、デジタル世界が物理的な世界と深く関わる手段を提供できるという長年の信念の実現です。当時の私は知りませんでしたが、これに私自身が関与していました。ソビエト生まれの Poupyrev がテクノロジーを通じて世界を操作することに魅了されたきっかけの一つは、私の著書Hackersでした。この本は、中国を訪問中に彼の父親にこっそり渡されていました。「新しい技術を発明することで、物事をハッキングしてその性質を変えることができるという考えは、その後の人生にずっと影響を与えました」と彼は2020年にこの本についてツイートした。彼はこの本を何度も読み返し、英語力も磨いた。どういたしまして。

ソ連を離れ、コンピューターサイエンティストとなったプーピレフ氏の歩みは、ソニー、ディズニー、そして昨年3月までGoogleのATAP部門で勤務した経験を含む。そこで彼はSoliに取り組むチームを率い、ウェアラブル機器に小型レーダー装置を組み込み、人のジェスチャーや動きに反応させるプロジェクトを開発した。デモは素晴らしいものだったが、そのアプローチには限界があった。「センサーの分析は本当に大変でした。手作業で読み込んでいたんです」と彼は言う。法学修士（LLM）が登場すると、プーピレフ氏と同僚たちは、センサーデータを改良することで、広大な時間と空間にわたって収集されたデータを人間が容易に探索・監視できる手段を提供することで、センサーデータをより強力に活用できると気づいた。大規模な言語モデルではなく、大規模な行動モデルが求められるだろう。「物理世界からのリアルタイムデータをどのように処理できるかを見るのが楽しみでした」と彼は言う。彼らは特に、巨大組織という制約から解放され、Googleの外でこの研究を行えることに興奮していた。昨年3月、プーピレフ氏と最終的に他の4人が同社を離れ、Archetypeを設立した。同社は現在、シードラウンドの投資資金として1,300万ドルを調達している。

「私たちが抱える問題の多くは、物理世界にあります。なぜなら、物理世界は非常に複雑で変化が速いため、私たちの認識では完全に理解できないからです」と、アーキタイプの共同創業者でありCOOでもあるブランドン・バルベロ氏は語る。「私たちはあらゆるものにセンサーを搭載して生活の助けを得ていますが、センサーデータの解釈はあまりにも困難です。AIを活用してそのセンサーデータを理解すれば、ようやくこれらの問題を理解し、解決できる可能性があります。」

アーキタイプの5人からなる創業チームを訪ねた際、彼らは現在、主要出資者であるベンチャーキャピタル企業ベンロックのパロアルトオフィスの窮屈な部屋で働いている。彼らは私に、ニュートンの計り知れない潜在的影響をほんの少し垣間見せるだけの、啓発的なデモを見せてくれた。彼らは、箱の中にモーションセンサーを設置し、ニュートンに、そのコンテナがAmazonの荷物で、注意深く監視する必要がある壊れやすい荷物だと想像させた。箱を落とすと、モデルを実行しているディスプレイに、荷物が破損している可能性があるというニュースが流れた。動き、温度、GPSセンサーを監視し、ワクチンが完全な効果で到着するかどうかを検証しながら輸送される様子は容易に想像できる。

バルベロ氏によると、Newtonの重要なユースケースの一つは、「家と話したり、工場とチャットしたりすること」だ。センサーで接続された住宅や産業施設からのデータを理解するために複雑なダッシュボードや特注のソフトウェアを使う代わりに、NewtonがChatGPTのような分かりやすい言葉で何が起きているのかを教えてくれる。「もはやセンサー一つ一つ、デバイス一つ一つを見る必要はなく、工場全体をリアルタイムで映し出す鏡を手にできるのです」とバルベロ氏は語る。

Archetype の AI モデル Newton は、さまざまなセンサーからデータを取得し、それを組み合わせて、物理世界で何が起こっているかをわかりやすい言葉で説明するものに変換します。

アーキタイプの提供

当然のことながら、世界で最もデジタル化された物流事業のいくつかを所有するAmazonは、Industrial Innovation Fundを通じてArchetypeの支援者の一つです。「これは、当社のフルフィルメントセンターを通る商品の流れをさらに最適化し、お客様への配送速度を向上させる可能性を秘めています。これは明らかに、当社の大きな目標です」と、同ファンドを率いるFranziska Bossart氏は述べています。Archetypeはヘルスケア市場も開拓しています。カリフォルニア大学サンフランシスコ校整形外科教授のステファノ・ビニ氏は、膝関節置換手術後の回復の進行状況を評価できるセンサーの研究に取り組んでいます。ニュートンは、おそらく複数のセンサーから得られる単一の指標で「ヘルスケアにおけるあらゆる介入の影響を文字通り測定できる」という彼の探求に役立つかもしれないと、同氏は言います。

アーキタイプの初期の顧客であるフォルクスワーゲンは、アーキタイプのモデルの初期テストをいくつか実施しています。驚くべきことに、これらのテストには自動運転は含まれていませんが、アーキタイプは自動運転への技術活用を強く望んでいます。フォルクスワーゲンの実験の一つは、車のセンサーが動きを分析し、ドライバーの体に装着されたセンサーと連携して、オーナーが店から戻ってくる際に手助けが必要なタイミングを予測するというものです。「このシナリオで人間の意図を認識できれば、バックドアを自動的に開けたり、荷物を特別な暖房や冷房のある場所に設置したりできるでしょう」と、フォルクスワーゲンのシリコンバレー・イノベーションセンターのシニア・プリンシパル・サイエンティスト、ブライアン・ラスロップ氏は述べています。ラスロップ氏は、この地味な作業は、AIが大量のセンサーデータを人間中心の洞察へと変換することで可能になるもののほんの始まりに過ぎないと考えています。フォルクスワーゲンの関心は、乗客やドライバーだけでなく、車外の人々の安全にも及んでいます。「道路、駐車場、車道に設置された何百万台もの車両のカメラをすべてネットワーク化したらどうなるでしょうか？」「AI がこれらすべてのデータフィードを監視すれば、信じられないほど多くの可能性とユースケースが生まれます。」と彼は言います。

1兆個のセンサーによる監視システムが、高密度ネットワーク内のあらゆる場所で何が起こっているかという疑問に即座に答えを提供するというダークサイドを想像するのは難しくない。プーピレフ氏とバルベロ氏に、これは少々ディストピア的すぎる話だと話すと、彼らは確かにその点については考えたことがあると断言した。カメラとは対照的に、レーダーなどのセンサーデータはより無害だと彼らは言う（ただし、カメラデータはアーキタイプが処理できるセンサー入力の一つだ）。「私たちが取り組んでいる顧客は、プライバシーに影響を与えることなく、多種多様なセンサーを用いて特定の問題を解決することに重点を置いています」とプーピレフ氏は言う。フォルクスワーゲンのラソップ氏も同意見だ。「アーキタイプのソフトウェアを使うとき、私は行動を検知しているのであって、身元を検知しているのではありません。誰かが妻に近づいてハンドバッグを掴もうとした場合、それは人物を特定することなく検知できる行動です。」一方で、人の歩き方は指紋と同じくらい特徴的であるという証拠もある。これは高品質のレーダーであれば検知できるかもしれない。ただ言ってるだけ。

Archetypeのビジョンは独特ではない。特にロボット企業は、生成AIとセンサーの活用を検討しており、その一つは文字通り「Physical Intelligence」という社名だ。Poupyrev氏は競合の存在を認めつつも、Archetypeは対象範囲の広さが他社と異なる点だと指摘する。「私たちは、ユースケースに関わらず、センサーデータを持つほぼすべての人が、それを有効活用できる、より汎用的な市場をターゲットにしています」とPoupyrev氏は語る。Barbello氏は、Archetypeの技術はその広さゆえにより強力だと付け加える。「私たちのモデルは、より限定的な物理モデルが提供する基盤よりも、物理世界の仕組みに関するより多くの事例から学習できます」とBarbello氏は語る。「私たちのアプローチは、物理世界全体を理解するというこの課題に取り組む最良の方法だと考えています」。なるほど。しかし、その後はArchetypeのミッションが達成された後に生じる新たな問題に取り組めるかもしれません。

タイムトラベル

1年前まで、Archetypeのチームは全員、Google社内の研究開発ラボであるATAPで一緒に働いていました。ATAPは、2011年に買収されたMotorola部門に組み込まれていました。そのDNAは、モバイル指向の研究、米国国防総省高等研究計画局の価値観、そしてGoogle自身の奇抜なブレークスルーへの賭けへの執着が奇妙に混ざり合ったものでした。私は2013年、過小評価され、残念ながら中止となったアニメーションプロジェクト「Spotlight Stories」と、その最初のセンサー駆動型ミニムービー「Windy Day」について書いた際に、ATAPについて触れました。

ウィンディ・デイは、モトローラの社内ムーンショット部門である先端技術・製品部門（ATAP）から生まれました。2012年5月（Googleによるモトローラ・モバイルの125億ドルでの買収が正式に発表されたのと同じ月）に発足したこの研究グループは、親会社であるGoogle Xの長期研究グループと同じ高い志を共有しています。しかし、ATAPのモデルは米国国防総省の高等研究計画局（DARPA）とは異なります。DARPAの成果には、レーザー、ステルス爆撃機、そして私たちがインターネットと呼ぶあの小さなものなど、ゲームチェンジャーとなるものが含まれています。

DARPAは長年にわたり、画期的な成果を生み出すための洗練されたプロセスを構築してきました。モトローラ・モビリティの新CEO、デニス・ウッドサイド氏は、このプロセスは模倣する価値があると考えました。そこで彼は、DARPAのカリスマ的なディレクターであるレジーナ・デューガン氏を上級副社長に任命しました。デューガン氏と共にその役割を担ったのが、彼女の副社長であるケン・ガブリエル氏です。

彼らは即座にモトローラ社内にミニDARPAを立ち上げました。DARPAと同様に、ATAPは研究者を2年間雇用し、新技術によって画期的な進歩が可能になるまさにその時点でプロジェクトに取り組ませます。プロジェクトリーダーは、外部の研究者と自由に契約を結び、特定の目標を持つ最先端の研究のために世界最高の頭脳を動員することができます。これらの目標の中には、まさに民間の研究開発部門に期待されるものが含まれています。DARPAが明らかに軍事用途のあるプロジェクトに取り組むのと同様に、ATAPはグラフィックスの高速化、より薄い素材の開発、携帯電話のバッテリー寿命の延長といった、明らかな課題に着目しています。結果が少なくとも5倍から10倍向上しなければ、プロジェクトは成立しません。しかし、ATAPは単に人々が求めているものだけを探求しているわけではありません。「ATAPでは、人々が求めることを知らないことを実行することも私たちの仕事です」とケン・ガブリエルは言います。

一つだけ聞いてください

ジョーは、「芝刈り機、除雪機、リーフブロワーなどのバッテリー駆動の園芸機器は、ガソリン駆動の機器と比べてどうですか？」と尋ねます。

ジョー、質問してくれてありがとう。環境への影響についてですか？答えは分かっているでしょう。電動式が正解です。どれが一番いいかという点については、徹底的に調査（Google、ChatGPT、そして実際に私の家の私道の除雪をしてくれるBJに相談）した結果、意見が一致しました。バッテリー駆動の工具はメンテナンスが少なく、使いやすく、騒音もはるかに少ないです。しかし、充電が長持ちしないこととパワーが不足していることから、重い作業には対応できません。バッファローに住んでいるなら、バッテリー駆動の除雪機では不十分かもしれません。また、ソルトバーンのような土地を所有している場合、電動芝刈り機でそのすべての面積をカバーするには、何度も充電する必要があります。さらに、BJから聞いた話ですが、地元の消防署は最近、リーフブロワーのバッテリー充電器が原因で大火災が発生し、消火しなければならなかったそうです。

でも皆さん、いつまで庭の手入れにエネルギーを浪費し続けるという呪われた道を歩んでいるんですか？ Googleはかつて、芝生を食べるためにヤギを雇ったことがありました！落ち葉は熊手で集められます。あるいは、そのままマルチングさせておけます！雪が積もった私道を片付ける一番の方法は、近所の雪かき小屋の住人を雇い、お金を払ってホットチョコレートを一杯あげることです。母なる自然はきっとあなたに敬意を表してくれるでしょう！

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