Британський startup znalazł nieoczekiwane źródło danych do trenowania modeli AI - dane pochodzące z graczy wideo. Zamiast wymyślać od zera, firma wykorzystuje realne wejścia ludzi grających w gry, aby nauczyć sztuczną inteligencję poruszania się i interakcji ze światem fizycznym.
Podejście to ma logikę: gracze wideo, nawet ci mniej zaawansowani, nieustannie dokonują decyzji dotyczących ruchu, orientacji przestrzennej i adaptacji do dynamicznie zmieniających się scenariuszy. Te dane zawierają cenne informacje o tym, jak radzić sobie w złożonych, nieprzewidywalnych sytuacjach. Startup przekształca te sygnały wejściowe w dane treningowe dla modeli AI, które mogą być następnie stosowane w robotyce i systemach autonomicznych.
To podejście otwiera nowe możliwości dla branży AI. Zamiast polegać wyłącznie na symulacjach lub ręcznym zbieraniu danych, można czerpać z ogromnej bazy ludzkiego doświadczenia zgromadzonej w branży gier. Dla branży robotyki i autonomicznych systemów to potencjalnie przyspieszenie w rozwoju, gdyż modele mogą się uczyć z danych, które zawierają autentyczne, człowiekiem-wygenerowane strategie radzenia sobie w wyzwaniach.