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おはようさんです、カリル。今日はここにおれてほんまに嬉しいわ。何もかも簡単なことちゃうけど、一番難しいんは空間インテリジェンスを実現することやねん。
うちらは素晴らしい才能のある人らを集めて、今では空間インテリジェンスって呼んでる超難しい問題に取り組んでるんやけど、そのことにめっちゃワクワクしとんねん。
空間インテリジェンスっていうのはどういう意味で、具体的に何を作ろうとしてはるんですか？
ほな、レイチェル、聞いてや。人間には空間インテリジェンスがあるんやけど、これって実はめっちゃ古くからある能力なんや。何百万年も進化してきて、3Dの世界を理解したり、推論したり、生成したり、さらには相互作用したりする能力やねん。きれいな花を見たり、蝶々に触ろうとしたり、都市を作ったりするのも、みんな空間インテリジェンスの一部なんや。人間も動物もこの能力を持ってるんやけど。
そんなんがコンピューターでできるようになると思ってはるんですか？
そこが今うちらが取り組んでる問題なんや。もう既にすごい進歩を遂げ始めとんねん。この10年間のAIの進歩はほんまにすごかったし、最近は言語の話をよう聞くけど、ピクセルや視覚、空間インテリジェンスの世界でも進歩してきたんや。写真に何が写ってるかを理解したり、写ってるものの話を語ったり、文章から画像を作り出したりできるようになってきた。
でも次の本当の frontier、めっちゃ難しい問題は、これらを全部3Dにすることなんや。だって現実の世界は3Dやし、人間の空間インテリジェンスもこの3Dを理解して扱う能力に基づいてるからな。
ほな、3Dを扱うっていうのを現実世界に当てはめると、ロボット工学とか製造業とか、それともAI機能付きのメガネをかけて現実世界とやりとりするみたいなことですか？
ローレル、キャロリン、ええ質問やな。これはそんなに基礎的な技術で、コンピューターにとって基本的な能力やから、めっちゃ広い範囲で使えるんや。まずはクリエイターから始まるな。クリエイターっていうのはアーティストやVFXクリエイターだけやなくて、デザイナーや開発者、建築家も含まれるんや。この技術はそういう人らにめっちゃ影響を与えるんやけど、長い目で見たら、もちろんロボット工学や製造業、ARやVRにも影響するやろな。
アップルが Vision Pro を空間コンピューティングって呼んでるのにも理由があるんや。うちの意見では、空間コンピューティングには空間インテリジェンスが必要なんや。他のいろんな用途にもな。
なんで空間コンピューティングにVCのお金が必要なんですか？民間セクターの行動が。アカデミアではできなかったことは何なんでしょう？
これは全部ひとつのエコシステムなんや。AIの世界ではこれまでずっと見てきたし、何年も前からやな。これは社会や国が作ってる技術なら何でも同じことが言えるんや。このエコシステムには上流の基礎的で好奇心駆動型の研究が必要で、うちはそれに長年取り組んできた。
でも同時に、産業界での集中的な取り組みも必要なんや。大手テック企業が関連する問題に取り組んでるけど、うちらのエコシステムの素晴らしいところは、スタートアップもあることやねん。大きな夢を持って、こんな難しい問題を解決できると信じる人らを集めて、エネルギーを集中させて、本当に難しい問題を解決しようとしてる。そしてそれをスケールさせて、プロダクト化して、ユーザーや顧客の手に届けるんや。
リー博士、あなたが最も有名なのは ImageNet で、何百万もの画像を含む大規模なデータベースで、物体認識や画像の分野を大きく前進させましたよね。その仕事が Worlds Lab を立ち上げる決断にどう影響したのか気になります。この2つはどう関係していると思われますか？
ええ質問やな、レイチェル。少なくとも2つの点で関係があると思うわ。まず、ImageNet はコンピュータービジョンの分野での初期の仕事の1つで、ピクセル空間の仕事やった。確かに、10年以上前のあの時期に ImageNet とそこから派生したアルゴリズムができたことは、まだ2D空間のことやったな。写真の中の物体を認識したり、最終的には写真の話を語ったりするくらいやった。
でも今は、コンピュータービジョンの初期の仕事の知的な延長線上にあるんや。今ではもっと難しい章に入ってて、それが空間インテリジェンスなんや。だから知的には、うちの人生の仕事の続きやと感じてるんや。
もっと広い視点で見ると、ImageNet は15年以上前のうちの大きな North Star 問題への知的な賭けやった。AIの方向性を本当に変えた North Star 問題やな。うちは空間インテリジェンスが、うちやうちのチームにとって次の North Star やと信じてるし、これがAIの方向性を変えると思ってるんや。
この会社への資金調達について気になるのは、特にAIの分野で大物が多く投資してることなんです。ジェフ・ディーンやジェフリー・ヒントン、アンドレイ・カーパシーなど、以前一緒に仕事をした人もいますよね。何人かはグーグルで同時期に働いてたと思います。彼らにどうやってピッチしたんですか？
それがうちらの分野の素晴らしいところやねん。まず、この人らは何年も友達や同僚、元学生やったりするんや。うちの信念を共有してくれてると思うわ。これがめっちゃ大きな問題やって分かってくれてて、うちの共同創業者のベン・ミルデンホール、クリストフ・ラステル、ジャスティン・ジョンソン、そして創業チーム全員の話を聞いたら、これは難しい問題やけど、本当にこの問題を解決できる能力と信念を持った人らが必要やって認識してくれたんやと思う。だからうちらをサポートしてくれたんやと思うわ。
有名なVCからもお金を集めはったんですね。アンドリーセン・ホロウィッツとかもそうですよね。もっと広く、アカデミアへの資金提供を呼びかけてはったのが気になります。バイデン大統領にも直接、R&Dに関して公共セクターと民間セクターの両方に資金が必要やって言うてはりましたよね。結局、大学がGPUやコンピューティングリソースにアクセスできるようにするためにね。まだ公共セクターにお金が必要やと感じてはるんですか？それとも諦めて民間セクターに行ってしまったんですか？カーライル？
実は今、民間セクターと公共セクターの両方を行き来してるからこそ、さらにその必要性を感じてるんや。民間セクターでのコンピューティングリソースやサポートへのアクセスを見て、うちら民間セクターの誰もが公共セクターなしではここにいないってことを信じてるわ。
ImageNet、畳み込みニューラルネットワーク、バックプロパゲーション、トランスフォーマーモデルなど、AIの画期的な仕事の多くは最初に公共セクターから出てきたんや。だからこのエコシステムはめっちゃ重要で、どの部分でもバランスが崩れたり欠けたりすると、エコシステム全体に害があるんや。
今、うちは個人的にリソースへのアクセスを経験してて、それがさらに、国が公共セクターやアカデミアに投資する必要があるって信念を強めてるんや。この種の月面着陸計画的な考え方で、基礎科学研究に取り組む学生や教授、研究者をサポートせなアカンのや。
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