Laplace Intelligence, Robotları ve Otonom Araçları Gerçek Dünyaya Çıkmadan Önce AI ile Test Ediyor

OpenAI ile Hugging Face arasında yaşanan olay, teknoloji dünyasına net bir hatırlatma yaptı: yapay zeka ajanları her zaman yaratıcılarının beklediği gibi davranmıyor. Laplace Intelligence kurucu ortağı ve CEO’su Howie Sun, konunun fiziksel dünyadaki karşılığını çarpıcı biçimde özetliyor. Yapay zeka yazılımdan çıkıp yolları, depoları ve kaldırımları paylaştığımız makinelere taşındıkça, bir hata artık sadece can sıkıcı olmaktan çıkıp güvenlik meselesine dönüşüyor.

Ann Arbor merkezli girişim tam da bu noktaya odaklanıyor: robotik ve fiziksel yapay zeka için otomatik red-teaming, yani bir sistemi kasten zorlayarak zayıf noktalarını ortaya çıkarma yöntemi. Sun’a göre yapay zekayı yeterince hızlı ve yaratıcı biçimde sınayabilecek araç yine yapay zekanın kendisi. “Amacımız şirketlerin sorunları sahaya çıkmadan önce bulup düzeltmesine yardımcı olmak; zamanla da müşterilerin, sigortacıların ve düzenleyicilerin güvenebileceği ortak bir kanıt temeli oluşturmak” diyor.

Laplace, yaklaşık bir yıl önce Michigan Üniversitesi’nde Sun ve eski doktora danışmanı, şirketin baş bilim insanı Henry Liu tarafından kuruldu. Sun sekiz yılını akademide otonom sürüş yapay zekasını simülasyonda nasıl zorlayacağını araştırarak geçirdi; ikilinin 2023’te yayımladığı bir makale Nature dergisinin kapağına taşındı. Ardından otonom araç şirketlerinden talepler gelmeye başladı ve Sun, araştırmayı ürüne dönüştürmeye karar verdi.

Ürünün teknik merkezinde, gerçek dünya verisinden yeniden inşa edilen yüksek sadakatli bir simülasyon ile sürekli olarak hata noktalarını arayan bir yapay zeka ajanı yer alıyor. Ortam, Nvidia’nın Cosmos dünya simülasyon platformunun gerçek dünyaya dayandırılmış eğitilmiş bir sürümü; böylece Arizona’daki bir otoyoldan Paris’teki bir yaya geçidine kadar her şey gerçek ölçekte yeniden yaratılabiliyor. Geliştiriciler dil komutlarıyla koşulları anında değiştirebiliyor, örneğin öğleden sonra trafiği ekleyebiliyor; TomTom gibi sağlayıcılardan gelen canlı trafik verileri de sahneleri güncel tutuyor. Önemli bir ayrıntı şu: sahnedeki diğer aktörler de tepki veriyor. Bir gösterimde test aracı karşı şeride kırıyor ve karşıdan gelen araç, üzerinden geçmek yerine yön değiştirerek çarpışmadan kaçınıyor.

Ticari değer önerisi ise köşe vakalarda yatıyor. Otonom araç geliştiricilerinin çoğu ya kaydedilmiş görüntüleri simülasyona çeviriyor ya da nadir ve zor senaryoları insanlara kurgulatıyor. Laplace bu senaryoları, haberler ve kaza raporları gibi kaynaklardan beslenen ajanlarına otomatik ürettirmeyi hedefliyor. Sun, genelleştirilmiş robotlar sahaya çıkmaya başladıkça bu ihtiyacın daha da belirginleşeceğini savunuyor; çünkü bu alanda veri kıt ve sınır durumların ne olacağını kimse öngöremiyor.

Akademik kökene ve Silikon Vadisi geçmişine sahip olmamasına rağmen Laplace, gelir üretmeye ve küçük de olsa kâr etmeye başladığını söylüyor. Gelirin büyük bölümü otonom sürüş tarafından geliyor; müşteriler arasında Japon kamyon üreticisi Isuzu ile Teksas merkezli otonom kamyon şirketi Bot Auto bulunuyor. Nvidia da müşterilerden biri; iki şirket T-Mobile ile birlikte San Jose için üst düzey trafik operasyonlarını hedefleyen ücretsiz bir akıllı şehir pilotu yürütüyor. Depo tipi insansı robotlar geliştiren ortaklarla da erken görüşmeler sürüyor.

Bugün sözleşmelerin çoğu proje bazlı ve şirketin yakın vadeli önceliği bunları düzenli gelire dönüştürmek. Diğer başlık ise finansman; TechCrunch Disrupt kapsamındaki Startup Battlefield yarışmasına katılması da bu hedefe hizmet ediyor. Karşılaştırma noktası, 1,2 milyar dolar toplayan ve 15 milyar dolar değerlemeye ulaşan Applied Intuition; Isuzu onun da müşterileri arasında. Sun ise sakin: yapay zekayı yapay zeka ile test etme yaklaşımının doğrulamayı dinamik ve etkileşimli bir sürece dönüştüren yeni bir paradigma olduğunu ve şirketin en büyük rekabet avantajını oluşturduğunu düşünüyor.