लांग जियानपेंग की बातचीत: एम्बॉडिड AI के अपने 'वेई-श्याओ-ली' होंगे, केवल फंडिंग से फिजिकल AGI हासिल नहीं होगा

ली ऑटो (Li Auto) में इंटेलिजेंट ड्राइविंग के पूर्व प्रमुख लैंग शियानपेंग (Lang Xianpeng) ने इस साल मार्च में रेन गेंग (Ren Geng) के साथ मिलकर एम्बॉडीड AI (embodied AI, यानी भौतिक रूप में सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कंपनी कुनलुन शिंग (Kunlun Xing) की स्थापना की। कंपनी ने महज 90 दिनों में तीन दौर की फंडिंग में कई अरब युआन जुटाकर यूनिकॉर्न का दर्जा हासिल कर लिया। कंपनी की स्थापना के बाद अपनी पहली सार्वजनिक उपस्थिति में उन्होंने एम्बॉडीड AI से जुड़ी भारी-भरकम लागतों पर चर्चा की और कहा कि एक एम्बॉडीड फाउंडेशन मॉडल (foundation model, यानी आधारभूत मॉडल) को प्रशिक्षित करने में दसियों अरब से लेकर सैकड़ों अरब युआन तक की लागत आ सकती है, और सिर्फ फंडिंग के भरोसे कोई भी कंपनी एम्बॉडीड AI के साकार होने तक टिक नहीं सकती। उन्होंने मौजूदा 'सैकड़ों मशीनों की लड़ाई' की तुलना न्यू एनर्जी वाहन उद्योग से करते हुए भविष्यवाणी की कि इसमें केवल कुछ ही खिलाड़ी टिक पाएंगे और एम्बॉडीड AI क्षेत्र में भी अपना खुद का 'वेई-श्याओ-ली' (Wei-Xiao-Li, यानी NIO, Xpeng और Li Auto का समूह) उभरेगा। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि मौजूदा फंडिंग राशि पर्याप्त नहीं है, और कंपनियों को बड़े पैमाने पर उत्पादन तथा डिलीवरी से खुद अपनी आय पैदा करनी होगी ताकि रिसर्च ऐंड डेवलपमेंट (research and development, R&D) को वित्तपोषित किया जा सके। लैंग ने अपनी कंपनी के 'नकल' के बजाय 'समझ' पर आधारित प्रतिमान की रूपरेखा पेश की, जिसमें डेटा दक्षता और एक 'डेटा कंपाइलेशन' पद्धति पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उनकी टीम एक संयुक्त कारणात्मक ध्यान तंत्र (joint causal attention mechanism) के साथ मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (Mixture-of-Experts, MoT) आर्किटेक्चर का उपयोग करती है, जिसका लक्ष्य 'एक मस्तिष्क, कई रूप' की क्षमता हासिल करना है। उन्होंने डेक्सटरस हैंड्स (dexterous hands, यानी निपुण रोबोटिक हाथ) के लिए दृष्टि (vision) के बजाय स्पर्श संवेदन (tactile sensing) के महत्व पर भी जोर दिया, और भविष्यवाणी की कि रोबोट्स को घरों में प्रवेश करने में करीब पांच से दस साल लगेंगे।