De toekomst van AI ligt in ruimtelijke intelligentie, bewijst investering van 1 miljard dollar

Hoewel de meeste kunstmatige intelligentie leert van taalgebruik, lijkt de toekomst van AI in ‘ruimtelijke intelligentie’ te liggen. Kortgezegd moet AI de regels van de wereld waarin hij zich bevindt kennen om genuanceerde antwoorden te kunnen geven en taken uit te kunnen voeren.

Dat is in ieder geval de filosofie achter AMI Labs, een startup van Yann LeCun, die voorheen aan het hoofd stond van de AI-ontwikkeling bij Meta. LeChun wordt gezien als een van de prominente figuren achter AI – hij ontving in 2025 zelfs de Turing Award, dat min of meer de Nobelprijs is binnen de computerwetenschapsector.

AMI Labs heeft zojuist 1,03 miljard dollar (ongeveer 884 miljoen euro) aan investeringen opgehaald tegen een waardering van 3,50 miljard dollar. Daarmee kan het bedrijf de nodige onderzoeken uitvoeren en daarna een AI-model ontwikkelen, met als uiteindelijke doel industriële partners ermee aan de slag te laten gaan en het te commercialiseren.

De meeste populaire AI-modellen maken gebruik van LLM’s, oftewel taalmodellen, waarbij ze leren van tekst en code. Dit is een snelle en relatief simpele manier voor AI om te leren, maar wel onderhevig aan fouten – meer dan eens veroorzaakt doordat het AI-model niet goed begrijpt dat bepaalde acties consequenties hebben in het dagelijks leven. Soms kan het zelfs voor zogenaamde ‘hallucinaties’ zorgen, waarbij een echokamer waar de AI en de gebruiker zich bevinden er voor zorgt dat gesprekken de realiteit uit het oog verliezen.

‘Large World Models’ – oftewel LWM’s – zijn echter in staat om driedimensionale omgevingen te begrijpen. Dat zorgt volgens AMI Labs voor een wezenlijk verschil in hoe AI leert en redeneert. Doordat het AI-model de wetten van de wereld om zich heen begrijp, kan het beter voorspellen hoe situaties zich ontwikkelen en wat voor consequenties bepaalde acties hebben. Op die manier kan een AI-model beter vooruitplannen, en dat vooral ook op een veiligere manier doen.

Volgens AMI Labs ligt het LWM-model dichterbij het mentale model dat mensen zelf gebruiken om te redeneren en daarop hun acties baseren. Het leerproces van een AI die LWM als leermodel heeft, kan volgens het bedrijf dus beter vergeleken worden met de nuances van de mens.

Ter illustratie meldde LeChun onlangs het volgende in een interview: “Als we onze prototypes een video tonen waar iets onmogelijks gebeurt, zoals iemand die een bal gooit en die bal verandert vervolgens in een kubus of verdwijnt, dan vertelt het systeem ons dat dit onmogelijk is.”

Als voorbeeld van toepassingen noemt LeChun de mogelijkheid dat dit AI-model op een veilige en robuuste manier robots kan aansturen in een fabriek. Maar doordat een AI-model ook beter begrijpt wat voor consequenties acties kunnen hebben, is de hoop dat het ook beter advies kan geven aan mensen die hulp zoeken, waaronder in de geneeskundige sector.

Large World Models zijn niet nieuw in het AI-landschap. Onder LeCun’s supervisie bracht Meta vorig jaar bijvoorbeeld V-JEPA 2 uit, dat met videobeelden getraind is. LeCun geeft echter toe dat LWM’s vooral nog populair zijn bij onderzoekers, en dat het bij het grote publiek nog veel groter kan worden.

AMI Labs wil de komende tijd dan ook veel onderzoeken uitvoeren en daarvoor samenwerken met diverse universiteiten. Het is daarbij de bedoeling dat deze onderzoeken zo open mogelijk worden, om zo meer kennis te creëren over deze AI-modellen.

Ondanks de relatieve kleine schaal waarop LWM’s op dit moment worden toegepast, verwacht LeChun dat deze AI-modellen steeds populairder en groter zullen worden. Steeds meer bedrijven weten investeringen te ontvangen voor onderzoek hiernaar, en verwacht wordt dat dit de komende periode alleen maar toe zal nemen.