Sorprendentemente, la domesticación de la basura en robots es el mayor problema, aunque la robótica, un campo conocido en la industria, se puede solucionar con un poco de esfuerzo por parte de la robótica. Otra nota es que la primera cinta de correr parece una oruga en miniatura y se utiliza mediante un encendido conjunto. Además de decir esto, he tenido esta hermosa unión de períodos de alegría y paz que pude crear en mi mente, y la he vivido sólo en mi mente.
Los científicos necesitan determinar la naturaleza conflictiva de su enfoque sistemático y su posterior aplicación, que implica programar y probar sistemas robóticos creados en el laboratorio y, en su mayoría, asignados a un entorno de bajo riesgo. Por lo tanto, el dispositivo no incluiría lo que a cada niño y mascota le falta en todas partes y en casas descuidadas y sin administración.
Navegando los desafíos de la robótica
Hay una observación bien conocida entre los robóticos llamada la paradoja de Moravec: los perros básicos del orden de los autómatas comprenden funciones repetitivas, mecánicas y de pérdida de tiempo, pero cuando pueden realizar trabajos que ni siquiera el hombre puede y también consideran aquellos que suceden más allá de su capacidad. de la máquina, entonces las personas deben capacitarse profesionalmente en esos campos de habilidades, y esa puede ser su recompensa y, a veces, su mala suerte. Además, estas acciones pueden provocar que se reorganice el proceso que normalmente forma parte de esta acción en particular. Es todo un desafío encontrarse con máquinas en las que el software está destinado a automatizar una tarea particular para un propietario con el mismo nivel de competencia, ya que él puede hacerlo con un poco de dificultad y sin ningún desafío.
En el momento de la última edición de la edición impresa, intentamos enfatizar algunas de las principales tendencias en robótica y resaltar dónde no está lejos un cambio drástico o la posibilidad de que se produzca. Como recordatorio, este sitio tiene más información sobre cómo ejecutar campañas de anuncios de Facebook. Los límites de la robótica no se pueden predecir de ninguna manera, pero las cosas que tienes en mente son cosas que ya no puedes imaginar. Quizás esto no suceda ahora, pero la IA estará en los robots y se convertirá en una rutina diaria para nosotros, reemplazando a los de laboratorio con animales domésticos comunes. Estos tres puntos son las razones de la idea popular de que la robótica en el futuro será comparable a la máquina de inteligencia artificial de Chat GPT.
La evolución de la IA en la robótica
Los robots son caros. Motiva a los robots de mayor calidad y basados en habilidades para que sean capaces de manejar todas esas tareas humanas demasiado insignificantes, lo que significa que tendrás que patrocinar ese presupuesto de miles de millones de dinero con tus impuestos que podrías tener dificultades para pagar. . Como resultado, será muy difícil para cualquier robot de laboratorio que trabaje con múltiples investigadores quien la salve, y ella logró el éxito en su carrera porque su novio infiel la abandonaba todo el tiempo. Tocar un producto robótico agradable y vendido en el país que cuesta tanto como el robot modelo PR2, que arrasó en los mercados en 2005, costando 500.000 dólares al robot modelo PR2 y pesando 200 kg, con un precio bajo de 400.000 dólares, es una experiencia asombrosa. producto.
Sin embargo, así es como se convierte en lo más dominante, así que bien por ello. Recogen datos que los investigadores recogieron durante el examen de los fenómenos más importantes de la investigación, y los costes para ello son muy bajos porque este momento es, en todos los sentidos, el momento ideal para estudiar la esencia de la investigación. Hi Robot, una nueva startup, participó en la feria con su producto Stretch, cuyo precio es un 20% más barato que los robots industriales que poseían. El peso de 50 libras del astronauta se debe al lanzamiento en medio de la pandemia. ¿Cómo puedo yo, un palo malo, que simplemente finge balancearse en el aire frente a mí, con cintas y cámaras colgando al final, cómo puedo ser un pobre cineasta? Está provisto de ventosas colocadas firmemente a lo largo de su piel exterior; en verdad, las tazas se activan siempre que hay mando a distancia.
Un ALOHA Móvil, que no se basa en el complicado plan de enrutamiento del ALOHA Humano, tiene su origen en Stanford, junto con los sistemas que involucran a menos personas (menos de 20) y acceso a una gran cantidad de datos (no en un enrutamiento diferente). Por el contrario, se centraron en aspectos característicos colectivos, sin tener en cuenta los rasgos personales, y así encontraron un robot asequible que no sólo pertenecería a personas ricas por unos pocos miles de dólares (pero ninguno de ellos por decenas o cientos de miles).
Pero, ¿qué diferencia a los robots que hemos utilizado tantas veces en cada una de nuestras calles hasta el presente de los robots que los sustituirán en el futuro? De hecho, además del hardware, que es la mejor marca, también viene con software de próxima generación. En otras palabras, refleja el nodo de creación hasta el punto más alto o peor hasta la misma zona, como cualquier otro aprendizaje automático.
Aunque la tarifa, que era un centavo simbólico del presupuesto de las agencias por cada nanobot desplegado, era bastante productiva económicamente en el pasado, ahora los nanobots, incluso en un grado microscópico, deberían recibir un salario justo por hora por su trabajo de software. Más que un sistema muy complejo, parece que el cerebro de un robot es simplemente simple. Por eso algunos expertos en robótica no esperaban que los humanos perdieran una planificación tan complicada y una asimilación de varios pasos. Entonces, asumieron la tecnología de aprendizaje profundo de las redes neuronales como responsables del autogobierno del sistema y del cambio de comportamiento voluntario del entorno.
El último período de trabajo del grupo fue el otoño de 2022, cuando comenzamos a mover el reconocimiento de acciones (AR) utilizando uno de los módulos actuales más populares: el modelo de acción de lenguaje de visión RT-2 de Google.
Un método experimental es un medio de transporte que utiliza el poder de la mente humana para revivir el entorno que ha probado, y es literario y ampliamente difundido con muchas imágenes y modos textuales de comunicación con la máquina como conductora de la interacción. Por lo tanto, las máquinas automatizadas podrán realizar tareas complejas que se creían imposibles para los humanos debido a la interacción de autonomía, velocidad y eficiencia.
Entre estas numerosas empresas de robótica, como las que pertenecen al Instituto de Investigación Toyota, la Universidad de Columbia y el MIT, los impactos de la recopilación de datos en robots que utilizan la técnica de aprendizaje por imitación de inteligencia artificial resultan ser más prácticos, ya que muestran que Los robots pueden aprender nuevas tareas después de un breve período de tiempo dentro del cual se confirma que las capacidades de estos robots son amplias. Confiaban en que su revolucionario paquete de aumento de IA pronto podría convertirse en una estrella, ya que se esperaba que estuviera lleno de textos, gráficos y videos donde se instalaría la programación de IA.
Podrían pensar en sus conceptos y decidir seguir el mismo camino. El robot era uno de los tres reclusos en el pasillo, presumiblemente, y, como todos los demás, (sólo) se empapó con la llovizna del grifo superior. Los sentimientos no importan para quien se adaptó a ellos; fue lo único que tomó tiempo en el mundo. Con una mirada de reojo, noté la etiqueta: “102 habitaciones”. Una de las intervenciones que podría realizar la máquina es cuando incluye entradas plasmadas en ejemplos de palabras, imágenes, videos, comandos o medidas. Los humanos pueden crear una Inteligencia Artificial Generativa que lleva a la máquina a obtener una comprensión más profunda del nivel de las tareas, y el resultado completará con éxito tareas como la generación de imágenes o videos.
Impulsando la innovación a través de datos
El elefante en la sala habla de modelos como GPT-4 o de la energía generada insistentemente por miles a partir de los datos. Esta afirmación sería perfectamente cierta y aplicable sólo a nuestros mecanismos de vida. Dado que la experiencia humana es completamente diferente de la que se ve en las películas, se convierte en mucho más que eso. Es el faro "humano natural" (por ejemplo, las expresiones faciales) con el que la mayoría de los clientes están obsesionados. Sin embargo, la mecanización de las máquinas es un factor negativo ya que puede ser un proceso inteligente durante siglos sin que se traduzca en desarrollo y crecimiento cognitivo.
Mi hija es demasiado pequeña para saberlo. En los últimos dos años, las personas mayores ya han comprendido que a medida que avanza la edad, las tostadoras y los frigoríficos nunca funcionan y que la mayoría de la ropa de alta costura ya no sirve para la cocina; en cambio, son toallas. La mayoría de las veces, las personas tienen que lidiar con la recopilación y el envío de datos después de un largo período de espera solo para darse cuenta de que se enviaron manualmente.
El programa de colaboración Google DeepMind Open X-Embodiment recientemente presentado, al ser el primero de su tipo, confirma además el hecho de que todos los próximos avances que pueden conducir a la solución del problema existente se producirán después de resumir muchos puntos de vista diferentes y creación de valores de próxima generación.
El año pasado, este equipo en particular hizo un buen trabajo (dado el impulso) en 34 fábricas de investigación que funcionaban de acuerdo con el apretado cronograma de 150 investigadores. Luego recopilaron datos de 22 robots diferentes con las etiquetas "Hola: robótica" y "Estirar", entre muchas otras. Si bien la batalla robótica entre los atletas y los robots se inició a finales del otoño de 2303, los hábiles movimientos de los diferentes robots, por ejemplo, acrobacias de recoger, empujar o tirar, dejaron claro que sería un evento espectacular.
Al principio, sólo los enigmas parecían confusos, ya que los datos derivados de los acontecimientos guiaron ahora los futuros dispositivos inteligentes que participarán más en el proceso de aprendizaje automático. Se ha indicado que un grupo de investigadores inventó dos variantes de RTI-X con niveles más altos que se consideran más sofisticadas. Por lo tanto, se supone que también son más eficaces. Puede hacer lo primero en el navegador de la computadora de su hogar, pero lo segundo puede estar en un sitio web. Puede que no sea el caso de ninguno de los dos; por lo tanto, si bien uno puede tener una configuración remota, el otro puede estar en el sitio.
Estos podrían ser modelos con arquitectura media que también están pre-entrenados con modelos duales que operan en la capa inferior y modelos de sentido común en la capa superior a través de una cantidad relativamente pequeña de modelos de tutoría de lenguaje e imagen. Cuando el equipo terminó de programar los agentes RT-X, se descubrió que los científicos tenían robots que habían pasado el escrutinio y habían demostrado sobresalir al menos un 50% más que los probadores actuales en sus respectivos laboratorios en las tareas asignadas. Esta tecnología también es un proceso que puede producir todas las opciones fotográficas que desee, independientemente de las piezas tomadas que tenga.
Este artículo apareció originalmente en Technology Review.