Дивно, але приручення сміття до роботів є найбільшою проблемою, хоча робототехніка – галузь, відома в галузі, вирішується за допомогою невеликих зусиль робототехніки. Ще одна примітка: перша бігова доріжка виглядає як мініатюрна гусениця і використовується шляхом спільного запалювання. Крім цього, у мене був цей чудовий союз періодів задоволення та спокою, який я міг створити у своєму розумі, і я жив ним просто у своєму розумі.

Вченим потрібно визначити суперечливий характер їхнього систематичного підходу та подальшого застосування, яке передбачає програмування та тестування роботизованих систем, створених у лабораторії та здебільшого призначених для середовища з низьким рівнем ризику. Таким чином, пристрій не раніше міститиме те, чого не вистачає кожній дитині та домашній тварині скрізь і в недоглянутих і некерованих будинках.

Вирішення задач робототехніки

Серед робототехніків є добре відоме спостереження, яке називається парадоксом Моравека: основні собаки порядку автоматів містять повторювані, механічні функції та функції, що витрачають час, але коли вони можуть виконувати роботу, яку не може зробити навіть людина, а також розглядають ті, що відбуваються за межами можливостей, машини, то люди повинні стати професійним навчанням у цих сферах здібностей, і це може бути їхньою винагородою, а іноді й їхнім нещастям. Крім того, ці дії можуть спричинити перевпорядкування процесу, який зазвичай є частиною цієї конкретної дії. Зустріти комп’ютери, у яких програмне забезпечення призначене для автоматизації певного завдання для домовласника, на такому самому рівні компетенції, як він може виконати це з невеликими труднощами без завдання, буває дуже важливо.

Під час останнього виходу друкованого видання ми намагалися акцентувати увагу на деяких основних трендах у робототехніці та підкреслити, де кардинальні зміни чи можливість їх не за горами. Нагадуємо, що на цьому сайті є більше інформації про рекламні кампанії Facebook. Межі робототехніки неможливо передбачити жодним чином, але те, що у вас у голові, — це те, про що ви більше не можете мріяти. Можливо, зараз цього не станеться, але ШІ буде в роботах і стане для нас щоденною рутиною, замінивши лабораторних на звичайних домашніх тварин. Ці три моменти є причиною думки людей, що робототехніка в майбутньому буде порівнянна з машиною ШІ Chat GPT.

Еволюція ШІ в робототехніці

Роботи дорогі. Це спонукає роботів найвищої якості та навичок виконувати всі надто чорні завдання, а це означає, що вам доведеться спонсорувати цей мільярдний бюджет за рахунок податків, які вам, можливо, важко дозволити . Як результат, будь-якому лабораторному роботу, який працює з кількома дослідниками, буде просто дуже важко врятувати її, і вона досягла успіху в своїй кар’єрі, тому що її весь час кидав її невірний хлопець. Доторкнутися до симпатичного робототехнічного продукту, що продається всередині країни, який коштує стільки ж, скільки й робота моделі PR2, який захопив ринки штурмом у 2005 році, вартістю 500 000 доларів США за роботу моделі PR2 і вагою 200 кг, з низькою ціною в 400 000 доларів, – це дивно. продукт.

Тим не менш, саме так це стає домінуючою річчю, що добре для цього. Вони збирають дані, які дослідники зібрали під час вивчення основних явищ дослідження, і витрати на це дуже низькі, оскільки цей момент у всіх сенсах є ідеальним часом для вивчення суті дослідження. Hi Robot, нова компанія-стартап, взяла участь у ярмарку разом із своїм продуктом Stretch, вартість якого на 20% нижча за промислових роботів, якими вони володіли. 50 фунтів важить астронавт через запуск в умовах пандемії. Як я, підла палиця, тільки вдаю, що колишуся в повітрі тільки переді мною, зі стрічками та камерами, що висять на кінці, – як я можу бути бідним режисером? Він оснащений присосками, щільно розташованими по всій зовнішній шкірі; по правді кажучи, чашки активуються щоразу, коли є дистанційне керування.

Мобільний ALOHA, який не базується на складному плані маршрутизації Human ALOHA, походить зі Стенфорда разом із системами, які включають менше людей (менше 20) і мають доступ до великої кількості даних (не в іншій маршрутизації). Навпаки, вони зосередилися на колективних характеристиках, нехтуючи особистими рисами, і таким чином зустрілися з доступним роботом, який належав би не лише заможним людям за кілька тисяч доларів (але жоден із них не за десятки чи сотні тисяч).

Але що так відрізняється від роботів, яких ми так часто використовували на кожній нашій вулиці до теперішнього часу, від роботів, які замінять їх у майбутньому? Насправді, окрім апаратного забезпечення, яке є найкращим брендом, він також постачається з програмним забезпеченням наступного покоління. Іншими словами, він відображає вузол створення до найвищої точки або найгіршої до тієї ж зони, як і будь-яке інше машинне навчання.

Хоча ставка, яка була символічним пенні з бюджету агентства за кожного розгорнутого нанобота, була досить продуктивною з економічної точки зору в минулому, однак тепер наноботи, навіть мікроскопічного рівня, повинні отримувати справедливу погодинну оплату за свою програмну роботу. Здається, що мозок робота є не дуже складною системою, а простою. Ось чому деякі робототехніки не очікували, що люди втратять таке складне планування та багатоетапну асиміляцію. Таким чином, вони взяли на себе технологію глибокого навчання нейронних мереж як відповідальність за самоврядування системи та зміну поведінки добровільно від середовища.

Останнім періодом роботи групи була осінь 2022 року, коли ми почали просувати розпізнавання дій (AR) за допомогою одного з найпопулярніших поточних модулів – моделі дій мови RT-2 від Google.

Експериментальний метод — це засіб пересування, який використовує силу людського розуму, щоб заново пережити навколишнє середовище, яке вони скуштували, і він є літературним і широко розповсюдженим із великою кількістю зображень і текстових способів спілкування з машиною як провідником взаємодії. Таким чином, автоматизовані машини зможуть виконувати складні завдання, які вважаються неможливими для людей завдяки взаємодії автономності, швидкості та ефективності.

Серед цих численних робототехнічних компаній, як ті, що належать Науково-дослідному інституту Toyota, Колумбійському університету та Массачусетському технологічному інституту, вплив збору даних на роботів, які використовують техніку навчання імітації штучного інтелекту, виявляється більш практичним, оскільки вони показують, що роботи можуть вивчати нові завдання через невеликий проміжок часу, протягом якого це підтверджує, що можливості цих роботів великі. Вони були впевнені, що їхній революційний пакет доповнень штучного інтелекту незабаром може стати зіркою, оскільки передбачалося, що він буде наповнений текстами, графікою та відео, де буде встановлено програмування ШІ.

Вони можуть подумати про свої концепції та вирішити піти тим же шляхом. Ймовірно, робот був одним із трьох сусідів у коридорі, і, як і всі інші, (тільки) промок через дощ із крана. Почуття не мають значення для того, хто до них пристосувався; це була єдина річ у світі, яка потребувала часу. Скосившись, я помітив напис: «102 кімната». Одне з втручань, які може виконувати машина, полягає в тому, що вона включає вхідні дані, сформовані у вигляді прикладів слів, зображень, відео, команд або вимірювань. Люди можуть створити генеративний штучний інтелект, який веде машину до глибшого розуміння рівня завдань, а на виході успішно виконує такі завдання, як генерація зображень або відео.

Просування інновацій через дані

Слони в кімнаті говорять про такі моделі, як GPT-4 або енергію, яка наполегливо виробляється тисячами даних. Це твердження було б цілком вірним і застосовним лише до наших життєвих механізмів. Оскільки людський досвід абсолютно відрізняється від того, що ви бачите у фільмах, він стає набагато більшим. Це «природний людський» маяк (наприклад, вираз обличчя), яким одержимі більшість клієнтів. Однак механізація машин є негативним фактором, оскільки вона може бути інтелектуальним процесом протягом століть, не призводячи до когнітивного розвитку та зростання.

Моя донька занадто мала, щоб знати. За останні рік-два люди похилого віку вже зрозуміли, що з віком тостери та холодильники не працюють і що більшість одягу високої моди більше не відіграє роль кухні; натомість вони рушники. У більшості випадків людям доводиться мати справу зі збором даних і їх поданням після тривалого періоду очікування, щоб зрозуміти, що їх було подано вручну.

Нещодавно представлена ​​Google DeepMind Open X-Embodiment Collaboration Program, будучи першою у своєму роді, додатково підтверджує той факт, що всі майбутні прориви, які можуть призвести до вирішення існуючої проблеми, відбудуться після узагальнення багатьох різних поглядів і створення цінностей наступного покоління.

Минулого року ця конкретна команда виконала хорошу роботу (за умови поштовху) на 34 дослідницьких фабриках, які працювали згідно зі щільним графіком 150 дослідників. Далі вони збирали дані від 22 різних ботів із мітками «Hello: robotics» і «Stretch» ​​серед багатьох інших. Хоча роботизована битва між спортсменами та роботами почалася пізньої осені 2303 року, вправні рухи різних роботів, наприклад трюки підбирання, штовхання чи витягування, дали зрозуміти, що це буде вражаюча подія.

На початку лише загадки здавалися незрозумілими, оскільки дані, отримані з подій, тепер керують майбутніми інтелектуальними пристроями, які будуть більше залучені до процесу машинного навчання. Було зазначено, що група дослідників винайшла два варіанти RTI-X з вищими рівнями, які вважаються більш складними. Таким чином, вони також повинні бути більш ефективними. Перше можна зробити в браузері домашнього комп’ютера, а друге може бути на веб-сайті. Це може бути не для жодного з них; таким чином, хоча один може мати віддалене налаштування, інший може бути на місці.

Це можуть бути моделі із середньою архітектурою, які також попередньо навчені подвійними моделями, що працюють на нижньому рівні, і моделями здорового глузду на верхньому рівні за допомогою відносно невеликої кількості моделей наставництва за мовою та зображеннями. Коли команда завершила програмування агентів RT-X, було виявлено, що вчені мають роботів, які пройшли перевірку та показали, що принаймні на 50% краще, ніж поточні випробувачі у відповідних лабораторіях у виконанні поставлених завдань. Ця технологія також є процесом, який може створювати всі бажані варіанти фотографій, які ви хочете, незалежно від кадрів, які у вас є.

Ця стаття спочатку була опублікована в Technology Review