Будущее робототехники Чат-боты, способные действовать!
Covariant, стартап в области робототехники, тестирует чатбот в стиле ChatGPT, который может управлять роботической рукой для разработки машин, более полезных в физическом мире.
“`html
Заголовок Помогает AI Чатботам Взяться за руку – и за руку
Роботы, которые могут эффективно общаться и взаимодействовать с людьми, всегда были заманчивым видением будущего. Однако программирование роботов выполнять сложные задачи за пределами ограниченного набора обязанностей оказалось огромным вызовом. До сих пор… 👾
Питер Чен, генеральный директор Covariant, известной компании по разработке программного обеспечения для роботов, недавно продемонстрировал новаторский чатбот, который обладает способностью манипулировать физическими объектами. Представьте, что вы просите чатбота показать вам тот тот, что перед ним, и он не только описывает предметы, но и поднимает их и перемещает с помощью роботизированной руки. Круто, верно? 🤖
Этот чатбот, работающий “руками”, является инновационным шагом к предоставлению роботам гибких возможностей, которые мы видели только в программах типа ChatGPT. Он представляет многообещающее будущее AI-роботов, способных делать не только обыденные задачи. “Фундаментальные модели – будущее робототехники”, – заявляет Чен, отсылая к масштабным общегалактическим моделям машинного обучения, адаптированным для конкретных областей. Впечатляющий чатбот Covariant, работающий на основе модели Robot Foundation Model (RFM-1), не исключение.
RFM-1 обучен не только обширным объемом текста, как его аналоги ChatGPT и Gemini от Google, но также видео- и аппаратными данными управления, полученными из десятков миллионов примеров движений роботов в физическом мире. Эта комбинация позволяет RFM-1 бесшовно соединять язык с действием. 😮
- Понимание разницы между ИИ и машинным обучением.
- Pi ИИ-чатбот, предлагающий как факты, так и эмоциональную поддержку
- Изобретатель графена хвалит новые чудесные материалы для интеллекту...
Эта модель выходит за рамки владения языком. Она может генерировать видео, демонстрирующие роботов при выполнении широкого спектра задач. Например, она может показать вам, как робот должен взять объект из заполненного ящика. “Это немного потрясающе”, – говорит Чен. И он прав! 🤯
Но это еще не все. RFM-1 даже продемонстрировал способность управлять аппаратурой, на которой он специально не обучался. В будущем это может означать, что одна общая модель может управлять гуманоидным роботом. Питер Аббил, сооснователь и главный ученый Covariant, считает, что дальнейшее обучение может позволить RFM-1 делать роботам широкий спектр задач с легкостью, аналогично тому, как Tesla использует данные от своих автомобилей для обучения алгоритмов самоуправления. Возможности неограничены! 🚀
Covariant, основанная в 2017 году, в настоящее время продает программное обеспечение, позволяющее роботам вынимать предметы из ящиков на складах. Однако с такими моделями, как RFM-1, они потенциально могут расширить возможности своих роботов для более гладкой адаптации к новым задачам. Многие робототехники, включая Аббила и его коллег, видят языковые модели за ChatGPT и аналогичные программы как потенциальный катализатор для революции в робототехнике 🤖.
Конечно, такие амбициозные проекты сопряжены с вызовами. Одним из основных препятствий становится отсутствие доступных данных для обучения роботов так же легко, как текст и изображения могут быть легко доступны в интернете. Пулкит Греваль, профессор Массачусетского технологического института, специализирующийся на искусственном интеллекте и робототехнике, подчеркивает необходимость генерации данных для обучения роботов. Это может включать сбор видео с человеческими действиями или создание симуляций с участием роботов. Google DeepMind, например, разработало модели и наборы данных для роботов, используя такой подход.
Важным аспектом работы Covariant является способность улучшить понимание AI-моделей физического мира. Аббил отмечает, что RFM-1, в сравнении с реалистичной моделью видео от OpenAI, Sora, продемонстрирует более точное представление ограничений и возможностей реального мира. Это значительный шаг к преодолению разрыва между виртуальными симуляциями и физическими действиями.
✨ Хотите узнать больше о будущем робототехники и невероятном потенциале моделей, таких как RFM-1? Ознакомьтесь с этими увлекательными статьями! 📚
- Роботы катаются на волне гуманоидной гиперволны с оценкой в 26 млрд долларов
- Используйте приложение Google’s Gemini AI на своем телефоне Android
- Galaxy Z Fold 6 Ultra: Реальные потребности и 7 функций
- Илон Маск говорит, что более дешевая модель Tesla выйдет к 2025 году
- Самая новая модель OpenAI, Sora, может генерировать видеоролики, которые выглядят прилично
“`
🛠️ Увлекательные возможности ждут нас по мере того, как мы продолжаем исследовать интеграцию моделей языка и робототехники. Давайте об embrace будущем и посмотрим, куда нас это приведет! Поделитесь своими мыслями и прогнозами с нами в комментариях ниже. И не забудьте распространить информацию, поделившись этой статьей на своих любимых социальных платформах. Вместе мы можем формировать будущее робототехники! 🌟
