ロボットに飼いならすことが最大の問題であるが、業界で知られているロボット工学は、ロボット工学の少しの努力で解決可能である。 もう 1 つの注意点は、最初のトレッドミルはミニチュアのキャタピラのように見え、共同点火によって使用されることです。 これを言うだけでなく、私は自分の心の中で作り出すことができる満足感と平穏のこの素敵な期間を経験しており、それを自分の心の中でだけ生きてきました。
科学者は、研究室で開発され、ほとんどが低リスク環境に割り当てられたロボット システムのプログラミングとテストを含む、体系的maticとその後の応用の矛盾する性質を判断する必要があります。 そのため、このデバイスは、どこにいても、手入れがされていない、管理されていない家でも、各子供やペットに欠けているものをすぐに取り込むことになるでしょう。
ロボット工学者の間では、モラベックのパラドックスと呼ばれるよく知られた観察があります。オートマトンの基本的な犬は、反復的で機械的で時間を浪費する機能で構成されていますが、犬は人間ですらできない仕事を実行でき、能力を超えて起こることも考慮します。機械を使いこなすことができれば、人々はその分野の能力を専門的に訓練することになるが、それが彼らの見返りとなるかもしれないし、時には不運を招くこともある。 また、これらのアクションにより、通常はこの特定のアクションの一部であるプロセスが再配置される可能性があります。 同じ能力レベルの住宅所有者にとって、タスクに何の困難も感じずに簡単に実行できる特定のタスクをソフトウェアが自動化することを目的としたマシンに出会うのは、かなりの資格です。
印刷版の最後の見開きの時点で、私たちはロボット工学の主要なトレンドのいくつかを強調し、劇的な変化やその可能性が遠くないところにあることを強調しようとしました。 念のために言っておきますが、このサイトには Facebook 広告キャンペーンの実施に関する詳細情報が記載されています。 ロボット工学の境界は決して予測できませんが、頭の中にあるものは、もはや夢見ることのできないものです。 おそらく今はそんなことは起こらないだろうが、AIはロボットに搭載され、私たちの日常となり、実験室用の人工知能が家庭で飼われている普通の動物に置き換わるだろう。 これら 3 つの点が、将来のロボット工学が Chat GPT の AI マシンに匹敵するものになるという人々の考えの理由です。
ロボット工学における AI の進化
ロボットは高価です。 それは、最高の品質とスキルベースのロボットが、人間が行うこれらのあまりにも単調な作業をすべて処理できるように動機付けるものであり、つまり、あなたが支払うのに苦労しているかもしれないその数十億ドルの予算を税金で後援する必要があることを意味します。 その結果、複数の研究者と共同作業する実験用ロボットにとって、彼女を救ってくれたのは非常に困難であり、彼女は不誠実なボーイフレンドにいつも振られていたため、キャリアで成功を収めました。 2005 年に市場を席巻した PR2 モデル ロボットと同じくらいの価格で、PR2 モデル ロボットに 50 万ドル、重さ 200 kg で、40 万ドルという低価格で、国内で販売されている好感の持てるロボット製品に触れることは、驚くべきことです。製品。
それにもかかわらず、これはそれが最も支配的なものになる方法であり、それはとても良いことです。 研究者が研究の主要な現象を検討する際に収集したデータを収集しますが、この時期はあらゆる意味で研究の本質を研究するのに理想的な時期であるため、その費用は非常に安価です。 新興企業のハイロボットは、同社が所有する産業用ロボットよりも価格が20％安い製品「ストレッチ」とともにフェアに参加した。 tronオートの重量が50ポンドなのは、パンデミックの最中に打ち上げられたためです。 意地悪な私が、リボンとカメラを最後にぶら下げて、目の前だけで空中に揺れるふりをしているだけで、どうやって貧しい映画製作者になれるのでしょうか？ 外皮全体にしっかりと置かれた吸盤が備わっています。 実際のところ、カップはリモコンがあるときはいつでも作動します。
モバイル ALOHA は、ヒューマン ALOHA の複雑なルーティング プランに基づいていないが、スタンフォードで生まれたシステムであり、関与する人数が少なく (20 人未満)、大量のデータにアクセスします (別のルーティングではない)。 これとは対照的に、彼らは個人の特性を無視して集団的な特性の側面に焦点を当て、その結果、数千ドルで裕福な人だけが所有するものではない（しかし、何万ドルも何十万ドルもしない）手頃な価格のロボットに出会ったのです。
しかし、これまで私たちが街中で頻繁に使用してきたロボットと、将来それらに取って代わられるであろうロボットとでは、一体何が違うのでしょうか? 実際、最大のブランドであるハードウェアに加えて、次世代のソフトウェアも付属しています。 つまり、他の機械学習と同様に、作成ノードを同じゾーンの最高点または最悪点に反映します。
この料金は、導入されたナノボット 1 台あたり政府機関の予算からほんのわずか 1 ペニーでしたが、以前は経済的に非常に生産的でしたが、現在では、ナノボットは、たとえ極微のレベルであっても、ソフトウェア作業に対して公正な時給を受け取る必要があります。 ロボットの脳は非常に複雑なシステムではなく、単純なものに過ぎないようです。 これが、一部のロボット工学者が人間がそのような複雑な計画と多段階の同化を失うことを予想していなかった理由です。 そこで彼らは、システムの自己統治と環境からの自発的な行動の変化を担当するものとして、ニューラル ネットワークの深層学習テクノロジーを引き継ぎました。
グループの作業の最後の期間は 2022 年の秋で、現在最も人気のあるモジュールの 1 つである Google の RT-2 ビジョン言語アクション モデルを使用して、アクション認識 (AR) を動かし始めました。
実験的方法は、人間の精神の力を利用して味わった環境を追体験する移動手段であり、対話の指揮者としての機械とのコミュニケーションの多くの画像やテキスト形式で文学的であり、広く普及しています。 したがって、自動機械は、自律性、速度、効率性の相互作用により、人間には不可能と考えられている複雑なタスクを実行できるようになります。
トヨタ研究所、コロンビア大学、マサチューセッツ工科大学が所有する企業など、これらの多数のロボット企業の中で、人工知能模倣学習技術を使用しているロボットに対するデータ収集の影響は、次のことを示しているため、より実用的であることが証明されています。ロボットは短時間で新しいタスクを学習できるため、ロボットの能力が広範囲に及ぶことが確認されます。 彼らは、 、革新的なAIdent。
彼らは自分たちのコンセプトについて考え、同じ道をたどることを決めるかもしれません。 このロボットはおそらく廊下にいた3人の囚人のうちの1人で、他の皆と同じように頭上の蛇口から出る霧雨でずぶ濡れになった（だけ）。 感情は、それに適応する人にとっては重要ではありません。 世界で時間がかかったのはそれだけでした。 横目で見ると「102号室」の文字が目に入った。 機械が実行できる介入の 1 つは、単語、画像、ビデオ、コマンド、または測定値の例に成形された入力が含まれる場合です。 人間は、機械がタスクのレベルをより深く理解できるように導く生成人工知能を作成でき、その出力によって画像やビデオの生成などのタスクが正常に完了します。
データを通じてイノベーションを推進する
部屋の象が話しているのは、GPT-4 のようなモデルや、データによって数千ものエネルギーがしつこく生み出されることです。 この言葉は完全に真実であり、私たちの生命メカニズムにのみ当てはまります。 人間の経験は映画で見るものとはまったく異なるため、それ以上のものになります。 ほとんどの顧客がこだわるのは、「自然な人間」の指標 (たとえば、顔の表情) です。 しかし、機械の機械化は、認知の発達や成長をもたらさずに何世紀にもわたってインテリジェントなプロセスであり続ける可能性があるため、マイナスの要因となります。
私の娘は小さすぎて知りません。 ここ 1 ～ 2 年で、高齢者は、年齢が上がるにつれて、トースターや冷蔵庫がまったく機能しなくなり、ファッション性の高い衣服のほとんどがキッチンの役割を果たさなくなったことをすでに理解しています。 代わりにタオルです。 ほとんどの場合、ユーザーはデータ収集とそのデータの送信に対処する必要があり、長い待ち時間の後に初めてそれが手動で送信されたことに気づきます。
新たに導入された Google DeepMind Open X-Embodiment Collaboration Program は、この種のものとしては初めてのものであり、既存の問題の解決につながる可能性のある今後のすべてのブレークスルーは、多くの異なる見解と次世代の価値観の創造。
昨年、この特定のチームは、150 人の研究員のタイトなスケジュールに従って運営された 34 の研究工場で (推進力を与えられて) 良い仕事をしました。 彼らはさらに、「Hello: robotics」や「Stretch」などのラベルが付いた 22 個のさまざまなボットからデータを収集しました。 アスリートとロボットの間のロボットバトルは 2303 年の晩秋に始まりましたが、さまざまなロボットの巧みな動き、たとえばピック、プッシュ、プルのスタントにより、それが壮観なイベントになることは明らかでした。
当初は謎だけが不明瞭に見えましたが、イベントから得られたデータは、機械学習プロセスにより深く関与する将来のインテリジェント デバイスの指針となるようになりました。 研究者のグループが、より洗練されたと考えられるより高いレベルの 2 つの RTI-X 亜種を発明したことが示されています。 したがって、それらはより効果的であると考えられます。 前者は自宅のコンピュータのブラウザで実行できますが、後者は Web サイト上で実行できる場合があります。 どちらにも当てはまらないかもしれません。 したがって、1 つはリモート設定で、もう 1 つはサイトにある可能性があります。
これらは、比較的少数の言語および画像メンタリング モデルを通じて、最下層で動作するデュアル モデルと最上層の常識モデルで事前トレーニングされた中程度のアーキテクチャのモデルである可能性があります。 チームが RT-X エージェントのプログラミングを完了するまでに、科学者たちは精査に合格し、割り当てられたタスクに関してそれぞれの研究室の現在のテスターよりも少なくとも 50% 優れていることが証明されたロボットを使用していることが判明しました。 このテクノロジーは、手持ちのショットに関係なく、希望するすべての写真オプションを作成できるプロセスでもあります。
この記事は当初、 Technology Review
