- 13,854
- 20
- 8 Ноя 2022
Новая эра в общении человека и машины.
В последнее время ученые и эксперты в области робототехники активно обсуждают влияние генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей на развитие роботов. Эти технологии обещают кардинально изменить способы коммуникации, обучения, внешнего вида и программирования роботов.
Многие ведущие университеты, исследовательские лаборатории и компании изучают лучшие методы использования этих платформ искусственного интеллекта. Например, стартап Agility из Орегона, обладающий серьезным финансированием, уже давно экспериментирует с этими технологиями на своем двуногом роботе Digit.
<style> .responsive-video { position: relative; padding-bottom: 56.25%; /* Пропорция 16:9 */ padding-top: 25px; height: 0; } .responsive-video iframe { position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; }</style> <div class="responsive-video"><iframe width="560" height="315" src="
" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen=""></iframe> На этой неделе компания представила результаты своих работ в коротком видеоролике, который был опубликован в социальных сетях.
В видеоролике показано, как робот Digit выполняет задачи, получая команды на естественном языке. Одна из задач – переместить коробку цвета светового меча Дарта Вейдера на самую высокую башню. Робот справляется с задачей медленно и осознанно, что типично для ранних демонстраций.
Agility отмечает, что их инновационная команда разработала эту демонстрацию, чтобы показать, как большие языковые модели могут сделать роботов более универсальными и ускорить их внедрение. Демо позволяет людям общаться с Digit на естественном языке и просить его выполнять различные задачи, демонстрируя будущее робототехники.
Гилл Прэтт из Исследовательского института Toyota объясняет, что они используют генеративный искусственный интеллект для ускорения обучения роботов. Они научили роботов 60 различным навыкам, не меняя код, используя современные техники генеративного ИИ и демонстрацию человека.
Даниэла Рус из MIT CSAIL также подчеркивает, что генеративный ИИ может быть очень мощным для решения даже проблем планирования движений. Это позволяет достигать более быстрых и плавных, похожих на человеческие решений для управления.
Потенциал этих технологий огромен и волнующ. Digit, как передовая коммерчески доступная роботизированная система, используемая в распределительных центрах Amazon и других реальных локациях, выглядит идеальным кандидатом для этих инноваций. Если роботы будут работать рядом с людьми, им также необходимо научиться их слушать.
В последнее время ученые и эксперты в области робототехники активно обсуждают влияние генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей на развитие роботов. Эти технологии обещают кардинально изменить способы коммуникации, обучения, внешнего вида и программирования роботов.
Многие ведущие университеты, исследовательские лаборатории и компании изучают лучшие методы использования этих платформ искусственного интеллекта. Например, стартап Agility из Орегона, обладающий серьезным финансированием, уже давно экспериментирует с этими технологиями на своем двуногом роботе Digit.
<style> .responsive-video { position: relative; padding-bottom: 56.25%; /* Пропорция 16:9 */ padding-top: 25px; height: 0; } .responsive-video iframe { position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; }</style> <div class="responsive-video"><iframe width="560" height="315" src="
В видеоролике показано, как робот Digit выполняет задачи, получая команды на естественном языке. Одна из задач – переместить коробку цвета светового меча Дарта Вейдера на самую высокую башню. Робот справляется с задачей медленно и осознанно, что типично для ранних демонстраций.
Agility отмечает, что их инновационная команда разработала эту демонстрацию, чтобы показать, как большие языковые модели могут сделать роботов более универсальными и ускорить их внедрение. Демо позволяет людям общаться с Digit на естественном языке и просить его выполнять различные задачи, демонстрируя будущее робототехники.
Гилл Прэтт из Исследовательского института Toyota объясняет, что они используют генеративный искусственный интеллект для ускорения обучения роботов. Они научили роботов 60 различным навыкам, не меняя код, используя современные техники генеративного ИИ и демонстрацию человека.
Даниэла Рус из MIT CSAIL также подчеркивает, что генеративный ИИ может быть очень мощным для решения даже проблем планирования движений. Это позволяет достигать более быстрых и плавных, похожих на человеческие решений для управления.
Потенциал этих технологий огромен и волнующ. Digit, как передовая коммерчески доступная роботизированная система, используемая в распределительных центрах Amazon и других реальных локациях, выглядит идеальным кандидатом для этих инноваций. Если роботы будут работать рядом с людьми, им также необходимо научиться их слушать.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
