Robot bilimciler üretken yapay zeka hakkında nasıl düşünüyor? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Robot bilimciler üretken yapay zeka hakkında nasıl düşünüyor? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Bunun için bir dakika sürecek



genel-24

“Sanırım hepimiz yapay zekanın bir şey olduğu gerçeğine aşinayız ve herkesin, işinin, her şirketin ve öğrencinin etkileneceğini bekliyoruz ”

Linnell, Formant’tan önce Bot & Dolly’yi kurdu ve CEO olarak görev yaptı Benim için bir e-posta oluşturabilir

Üretken yapay zekanın robot teknolojisinin geleceğinde önemli bir rol oynayacağı netleştikten sonra, soruları konuşmalara dahil etmenin yollarını bulmaya başladım

Elbette bunlar güzel hileler ama aynı zamanda özelliklerden ziyade kullanışlılar

Spoiler uyarısı: 10 olaydan dokuzunda bunu yapmazlar ve birdenbire işleri gerçeğe döndürmek için aylarca, yıllarca harcıyoruz Bu kategorinin kanı çekilirken, ChatGPT ve DALL-E gibi projeler nefes kesen haberciliğin, umutluluğun, eleştirinin, felaketin ve teknoloji heyecan balonunun tüm farklı Kübler-Rossian aşamalarının odağı olmaya hazır bir şekilde beklemedeydi “Bacakların karada hareket etmenin iyi bir yolu olduğunu yeniden keşfetti En çok Gravity üzerindeki çalışmalarıyla tanınan San Francisco merkezli firma, yazılım devinin gözünü sektörü hızlandırmaya (en iyi hazırlanmış planlar vb ]

Üretken yapay zeka konusu, haber bültenim Actuator’da sık sık gündeme geliyor Subscribe here Kriegman, “Bu ilginç çünkü yapay zekaya bir robotun bacakları olması gerektiğini söylemedik” diye ekledi Benim kadar uzun süredir teknoloji hakkında haber yapan herkes, sayısız yutturmaca döngüsünden geçmiş ve daha önce yanmıştı Bir şeyi özetlemek mükemmel değil “Yapay zekaya karada yürüyebilecek bir robot istediğimizi söyledik Bir şeyleri açıklamak için zaman ayırıyorlar ve umarım bunu okuyucular için tercüme ederken iyi bir iş çıkarırım (bazı girişimler diğerlerinden daha başarılıdır) Bir robot programlamanıza gerek kalmayacak Örneğin Google, Best Take ve Magic Eraser gibi düzenleme özellikleriyle gerçekten etkileyici bazı hileler başarıyor

Ayrıca tasarım için üretken yapay zekayı kullandık Bakılacak pek bir şey yok, ancak ek araştırmalarla yaklaşımın daha karmaşık sistemler oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini görmek yeterince kolay Bunun dayandığı şey yayılma politikası denilen şeydir Ayaklı hareket aslında karasal hareketin en etkili şeklidir Birkaç ay önce bu konuya daha fazla zaman ayırma konusunda biraz tereddütlü olduğumu itiraf etmeliyim

Bu sefer, üretken yapay zekanın kenarda beklediği, zamanını beklediği ve kriptonun kaçınılmaz kraterleşmesini beklediği görülüyordu Hesaplamalı fotoğrafçılık hakkında düzenli olarak yazdığım bir konu Bunun çok güçlü olduğunu düşünüyorum çünkü geleceğin robotları çok daha az robotlaşacak Teknolojiden en az haberdar olan akrabanız bilgisayarın başına oturup bir diyalog alanına birkaç kelime yazabildiğinde ve ardından kara kutunun resimler ve kısa öyküler yaymasını izleyebildiğinde, fazla kavramsallaştırmaya gerek kalmaz Ancak ileriye dönük olarak asıl püf noktası, bunları deneyime kusursuz bir şekilde entegre etmek olacaktır Yeni başlayanlar için, yapay zeka/makine öğreniminin ileriye dönük hayatlarımızda genel olarak daha merkezi roller oynayacağına dair neredeyse evrensel bir fikir birliği var Tüm bunların bu kadar çabuk benimsenmesinin nedeninin büyük bir kısmı da bu; çoğu zaman sıradan insanlar en son teknolojilerle tanıştırıldığında, bunun beş ya da 10 yıl sonra nasıl görünebileceğini hayal etmelerini gerektiriyor Hareketleri çok daha akıcı ve insana benzer olacak

Akıllı telefonlar burada harika bilgiler sunuyor Başka bir şey yapmalısın Ama artık işler böyle yürüyor Ancak üretken yapay zekada işler farklıdır Bunun robotikle simbiyotik olduğunu düşünüyorum Bu alandaki çoğu insanın önceki cümledeki ifadeye katıldığını görüyorum ve bunun olacağına inandıkları etkinin genişliğini görmek büyüleyici ile bunu ilk elden şimdi deneyimleyebilirsiniz Bu nedenle tasarımların gerekli kısıtlamaları karşıladığından emin olmak için bunları fizik tabanlı bir simülasyon motoruna bağlıyoruz Teknolojiyle ilgili haber yapmak, sağlıklı bir dozda şüphecilik gerektirir ve bunun, neler yapılabileceğine dair bir miktar heyecanla yumuşatılacağını umarız

Yazılarımı takip edenler, hiçbir zaman kripto konusunda özellikle yükselişe geçmediğimi biliyor Ben bu süreci ‘anlık evrim’ olarak adlandırıyorum

Geçen hafta, Nvidia’nın Gömülü ve Uç Bilgi İşlemden Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Deepu Talla’ya şirketin neden üretken yapay zekanın geçici bir hevesten daha fazlası olduğuna inandığını sorduğumda bana şunu söyledi:

Sanırım sonuçlarda konuşuyor Makinelerin fizik ve fiziksel dünya bağlamında anlamlı olması gerekiyor ”

Küçük, yumuşak robotun bacaklarını takmak yapay zeka programının tercihiydi Son yıllarda bu alanda büyük ilerlemeler kaydedildi ve pek çok üreticinin, hem son ürünü iyileştirme hem de giriş çıtasını düşürme konusunda nihayet donanım ve yazılım arasında iyi bir denge kurduğunu düşünüyorum Dikkat çekici bir başlıkla yola çıkıyoruz ve insanların bu başlığın ardındaki entrikaları okuyacak kadar uzun süre ortalıkta kalmasını umuyoruz Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Araştırmacılar, “sadece saniyeler içinde başarıyla yürüyen bir robotu” nasıl tasarladıklarını sergilediler

Üretken yapay zeka, başlangıçta benzer bir “vay be” etkisi sunuyor; bu da onun önceki abartılı döngüden farklı bir yönü Bu çok güçlü Yönetici bana, bu deneyimden çıkardığı en önemli sonucun, her şeyin yazılımla ilgili olduğu olduğunu söyledi (Intrinsic ve Everyday Robots’un DeepMind’a dahil edilmesi göz önüne alındığında, Google’ın da aynı fikirde olduğunu söyleme eğilimindeyim) Bana %70 veriyor

Bu hafta Northwestern Üniversitesi’nden bir ekip kendi araştırmasını açıkladı Yapay zeka tarafından oluşturulan robot tasarımına Bu klasik Apple taktik kitabıdır Sonra sadece bir düğmeye bastık ve işte! Göz açıp kapayıncaya kadar, dünya üzerinde yürüyen hiçbir hayvana hiç benzemeyen bir robotun planını üretti Tabii bunun diğer tarafı da beklentileri karşılamanın ne kadar zor olduğu ”

Formant’ın kurucusu ve CEO’su Jeff Linnell bu hafta bana “Benim bakış açıma göre üretken yapay zeka ve fiziksel otomasyon/robotik, Dünya’daki yaşam hakkında bildiğimiz her şeyi değiştirecek” dedi Model öngörülü çözümlere göre çok daha hızlı çözümler ve kontrol için çok daha akıcı ve insana benzer çözümler elde edebilirsiniz

Araştırma lideri Sam Kriegman, “İnsan tasarımcıların önyargılarına başvurmadan, evrimin trafik sıkışıklıklarını aşan çok hızlı, yapay zeka destekli bir tasarım algoritması keşfettik” dedi İşe yaradığı için mutlu olacaklar


[A version of this piece first appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz ) dikmesi nedeniyle 2013 yılında Google tarafından satın alındı İnsanlar, yapay zeka konusunda temel bir anlayışa sahip olmadan, robotlara insan veya hayvan zekası aşılama eğiliminde olsalar da, burada kasıtlılığı yansıtmak kolaydır Bu aynı zamanda çok ilginç çünkü bu sadece robotlar için model oluşturmak değil

İşimin güzel yanlarından biri de bu sorunları benden çok daha akıllı insanlarla anlatabilme yeteneğidir Robotla İngilizce konuşacaksınız, bir işlem talep edeceksiniz ve o zaman çözülecek Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Şu ana kadar 60 farklı beceriyi öğrettik

Örneğin, Marc Raibert ve Gill Pratt ile yakın zamanda yaptığım sohbette, ikincisi üretken yapay zekanın robot öğrenimine yaklaşımında oynadığı rolü açıkladı:

Bir şeyin nasıl yapılacağını bulduk; bu, insanın hem konumu hem de kuvveti göstermesini sağlayan modern üretken yapay zeka tekniklerini kullanarak, bir robota sadece birkaç örnekten yola çıkarak temel olarak öğretmeyi mümkün kılıyor

Bu arada, Daniela Rus’la yaptığım son konuşmada MIT CSAIL başkanı, araştırmacıların robotları gerçekten tasarlamak için üretken yapay zekayı nasıl kullandıklarını açıkladı:

Üretken yapay zekanın hareket planlama sorunlarını bile çözmek için oldukça güçlü olabileceği ortaya çıktı

ChatGPT, DALL-E vb Kod hiçbir şekilde değiştirilmedi Gelecekteki ideal iş akışlarıyla, çoğu kullanıcının perde arkasında olup bitenler hakkında çok az fikri olacak veya hiç fikri olmayacak Sadece verilere dayalı bir model oluşturmak olamaz Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Columbia ve MIT ile işbirliği içinde yaptığımız bir çalışma Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var