Роботам потрібно дуже багато даних
Posted: Tue Jan 07, 2025 5:26 am
Потрібно величезний обсяг інформації, щоб навчити роботів автономно жити та працювати разом з нами. Навіть із симуляціями та іншими способами створити навчальні дані роботи навряд чи колись почнуть працювати на базовій моделі, яка контролює всю систему.
Все ще неясно, наскільки складні завдання здатні освоїти машини за допомогою лише штучного інтелекту. На думку Брондмо, тисячам чи навіть мільйонам роботів потрібно буде навчатися у реальному світі, щоб зібрати достатньо даних для наскрізного навчання моделей, які дозволять виконувати не лише чітко визначені завдання.
Для створення корисних роботів, які, наприклад, прибирають столи в проверка номера в южной корее ресторані або заправляють ліжка в готелі, ще тривалий час буде потрібно як штучний інтелект, так і традиційне програмування. Іншими словами, не чекайте, що найближчим часом роботи вийдуть з-під контролю та почнуть робити те, на що не було запрограмовано.
Чи мають машини виглядати як люди?
Брондмо вважає, що роботи не повинні просто наслідувати нас. У цьому він переконався на зустрічі із технічними керівниками Everyday Robots. Учасники сиділи за столом переговорів та жваво обговорювали, чи мають у роботів бути ноги або колеса. Одна зі сторін запропонувала добрий аргумент: місця, де ми живемо та працюємо, пристосовані до нас, а у нас є ноги. Отже, можливо, вони мають бути й у роботів.
Через пів години Вінсент Дюро, найстарший інженер у залі, сказав: “Я думаю, що якщо я можу кудись дістатися, то зможуть і роботи”. Вінсент сидів у інвалідному візку. У приміщенні запанувала тиша. Дискусія була закінчена.
Правда в тому, що ноги робота механічно та електронно дуже складні. Вони рухаються не дуже швидко, роблять робота нестійким і менш енергоефективним у порівнянні з колесами. На думку Брондмо, не варто прагнути наслідування — цей принцип можна використовувати й в інших дизайнах.
Команда Everyday Robots прагнула максимально спростити будову роботів, адже чим раніше вони зможуть виконувати реальні завдання, тим швидше вдасться зібрати цінні дані.
Все ще неясно, наскільки складні завдання здатні освоїти машини за допомогою лише штучного інтелекту. На думку Брондмо, тисячам чи навіть мільйонам роботів потрібно буде навчатися у реальному світі, щоб зібрати достатньо даних для наскрізного навчання моделей, які дозволять виконувати не лише чітко визначені завдання.
Для створення корисних роботів, які, наприклад, прибирають столи в проверка номера в южной корее ресторані або заправляють ліжка в готелі, ще тривалий час буде потрібно як штучний інтелект, так і традиційне програмування. Іншими словами, не чекайте, що найближчим часом роботи вийдуть з-під контролю та почнуть робити те, на що не було запрограмовано.
Чи мають машини виглядати як люди?
Брондмо вважає, що роботи не повинні просто наслідувати нас. У цьому він переконався на зустрічі із технічними керівниками Everyday Robots. Учасники сиділи за столом переговорів та жваво обговорювали, чи мають у роботів бути ноги або колеса. Одна зі сторін запропонувала добрий аргумент: місця, де ми живемо та працюємо, пристосовані до нас, а у нас є ноги. Отже, можливо, вони мають бути й у роботів.
Через пів години Вінсент Дюро, найстарший інженер у залі, сказав: “Я думаю, що якщо я можу кудись дістатися, то зможуть і роботи”. Вінсент сидів у інвалідному візку. У приміщенні запанувала тиша. Дискусія була закінчена.
Правда в тому, що ноги робота механічно та електронно дуже складні. Вони рухаються не дуже швидко, роблять робота нестійким і менш енергоефективним у порівнянні з колесами. На думку Брондмо, не варто прагнути наслідування — цей принцип можна використовувати й в інших дизайнах.
Команда Everyday Robots прагнула максимально спростити будову роботів, адже чим раніше вони зможуть виконувати реальні завдання, тим швидше вдасться зібрати цінні дані.