#роботы — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #роботы, aggregated by home.social.
-
[Перевод] 14 причин, почему робототехника — это сложно
Развитие ИИ движется вперёд, но практически весь видимый прогресс происходит в сфере работы со знаниями, то есть действий, происходящих внутри компьютера. В среде разработчиков ИИ Сан‑Франциско широко распространено мнение о том, что к этой сфере скоро присоединятся и роботы. Параллельно с гонкой разработки ИИ широкого спектра применений идёт столь же агрессивная гонка разработки роботов широкого спектра применений — гуманоидных машин с физическим интеллектом. Искусственных работников, способных готовить пищу и убираться, быть грузчиками... и делать всё остальное, в том числе и производить себе подобных, приводя (по многим прогнозам) к экономическому росту, который носящему характеристику «взрывного». Иными словами, распространено мнение, что ИИ в дата-центрах вскоре заместит весь интеллектуальный труд, а ИИ в человекоподобных телах скоро заменит весь физический труд. Однако здесь есть важная разница: мы уже видим прогресс в сфере интеллектуального труда, но физический ИИ пока в основном остаётся ограниченным испытательными полигонами и демонстрационными видео. Пока не существует робота, эквивалентного ChatGPT, которого бы могли приобрести мы с вами. Поэтому приходится ограничиваться видеодемонстрациями. К сожалению, этот инструмент плохо подходит для оценки прогресса. Возможно, мы видим в них одну успешную попытку на сотню неудачных. Сценарий демонстрации может быть тщательно выстроен так, чтобы избегать сложностей, к которым робот пока не готов. Видео может быть смонтировано так, как будто робот действует быстрее и чётче, чем на самом деле. Есть пример очень впечатляющей демонстрации … с подозрительно большим количеством смены ракурсов. (Пока я ещё не видел практически ни одного видео с последних World Humanoid Robot Games . Они ценны тем, что на публичной платформе меньше возможностей для выборочного представления фактов. В паре просмотренных мной видео можно заметить впечатляющие возможности, но они не затрагивают многие сложности, которые я перечислил ниже... К тому же в этих видео есть множество громких провалов.) Демонстрации привлекают внимание к тем действиям, которые роботы уже умеют делать. Возникает вопрос: а чего они не могут? В этом посте я составлю список технических сложностей, которые нам предстоит преодолеть на пути к реализации искусственных работников с широкой функциональностью. Когда в следующий раз вы увидите робота, делающего нечто впечатляющее, задайтесь вопросом: какие из перечисленных в статье возможностей продемонстрировал робот и какие сложности попытался обойти сценарий видео? (Стоит отметить, что некоторые задачи становятся проще, если использовать роботов на колёсах, а не строго гуманоидных. Колёсный робот может перевозить больший вес, поэтому сила, выносливость и мощность электроники для него не так критичны. Ниже для него и вероятность упасть. Однако такие роботы не могут взбираться по лестницам 1 , перешагивать через завалы или наклоняться, чтобы взять что‑то из шкафа.)
-
[Перевод] 14 причин, почему робототехника — это сложно
Развитие ИИ движется вперёд, но практически весь видимый прогресс происходит в сфере работы со знаниями, то есть действий, происходящих внутри компьютера. В среде разработчиков ИИ Сан‑Франциско широко распространено мнение о том, что к этой сфере скоро присоединятся и роботы. Параллельно с гонкой разработки ИИ широкого спектра применений идёт столь же агрессивная гонка разработки роботов широкого спектра применений — гуманоидных машин с физическим интеллектом. Искусственных работников, способных готовить пищу и убираться, быть грузчиками... и делать всё остальное, в том числе и производить себе подобных, приводя (по многим прогнозам) к экономическому росту, который носящему характеристику «взрывного». Иными словами, распространено мнение, что ИИ в дата-центрах вскоре заместит весь интеллектуальный труд, а ИИ в человекоподобных телах скоро заменит весь физический труд. Однако здесь есть важная разница: мы уже видим прогресс в сфере интеллектуального труда, но физический ИИ пока в основном остаётся ограниченным испытательными полигонами и демонстрационными видео. Пока не существует робота, эквивалентного ChatGPT, которого бы могли приобрести мы с вами. Поэтому приходится ограничиваться видеодемонстрациями. К сожалению, этот инструмент плохо подходит для оценки прогресса. Возможно, мы видим в них одну успешную попытку на сотню неудачных. Сценарий демонстрации может быть тщательно выстроен так, чтобы избегать сложностей, к которым робот пока не готов. Видео может быть смонтировано так, как будто робот действует быстрее и чётче, чем на самом деле. Есть пример очень впечатляющей демонстрации … с подозрительно большим количеством смены ракурсов. (Пока я ещё не видел практически ни одного видео с последних World Humanoid Robot Games . Они ценны тем, что на публичной платформе меньше возможностей для выборочного представления фактов. В паре просмотренных мной видео можно заметить впечатляющие возможности, но они не затрагивают многие сложности, которые я перечислил ниже... К тому же в этих видео есть множество громких провалов.) Демонстрации привлекают внимание к тем действиям, которые роботы уже умеют делать. Возникает вопрос: а чего они не могут? В этом посте я составлю список технических сложностей, которые нам предстоит преодолеть на пути к реализации искусственных работников с широкой функциональностью. Когда в следующий раз вы увидите робота, делающего нечто впечатляющее, задайтесь вопросом: какие из перечисленных в статье возможностей продемонстрировал робот и какие сложности попытался обойти сценарий видео? (Стоит отметить, что некоторые задачи становятся проще, если использовать роботов на колёсах, а не строго гуманоидных. Колёсный робот может перевозить больший вес, поэтому сила, выносливость и мощность электроники для него не так критичны. Ниже для него и вероятность упасть. Однако такие роботы не могут взбираться по лестницам 1 , перешагивать через завалы или наклоняться, чтобы взять что‑то из шкафа.)
-
[Перевод] 14 причин, почему робототехника — это сложно
Развитие ИИ движется вперёд, но практически весь видимый прогресс происходит в сфере работы со знаниями, то есть действий, происходящих внутри компьютера. В среде разработчиков ИИ Сан‑Франциско широко распространено мнение о том, что к этой сфере скоро присоединятся и роботы. Параллельно с гонкой разработки ИИ широкого спектра применений идёт столь же агрессивная гонка разработки роботов широкого спектра применений — гуманоидных машин с физическим интеллектом. Искусственных работников, способных готовить пищу и убираться, быть грузчиками... и делать всё остальное, в том числе и производить себе подобных, приводя (по многим прогнозам) к экономическому росту, который носящему характеристику «взрывного». Иными словами, распространено мнение, что ИИ в дата-центрах вскоре заместит весь интеллектуальный труд, а ИИ в человекоподобных телах скоро заменит весь физический труд. Однако здесь есть важная разница: мы уже видим прогресс в сфере интеллектуального труда, но физический ИИ пока в основном остаётся ограниченным испытательными полигонами и демонстрационными видео. Пока не существует робота, эквивалентного ChatGPT, которого бы могли приобрести мы с вами. Поэтому приходится ограничиваться видеодемонстрациями. К сожалению, этот инструмент плохо подходит для оценки прогресса. Возможно, мы видим в них одну успешную попытку на сотню неудачных. Сценарий демонстрации может быть тщательно выстроен так, чтобы избегать сложностей, к которым робот пока не готов. Видео может быть смонтировано так, как будто робот действует быстрее и чётче, чем на самом деле. Есть пример очень впечатляющей демонстрации … с подозрительно большим количеством смены ракурсов. (Пока я ещё не видел практически ни одного видео с последних World Humanoid Robot Games . Они ценны тем, что на публичной платформе меньше возможностей для выборочного представления фактов. В паре просмотренных мной видео можно заметить впечатляющие возможности, но они не затрагивают многие сложности, которые я перечислил ниже... К тому же в этих видео есть множество громких провалов.) Демонстрации привлекают внимание к тем действиям, которые роботы уже умеют делать. Возникает вопрос: а чего они не могут? В этом посте я составлю список технических сложностей, которые нам предстоит преодолеть на пути к реализации искусственных работников с широкой функциональностью. Когда в следующий раз вы увидите робота, делающего нечто впечатляющее, задайтесь вопросом: какие из перечисленных в статье возможностей продемонстрировал робот и какие сложности попытался обойти сценарий видео? (Стоит отметить, что некоторые задачи становятся проще, если использовать роботов на колёсах, а не строго гуманоидных. Колёсный робот может перевозить больший вес, поэтому сила, выносливость и мощность электроники для него не так критичны. Ниже для него и вероятность упасть. Однако такие роботы не могут взбираться по лестницам 1 , перешагивать через завалы или наклоняться, чтобы взять что‑то из шкафа.)