Az NVIDIA REB Lebaredian reve leült az EuroneWS -szel Tajvanon, hogy lebontja, hogyan lehet egy humanoid robotot mesterséges intelligenciával (AI) kiképezni.
A mesterséges intelligencia (AI) következő szakasza a robotok, amelyek segítenek a globális munkaerőhiányban – mondta az NVIDIA ügyvezetője az EuroneWS -nek.
„Nagyon érdekes időpontban vagyunk. A robotika ígéretének hosszú ideje fennáll. Ez a képzeletünkben és a tudományos fantasztikus szereplőkben volt” – mondta az Nvidia Omniverse és Szimulációs Technológiájának alelnöke, a következő az EuroneWS -nek, a Tajvanon a Computex Technology Vásáron.
Azt mondta, hogy annak ellenére, hogy a technológiai vállalatok évek óta próbálnak általános célú robotot építeni, a kérdés az volt, hogy annak ellenére, hogy képesek felépíteni a fizikai robotot, a programozás mindig is kihívás volt.
„Az AI mindezt megváltoztatta. Most már van a technológiánk, hogy a robotok valóban programozhatóvá váljanak, és úgy készítsük, hogy a normál emberek programozzák őket, nem csak a konkrét robotprogramozási mérnököket”-mondta.
Az olyan cégek, mint a Tesla, versenyeznek a humanoid robotok építéséért és lépéseket tettek. A múlt héten az Elon Musk társasága elmondta, hogy az Optimus robot megtanulta házimunkát végezni.
A robotoknak azonban még mindig sok a megtanulása.
Az NVIDIA esetében a cég szerint a robotoknak a biztonság érdekében meg kell tanulniuk a virtuális világban végzett feladataikat, hanem azért is, mert túl sokáig tart a robotok kiképzése az emberekkel.
„Ezeknek a robotoknak az intelligens létrehozásának egyetlen módja a szimuláció alkalmazása” – mondta LeBaredian.
„Az alapvető probléma, amely a fizikai AI -vel kapcsolatban van, az, hogy az AI adata éhes. Az AI gyárának sok -sok minőségi adata be kell tartania, hogy élettapasztalatot biztosítson a képzéshez”.
Azt mondta, hogy a nagy nyelvi modellekkel (LLMS) nagy mennyiségű adat van online képzéshez.
A robot képzése adatokkal
De azt mondta, hogy a fizikai AI -ben nincs olyan adatok, amelyek bányásztak.
„Annak érdekében, hogy megszerezzük az összes információt, hogy kiképezzünk egy robotot egy objektum felvételéről, valahogy el kell készítenünk” – mondta.
„A valós világból történő gyűjtése nem lehetséges. Nem tudunk elegendő adatot létrehozni. Még ha bizonyos esetekben is veszélyes, időigényes, és drága”.
Szükség van arra, hogy „a fosszilis adatoktól a megújuló adatforrásokig” – mondta a LeBaredian. És a fizikai adatok legjobb megújuló adatforrása a fizikai szimulátor, tette hozzá.
Miután a robotot tesztelték, vagy „diplomázott”, és úgy néz ki, mintha jól működik, akkor eljuthat az első munkáltatójához.
„Egy új főiskolai diplomát képeznek a nyilvánosan elérhető adatok korpuszán. Tanulmányokból és információkból tanulnak, amelyek mindenki számára hozzáférhetnek. És van egy generista, aki belép a vállalatába, és ezek hasznosak” – mondta a LeBaredian az EuroneWS -nek a következőnek.
„De nem igazán hasznosak, amíg néhány évig nem képzik őket a vállalatban szereplő konkrét védett információkkal és adatokkal kapcsolatban, amelyek a domainjéről és az Ön sajátos gyakorlatáról és a dolgok elvégzéséről szólnak” – tette hozzá.
Robot értelemben ez azt jelenti, hogy a saját adataival specializálhatja a robotot, hogy ez a legjobban működjön az Ön számára.
A Lebaredian nem határozott meg olyan dátumot, amikor a humanoid robotok bekerülnek az életünkbe, de azt mondta, hogy „hamarosan” lesz.
Hova és mit használjon a robothoz
Az első felhasználási esetek számukra a gyárakban és a raktárakban lennének.
„Úgy gondolom, hogy az ipari felhasználás lesz az első, mert még ha tökéletes robotot is felépíthetünk, amelyet otthonában használhat, nem egyértelmű, hogy minden ember akar egy” – mondja a LeBaredian.
„De az ipar, nagy szükség van rá. Nincs elég fiatal, aki minden országban nyugdíjba vonuló idősebb képzett munkavállalókat helyettesít.”
Az OECD szerint a globális munkaerőhiány elérte a történelmileg magas szintet az elmúlt évtizedben.
A népesség csökkenése, valamint az öregedő populációk, valamint az a tény, hogy sok ember nem akarja a „három D” munkahelyet, amely az NVIDIA ügyvezető igazgatója szerint „veszélyes, unalmas és piszkos munkahely” volt.
Tajvan felugrott erre a robotikai igényre, és ötéves tervet indít a robotika iparának fellendítésére a munkaerő-hiány kihozatala érdekében-jelentette be a kormány a múlt héten.
A helyi média szerint Tajvan népesség -csökkenése megszilárdítja a gazdaságot, és a nemzet tudományos és technológiai tanácsának (NSTC) Műszaki és Technológiai Tanszékének vezetõje, aki a Nemzeti Tudományos és Technológiai Tanács (NSTC) Mérnöki és Technológiai Tanszékét vezetõnek tartja, a helyi média szerint.
A Lebaredian elmondta, hogy a gyárhasználat után a humanoid robotok segíthetnek a kiskereskedelemben, mivel sok társaságot hall, amely szerint nem tudnak elegendő embert felvenni a polcok rakására.
Azt is mondta, hogy bányákban, nukleáris reaktorokban vagy akár űrben is felhasználhatók. Végül azt mondta, hogy felhasználhatók az időskorúak gondozására, ha fennáll a kereslet.
Hogyan lehet biztonságossá tenni a robotját
De amint izgatottak vagyunk az AI következő szakaszáról, az LLM -ek még mindig sokkal tévednek, ami miatt néha felkészülnek a dolgokra. A fizikai világban a robot által okozott hibák sokkal veszélyesebbek lehetnek.
A LeBaredian azonban úgy véli, hogy csakúgy, mint az autonóm járművek, eleinte a tudományos fantasztikusnak tűnik, az emberek végül megszokják őket, és a technológia javul.
„A generatív AI -ben igen, még mindig vannak olyan dolgok, amelyek pontatlanok, de azt hiszem, be kell vallania, hogy az elmúlt két és fél évben a CHATGPT bevezetése óta, a pontosság és az általa előállított minőség exponenciálisan is megnőtt” – mondta.
De hozzátette, hogy a chatbotok talán soha nem lesznek igaza, mert azt akarjuk, hogy az emberek elvégezzék a feladatokat.
„Valójában nincs megfelelő válasz sok ilyen cuccra” – mondta.
„De az iparágban elvégzett feladatok esetében ez valójában nagyon mérhető, például pontosan felvette ezt az objektumot, és ide mozgatja, és ezt biztonságosan és robusztusan csinálja?”
Azt mondta, hogy ezeket a rendszereket létrehozhatjuk, tesztelhetik és megbizonyosodhat arról, hogy biztonságban vannak -e a telepítés előtt. Készíthetjük ezeket a rendszereket, tesztelhetjük őket, és megbizonyosodhatunk arról, hogy jól működnek -e, mielőtt azokat telepítenék.
„Van olyan gépünk és rendszerünk, amelyeket létrehozunk, és amelyek elég veszélyesek, ha nem állnak rendelkezésre helyesen. De sikerült létrehoznunk nukleáris reaktorokat és ezeket a rendszereket, és valamilyen biztonságban tarthattuk őket. Ugyanezt tehetjük a fizikai AI -vel” – mondta.
