Buka kunci ringkasan editor secara gratis
Roula Khalaf, editor FT, memilih cerita favoritnya di buletin mingguan ini.
Untuk industri teknologi, mabuk oleh kemajuan dalam kecerdasan buatan, gagasan bahwa robot humanoid yang benar -benar akan segera mengintai bumi hanya terlihat seperti berlebihan.
Elon Musk baru -baru ini memperkirakan pasar $ 10tn untuk Optimus, upaya Tesla oleh manusia buatan yang dapat mengurus pekerjaan rumah. Kepala Nvidia, Jensen Huang, mengatakan bahwa ini akan menjadi “industri teknologi terbesar yang telah dilihat dunia.”
Dan untuk menilai dengan peningkatan investasi di perusahaan robot baru dan longsoran video online dari dua robot berkaki yang menunjukkan gerakan manusia yang mengesankan, mudah untuk percaya bahwa revolusi semacam itu dipertanyakan. Jika model bahasa besar dapat mengatasi tugas yang masuk akal, maka mungkin tampak sederhana untuk mengimplementasikan model dalam robot dan melatihnya untuk menavigasi dunia. Masalah terpecahkan.
Ini benar -benar meremehkan kesulitan. Berkat beberapa dekade fiksi ilmiah, banyak orang “berasumsi bahwa AI secara inheren diwujudkan,” kata Peter Barrett, seorang investor risiko di taman bermain global. Sebenarnya, membawa kecerdasan ke dunia fisik adalah lompatan yang jauh lebih besar.
Ini akan membutuhkan cara -cara baru dari pelatihan otak robot. Ketika datang untuk membawa sistem perangkat keras otonom yang kuat dan orang -orang ke dekat, tidak akan ada ruang untuk jenis “halusinasi” yang rentan LLM saat ini. Dan itu tidak mulai menggaruk permukaan banyak masalah yang harus diatasi oleh produsen robot untuk membangun dan mengendalikan sistem perangkat keras kompleks yang dirancang untuk meniru tubuh manusia.
Dengan meningkatkan harapan tentang kepraktisan manusia buatan, produsen robot melakukan hal -hal yang jauh lebih sulit daripada yang mereka butuhkan. Mereka juga berisiko kehilangan pasar yang lebih dekat dan lebih signifikan yang membuka robot yang tidak memiliki dua kaki atau mencoba mensimulasikan kemanusiaan dalam semua kompleksitas mereka.
Di bagian depan kecerdasan buatan, perusahaan robotika menghadapi beberapa hambatan di luar mereka yang menghadapi produsen LLM saat ini. Sementara layanan seperti ChatGPT didasarkan pada model yang sebagian besar dilatih di internet, tidak ada data yang disiapkan untuk menggambarkan dunia fisik.
Selain itu, mesin yang berinteraksi dengan dunia dan memanipulasi objek menghadapi tingkat kesulitan yang jauh lebih tinggi daripada mesin otonom yang lebih sederhana seperti mobil yang dipikirkan sendiri. Kendaraan hanya perlu bergerak di seluruh dunia tanpa memukul apa pun; Robot harus dapat menerapkan sentuhan bahkan untuk mencapai tugas paling mendasar.
Ada juga pertanyaan tentang “perencanaan”, atau memutuskan secara real time dalam tindakan berdasarkan longsoran data sensorik di dunia nyata, salah satu masalah robotika yang paling sulit. Mobil -mobil tanpa pengemudi akhirnya dapat muncul di jalan -jalan kota, tetapi dibutuhkan lebih banyak tahun untuk mencapai tahap ini dari apa yang meramalkan bala bantuan industri teknologi. Robot mewakili tingkat kesulitan yang jauh lebih besar.
Dalam konferensi teknologi tahunannya di Silicon Valley minggu ini, Nvidia mengambil beberapa masalah dahi ini. Sistem Cosmos -nya telah berkembang untuk menciptakan dunia virtual yang dapat digunakan untuk melatih otak robot, meskipun tidak jelas seberapa jauh data sintetis ini akan datang dalam penggantian yang nyata. Pabrikan chip juga mengatakan bahwa ia telah mulai bekerja pada pengembangan “mesin fisika” yang dapat membantu robot untuk memahami sifat -sifat dari berbagai hal yang dapat ia temukan, misalnya, dengan membedakan benda keras dan lunak. Pekerjaan di mesin fisika dilakukan bersama dengan Disney dan Google DeepMind, keselarasan kepentingan perusahaan yang mengatakan banyak tentang kombinasi teknologi dalam dan fantasi yang mempromosikan revolusi robot.
NVIDIA juga merilis sistem operasi robot yang meningkat sebagai proyek open source, yang berpotensi menarik pengembang lain. Itu bisa menggerakkan lapangan lebih cepat, meskipun bisa mengesampingkan upaya banyak orang lain yang telah bergegas ke lapangan. Dan merancang program pengembangan di depan masih jauh dari menunjukkan hasil nyata.
Alih -alih meniru orang, mungkin ada lebih banyak peluang dalam penciptaan mesin yang membosankan yang dibuat untuk menangani tugas individu atau mengerjakan lingkungan yang disesuaikan untuk digunakan, seperti toko dan pabrik. Mereka termasuk mesin -mesin seperti mobil gudang otomatis yang dibangun oleh Robust.ai, sebuah perusahaan baru Rodney Brooks, pendiri perusahaan di belakang ruang hampa Roomba dan mantan profesor AI di Massachusetts Institute of Technology. Hidangan mesin cuci tidak membutuhkan tangan dan lengan untuk meringankan manusia dari tugas rumah yang membosankan. Penerapan AI terakhir dan perangkat keras biaya rendah dapat menghasilkan gelombang robot yang berguna, bahkan jika mereka tidak menyerupai kita.
richard.waters@ft.com
