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今日看點(diǎn):OpenAI聯(lián)合創(chuàng )始人:自動(dòng)駕駛和VR都是“歧途” AI智能體才是未來(lái)

在黃仁勛和馬斯克接連看到了AI智能體的發(fā)展潛力后,OpenAI聯(lián)合創(chuàng )始人,特斯拉前人工智能總監Andrej Karpathy也在最近高呼,AI智能體代表著(zhù)一個(gè)瘋狂的未來(lái)。

Andrej Karpathy直言,自己在特斯拉的工作時(shí)“被自動(dòng)駕駛分了心”,鉆研自動(dòng)駕駛和VR都不是發(fā)展AI智能體的正確道路。此刻正是回歸神經(jīng)科學(xué),從中尋求靈感的時(shí)刻。

另一方面,Andrej Karpathy認為每個(gè)人在構建AI智能體的方面都比OpenAI這樣的公司更有優(yōu)勢,大家目前處于平等競爭的狀態(tài),因此他很期待看到這方面的成果:


(資料圖片)

AI智能體代表著(zhù)一個(gè)瘋狂的未來(lái),雖然可能還有點(diǎn)遠,但是今天到場(chǎng)的大家構建的AI智能體已經(jīng)處于A(yíng)I智能體能力的最前沿。

現在所有正在做大語(yǔ)言模型的機構,比如OpenAI等,我覺(jué)得都沒(méi)有處于這個(gè)領(lǐng)域的最前,最前沿的是在座的各位。

谷歌旗下AI團隊DeepMind的最新論文介紹了一種能夠進(jìn)行自我改進(jìn)的AI智能體——RoboCat,本質(zhì)上是由AI賦能的軟件程序,相當于機器人的“大腦”。由其加持的機器人與傳統機器人不同之處在于,RoboCat更具“通用性”,并可實(shí)現自我改進(jìn)、自我提升。

具身智能比人形機器人更有價(jià)值

具身智能相當于A(yíng)I的大腦,而這個(gè)大腦的載體可以是任何形式??梢允且粋€(gè)機械臂,一只機器狗,更或者是一輛小汽車(chē)。

而反觀(guān)人形機器人,當下為何被看做是一個(gè)不太聰明的鋼鐵巨人,核心還是因為缺少AI大腦+不太靈活的軀體。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),類(lèi)似GPT-4這樣的大模型,對物理世界并不能真的產(chǎn)生影響,而具身智能則多了一個(gè)身體,通過(guò)傳感器收集環(huán)境信息,利用機械執行器進(jìn)行物理操作,或者通過(guò)機器人等具體實(shí)體與人類(lèi)和環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)。

馬斯克曾說(shuō),雖然未來(lái)有一天人人可能會(huì )擁有一個(gè)人形機器人,但是目前展現的Optimus人形機器人產(chǎn)品也就只能執行重復性的簡(jiǎn)單勞動(dòng)。

具身智能的目標是使機器能夠更好地理解和適應復雜的環(huán)境,更高效地解決問(wèn)題,并具備更靈活的行為能力。通過(guò)融合感知、決策和執行的過(guò)程,具身智能使機器能夠更接近人類(lèi)智能的表現,從而在機器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

Karpathy直言,在7年前,研究AI智能體的時(shí)機還不成熟,因技術(shù)所限做出來(lái)的效果不好,于是他和OpenAI就改變了方向,開(kāi)始研究大語(yǔ)言模型。

而現在有了全新的技術(shù)手段來(lái)研究AI智能體,情況和2016年完全不同了:

最簡(jiǎn)單的例子就是,現在沒(méi)有人再像2016年那樣用強化學(xué)習的方法來(lái)研究AI智能體了?,F在的研究方法和方向在當年是不可想象的。

AI下一個(gè)浪潮?

大語(yǔ)言模型的出現,給構建具身智能體帶來(lái)了全新的可能性。因為基于LLM的智能體可以利用預訓練模型中蘊含的世界知識,生成一致的行動(dòng)計劃或可執行策略,這就非常適合應用于游戲和機器人之類(lèi)的任務(wù)。

DeepMind的RoboCat只是AI賦能機器人的主要案例之一。

今年以來(lái),已經(jīng)有數家公司將語(yǔ)言模型運用到了機器人上:2023年年初,谷歌推出視覺(jué)語(yǔ)言模型PaLM-E,并運用到工業(yè)機器人上;4月,阿里巴巴將千問(wèn)大模型接入工業(yè)機器人;5月,特斯拉人形機器人Optimus展示了精準的控制、感知能力,同月,英偉達發(fā)布全新自主移動(dòng)機器人平臺。

得益于此,人工智能加持的機器人化身具身智能吸引了全球的廣泛關(guān)注。

馬斯克在特斯拉2023年股東大會(huì )上便表示,人形機器人將是今后特斯拉主要的長(cháng)期價(jià)值來(lái)源:

“如果人形機器人和人的比例是2比1左右,那么人們對機器人的需求量可能是100億乃至200億個(gè),遠超電動(dòng)車(chē)的數量”。

英偉達創(chuàng )始人黃仁勛在ITF World 2023半導體大會(huì )上也表示,AI下一個(gè)浪潮將是“具身智能”。華爾街見(jiàn)聞此前指出,國盛證券分析師認為,具身智能有著(zhù)物理反饋、物理輸出的特性,可以成為成為通信、計算和存儲的新載體:

未來(lái)具身智能將會(huì )越來(lái)越強調邊緣通信能力與邊緣算力的匹配和耦合。

AI的軀體其實(shí)并非是最重要的,核心應該是發(fā)展AI大腦,打通人機交互方式,讓AI能夠主動(dòng)感知物理世界,擬人化的思維路徑才能做到人類(lèi)期待的行為反饋。機器視覺(jué)和多模態(tài)大模型正是開(kāi)啟這個(gè)世界的兩把鑰匙。

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