Robot Ai Gif

Robot Ai Gif – . Namun skenario pengambilalihan robot yang paling sering dibayangkan dalam fiksi ilmiah tidak akan terjadi dalam waktu dekat. Kemajuan luar biasa baru-baru ini dalam kecerdasan buatan, serta heboh yang melingkupinya, telah menjadikan risiko eksistensial teknologi ini sebagai topik perbincangan umum. Namun, kemajuan dalam robotika – mesin yang mampu berinteraksi dengan dunia fisik melalui gerakan dan persepsi – masih tertinggal. “Saya merasa sedikit iri,” Eric Jang, wakil presiden kecerdasan buatan di perusahaan robot humanoid 1X, mengatakan dalam pidatonya di konferensi robotika tahun lalu. Dan itu terjadi sebelum ChatGPT hadir.

Model bahasa yang hebat menulis skrip, menulis kode, dan membuat lelucon. Pembuat gambar, seperti Midjourney dan DALL-E 2, memenangkan penghargaan seni dan mendemokratisasi desain interior, menghasilkan ramuan yang sangat menarik. Mereka terlihat ajaib. Sementara itu, robot tercanggih di dunia masih kesulitan membuka berbagai jenis pintu. Seperti pada pintu fisik nyata. Chatbots, dalam konteks yang tepat, dapat – dan telah – disalahartikan sebagai orang sungguhan; robot paling canggih bahkan lebih mirip lengan mekanis yang dipasang di meja putar. Setidaknya untuk saat ini, masa depan kita yang hampir distopia lebih mirip dengannya daripada M3GAN.

Robot Ai Gif

Gagasan yang berlawanan dengan intuisi bahwa membangun tubuh buatan lebih sulit daripada pikiran buatan bukanlah hal baru. Pada tahun 1988, ilmuwan komputer Hans Moravec mengamati bahwa komputer telah unggul dalam tugas-tugas yang cenderung dianggap rumit atau sulit oleh manusia (matematika, catur, tes IQ), namun tidak dapat menandingi “keterampilan anak berusia satu tahun dalam hal persepsi dan gerakan.” Enam tahun kemudian, psikolog kognitif Steven Pinker menawarkan rumusan yang lebih ringkas: “Pelajaran paling penting dari penelitian kecerdasan buatan selama tiga puluh lima tahun,” tulisnya, “adalah bahwa masalah yang sulit itu mudah dan masalah yang mudah itu sulit.” Pelajaran ini sekarang dikenal sebagai “Paradoks Moravec.”

Devices To Help You Sleep, Robotic Boots And Other Technologies That Will Change Your Health

Paradoks ini semakin nyata dalam beberapa tahun terakhir: penelitian terhadap kecerdasan buatan sedang mengalami kemajuan besar; penelitian robot tersandung. Hal ini sebagian disebabkan karena kedua disiplin ilmu tersebut tidak mempunyai sumber daya yang sama. Lebih sedikit orang yang bekerja dengan robotika dibandingkan dengan kecerdasan buatan. Ada juga kesenjangan pendanaan: “Roda kapitalisme masih belum berputar cukup cepat dalam bidang robotika,” kata Jang kepada saya. “Ada persepsi di kalangan investor, sebagian besar berdasarkan data historis, bahwa hasil investasi robo tidak terlalu tinggi.” Dan ketika perusahaan swasta berinvestasi dalam pembuatan robot, mereka cenderung mengumpulkan pengetahuannya. Sebaliknya, di lingkungan AI, open source adalah, atau setidaknya pernah menjadi hal yang lumrah. Ada juga pertanyaan tentang kejahatan kelalaian. Jika eksperimen AI Anda bermasalah, Anda cukup melakukan boot ulang dan memulai dari awal. Kesalahan pada robot dapat mengakibatkan kerusakan perangkat keras senilai ribuan dolar.

Namun, sulitnya memperoleh data yang memadai menimbulkan masalah yang lebih besar bagi robotika. Melatih AI membutuhkan bahan mentah dalam jumlah besar. Untuk model bahasa berukuran besar, ini berarti teks, sumber daya yang melimpah (untuk saat ini). Kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan sebagian besar didorong oleh pelatihan model yang lebih besar dengan kekuatan komputasi yang lebih besar pada kumpulan data yang lebih besar.

Pakar robotika yang cenderung menggunakan pendekatan ini, yang berharap dapat menerapkan teknik pembelajaran mesin yang sama yang telah terbukti bermanfaat pada model bahasa besar, mengalami masalah. Manusia menghasilkan teks dalam jumlah besar dalam aktivitas sehari-hari: kita menulis buku, menulis artikel, menulis email, mengirim pesan. Jenis data yang mungkin berguna untuk melatih robot – yang diperoleh, misalnya, dari gerakan alami otot dan persendian seseorang – jarang dicatat. Melengkapi banyak orang dengan kamera dan sensor mungkin bukan pilihan yang tepat, artinya para ilmuwan harus mengumpulkan data melalui robot, baik mengendalikannya secara manual atau membiarkan mereka mengumpulkan data secara mandiri. Kedua opsi tersebut menimbulkan masalah: opsi pertama membutuhkan banyak tenaga kerja dan opsi kedua terjebak dalam semacam logika melingkar. Untuk mengumpulkan data yang bagus, sebuah robot harus cukup mahir (karena jika berulang kali menabrak tembok, ia tidak akan belajar banyak), namun untuk membuat robot yang cukup canggih, Anda memerlukan data yang bagus.

Secara teori, robot dapat dilatih berdasarkan data dari gerakan yang disimulasikan komputer, namun kompromi tetap perlu dilakukan. Simulasi sederhana menghemat waktu tetapi menghasilkan data yang kecil kemungkinannya untuk diterjemahkan ke dunia nyata; yang rumit menghasilkan data yang lebih andal tetapi membutuhkan waktu lebih lama untuk dijalankan. Pendekatan lainnya adalah robot belajar dengan menonton ribuan jam video orang yang bergerak, yang diambil dari YouTube atau di tempat lain. Namun hal tersebut pun tidak memberikan banyak data tentang, misalnya, cara kerja kontrol motorik, kata Chelsea Finn, peneliti kecerdasan buatan di Universitas Stanford dan Google, kepada saya. Dalam pidatonya, Jang membandingkan komputasi dengan gelombang pasang yang mengangkat teknologi: kecerdasan buatan menjadi yang terdepan; robotika masih berada di tepi laut.

Rt 1: Robotics Transformer For Real World Control At Scale

Beberapa anggota komunitas robot tidak terlalu peduli untuk menangkap gelombang tersebut. Boston Dynamics, yang videonya tentang anjing dan robot humanoid telah menjadi viral selama lebih dari satu dekade, “praktisnya tidak menggunakan pembelajaran mesin, dan banyak di antaranya yang diatur secara manual,” kata Finn (meskipun hal itu tampaknya akan segera berubah). Robot-robotnya umumnya tidak terlalu bisa dikustomisasi. Mereka unggul dalam melakukan tugas tertentu di lingkungan tertentu. Walaupun kelihatannya mengesankan, dalam hal ini mereka jauh kurang canggih dibandingkan beberapa robot sederhana yang mampu membuka berbagai jenis kotak. (Boston Dynamics tidak menanggapi permintaan komentar.)

Namun kendala terbesar bagi para pembuat robot – faktor yang mendasari paradoks Moravec – adalah bahwa dunia fisik sangatlah rumit, jauh lebih rumit daripada bahasa. Berlari, melompat, dan meraih benda mungkin merupakan hal yang wajar bagi manusia, namun menulis esai, bermain catur, dan mengerjakan tes matematika umumnya tidak demikian. “Namun pada kenyataannya, pengendalian motorik merupakan masalah yang jauh lebih kompleks,” kata Finn kepada saya. “Hanya saja kami telah berevolusi selama bertahun-tahun untuk menjadi ahli dalam pengendalian mesin.” Sebuah model bahasa harus menjawab pertanyaan dari kemungkinan kombinasi kata yang jumlahnya tak terbayangkan. Namun jumlah kemungkinan keadaan di dunia yang dapat ditemui oleh robot masih jauh lebih besar. Bayangkan saja kesenjangan antara isi informasi sebuah kalimat, atau bahkan hanya beberapa paragraf, dan isi informasi sebuah gambar, apalagi video. Bayangkan berapa banyak kalimat yang diperlukan untuk mendeskripsikan video secara lengkap, untuk selalu menyampaikan tampilan, ukuran, posisi, berat, dan konsistensi yang tepat dari setiap objek yang ditampilkan.

Apa pun alasannya, keterlambatan dalam bidang robotika dapat menjadi masalah bagi kecerdasan buatan. Keduanya saling terkait erat. Beberapa peneliti merasa skeptis bahwa model yang hanya dilatih pada bahasa, atau bahkan bahasa dan gambar, dapat mencapai kecerdasan manusia. “Terlalu banyak hal yang tersirat dalam bahasa ini,” kata Ernest Davis, ilmuwan komputer di New York University. “Ada terlalu banyak pemahaman mendasar tentang dunia yang tidak ditentukan.” Solusinya, menurutnya, adalah membiarkan kecerdasan buatan berinteraksi langsung dengan dunia melalui tubuh robot. Namun, kecuali robotika membuat kemajuan besar, hal ini tidak akan mungkin terjadi dalam waktu dekat.

Peningkatan kecerdasan buatan dapat mendorong kemajuan dalam bidang robotika. Para insinyur telah menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat robot selama bertahun-tahun. Dalam visi yang lebih ekstrem dan jauh, AI super cerdas dapat dengan mudah merancang tubuh robotnya sendiri. Namun untuk saat ini, kata Finn kepada saya, perwujudan AI masih jauh dari kemajuan. Tidak ada pembunuh Android. Tidak ada pembantu humanoid. Bahkan mungkin bukan HAL 9000, antagonis AI fiksi ilmiah terhebat itu. Pertukaran mematikan HAL dengan Dave dari Augmented Intelligence terjadi dalam konteks kemampuan teknologi kita saat ini; cantik, menawan, aset yang bersinar untuk saat ini! Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa Augmented Intelligence dan Artificial Intelligence (AI) adalah hal yang sama. Banyak yang menyadari perbedaan antara keduanya; yang lain percaya bahwa kecerdasan tambahan dan kecerdasan buatan dapat dipertukarkan dan hasil keduanya mencerminkan satu sama lain. Meskipun keduanya berguna dengan caranya masing-masing, ada perbedaan di antara keduanya.

How Austin Has Latched Onto Artificial Intelligence

Peta jalan kecerdasan buatan mengarah pada pengembangan perangkat lunak yang sangat canggih. Karena komputer adalah bagian dari masa lalu, masa kini, dan masa depan, tujuan akhir dari kecerdasan buatan adalah memungkinkan komputer berfungsi tanpa campur tangan manusia.

Tujuan Augmented Intelligence adalah menyediakan teknologi yang dirancang untuk meningkatkan kinerja manusia, bukan menggantikannya. Definisi sebenarnya dari kata tersebut

Itu adalah untuk meningkatkan sesuatu dengan menambahkannya. Augmented Intelligence mengembangkan alat yang meningkatkan cara berpikir otak. Biarkan orang tersebut mencapai kesimpulannya sendiri, dengan sedikit dukungan selama prosesnya.

Bayangkan sebuah kompas. Anda sedang mencari arah untuk mengarahkan diri Anda dari titik A ke titik B. Saya ragu bahwa menjilat kelingking Anda dan melemparkannya ke udara sudah cukup untuk memahami ke arah mana angin bertiup. Kompas digunakan untuk menentukan derajat utara, selatan, timur, dan barat. Kompas memberikan bantuan dan petunjuk arah, bukan sekadar mengantar Anda ke sana.

Nvidia’s New Ai Model Generates Objects Quickly; How Stars Would Look If They Were Alive;how

Mini robot ai, robot ai tercanggih, robot ai anki vector, robot ai trading, contoh robot ai, film ai robot, cara membuat robot ai, ai shinozaki gif, ai robot, download ai robot, gif ai, harga robot ai