Мы подобрали для вас ответы на этот вопрос от шести ведущих специалистов.
Мэтью Джонсон-Роберсон из CMU отмечает, что генеративный ИИ, благодаря его способности генерировать новые данные и решения, значительно расширит возможности роботов. Это позволит им обобщать широкий круг задач, адаптироваться к новой среде и усовершенствовать свою способность к автономному обучению и развитию.
Дхрув Батра из Мета видит две основные роли генеративного искусственного интеллекта в области исследований воплощенного ИИ и робототехники. Во-первых, это создание данных и опыта для обучения роботов, таких как 2D-изображения, видео, 3D-сцены или 4D-моделирование (3D + время), поскольку в робототехнике существует дефицит реального опыта. Во-вторых, генерация сенсорных наблюдений для развития самообучающихся архитектур, обеспечивающих агентам сигналы для обучения без аннотаций.
Аарон Сондерс из Boston Dynamics отмечает, что базовые модели генеративного ИИ представляют серьезный сдвиг в разработке более качественных моделей машинного обучения. Он утверждает, что такие модели открывают новые возможности для создания диалоговых интерфейсов и улучшения компьютерного зрения роботов. Эти технологии, по мнению исследователя, могут привнести новые методы взаимодействия роботов с клиентами и улучшить роботизированное планирование и управление.
Расс Тедрейк из TRI подчеркивает, что генеративный искусственный интеллект может предоставить роботам более четкое понимание и рассуждения о мире через взаимодействие с языковыми и графическими данными. Он отмечает, что эти возможности требуют дальнейшей работы, чтобы обеспечить эффективное использование изображений и языковых данных в различных аспектах физического интеллекта, которые делают роботов по-настоящему полезными.
Кен Голдберг из Калифорнийского университета в Беркли подчеркивает роль генеративного искусственного интеллекта в изменениях робототехники. Он отмечает, что языковые модели, такие как ChatGPT, создают возможности для общения между человеком и роботом на естественном языке. Робототехники также находят, что объединенное обучение "Видение-Язык-Действие" улучшает восприятие и управление движениями роботов, однако существуют вопросы об обобщении, которые требуют дальнейших изысканий для достижения глубокого влияния.
Дипу Талла из компании Nvidia отмечает, что генеративный искусственный интеллект уже приводит к повышению производительности в различных отраслях, и его воздействие будет преобразовательным для всей области робототехники, включая процессы моделирования, проектирования и многие другие аспекты.
Он также говорит о следующих ключевых областях развития:
• Симуляция: модели, основанные на генеративном искусственном интеллекте, смогут ускорить разработку симуляций, уменьшая разрыв между техническими 3D-художниками и разработчиками через создание сцен, окружений и ресурсов. Эти возможности будут широко использоваться для генерации синтетических данных, обучения роботов и тестирования программного обеспечения.
• Мультимодальный искусственный интеллект: модели, основанные на трансформерных архитектурах, улучшат способность роботов лучше понимать окружающий мир, что позволит им эффективно работать в разнообразных средах и выполнять сложные задачи.
• (Пере)программирование роботов: возможности определять задачи и функции роботов на простом языке, чтобы сделать их более универсальными и многоцелевыми.
• Конструкция: разработка новых механических конструкций для повышения эффективности, включая, например, концевые эффекторы.
Эти высказывания указывают на значительные перспективы использования генеративного искусственного интеллекта для развития робототехники, включая способность обучения, восприятия и общения роботов в разнообразных ситуациях.
Роль генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в будущем робототехники оказывает значительное влияние на расширение возможностей роботов обобщением широкого спектра задач, усилением их адаптивности к новой среде, а также улучшением способности к самостоятельному обучению и развитию. Это подтверждают исследователи в данной области.
Одна из основных областей применения ГИИ в робототехнике - это генерация данных и опыта для обучения роботов, поскольку в реальной робототехнике доступ к реальному опыту ограничен. Это позволяет создавать "обученные симуляторы", которые активно используются в обучении и тестировании роботов. Кроме того, ГИИ способствует созданию архитектур для самостоятельного обучения, генерируя сенсорные наблюдения для сравнения с реальными данными и использования их в качестве обучающего сигнала без аннотаций.
В сфере механического проектирования и производства роботов предстоящие изменения также обещают революционные изменения. Это включает улучшение процесса моделирования и симуляции, а также более универсальные и многоцелевые возможности программирования роботов. Генеративный искусственный интеллект будет играть ключевую роль в повышении производительности в робототехнике, от моделирования до проектирования, создания синтетических данных, обучения навыкам и тестирования программного обеспечения, а также в улучшении способности роботов понимать окружающий мир и выполнять сложные задачи.
Таким образом, применение генеративного искусственного интеллекта переопределит способы разработки и функционирования роботов, открывая новые перспективы и возможности для современной робототехники.
