MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Илон Маск (Elon Musk) сравнил процесс обучения робота Tesla Optimus с воспитанием маленького ребёнка. Такое заявление бизнесмен сделал в ходе телефонной конференции, посвящённой квартальным финансовым результатам компании.
Источник изображения: tesla.com
Системы автономного вождения Tesla могут обучаться на данных, которые собирает огромный парк автомобилей компании, пояснил Маск, тогда как робот Optimus должен учиться, наблюдая за тем, как люди выполняют те или иные задачи, а затем повторяя эти действия самостоятельно. Примерно так учатся и сами люди. «Так ведёт себя и маленький ребёнок: поначалу он неуверенно держится на ногах, многого ещё не умеет, но со временем учится, например, ухаживать за собой — и это важный этап развития. Дети учатся читать и делать множество других вещей, и они учатся делать это в процессе игры. Нам нужно, чтобы Optimus тоже начал играть в больших масштабах и по-настоящему овладел выполнением задач в реальном мире», — рассказал Маск инвесторам.
Компания формирует «Академию Optimus», где прототипы роботов смогут отрабатывать широкий круг задачи и генерировать данные для обучения будущих версий робота. «Чтобы Optimus получил необходимые нам обучающие данные, потребуется построить их множество. Думаю, порядка 10 или 20 тысяч роботов, а затем дать им возможность обучаться в самостоятельной игре», — отметил бизнесмен. Производство роботов уже стартовало на заводе во Фримонте, к поставкам роботов клиентам компания рассчитывает приступить к концу следующего года. Процесс производства может быть «несколько непростым», предупредил он, а разработка ещё далека от завершения.
Среди главных трудностей он создание надёжных, но при этом гибких и чувствительных роботизированных рук, а также разработку искусственного интеллекта, способного справляться с задачами в непредсказуемой среде. В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на огромных массивах текстовых данных и используются в чат-ботах, в области робототехники наблюдается нехватка данных из реального мира, необходимых для обучения человекоподобных роботов взаимодействию с физической средой. Техасская Apptronik создала своего рода «фабрики данных» — здесь роботы загружают конвейерные ленты и сортируют предметы, генерируя таким образом обучающие данные и решая проблему их дефицита.
Источник:
