Taffy Das 14 de abril
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La revolución robótica está en pleno efecto y probablemente aún no lo sepas.
Un progreso increíble en robótica está a la vuelta de la esquina y ocurrirá a un ritmo sin precedentes.
¡La última década o dos han sido solo un acto de calentamiento para lo que está por venir! Desde la fabricación hasta el envío, los robots ya se han infiltrado en muchas industrias.
¡Pero eso no es todo!
Los robots humanoides que pueden ayudarlo en la casa finalmente se pueden realizar en esta década. Al igual que yo, algunos de ustedes ya tienen robots en sus hogares.
Sí, el Roomba. Es solo un bot de limpieza básico, pero estamos en las primeras etapas de aprender a vivir con estos robots. Convivir con robots que nos ayuden en nuestros quehaceres será la norma en unos años.
¿Por qué pienso esto?
Bien, Google y Microsoft han ideado formas innovadoras de enseñar a los robots a aprender mucho más de lo que nunca hicieron utilizando algunas soluciones interesantes de IA. Una de estas soluciones incluye el uso de ChatGPT para enseñar al robot más rápido.
Si estás listo para aprender más, entonces yo lo estoy; ¡vamos a sumergirnos de inmediato!
Antes de discutir la investigación de Microsoft y Google, tomemos un minuto o dos para comprender el panorama de la robótica a lo largo de los años.
¿Sabías que los robots han existido desde la antigüedad?
Así es; la gente ha estado diseñando dispositivos autónomos durante siglos.
Desde robots puramente mecánicos hasta versiones avanzadas que funcionaban con electrónica. Ahora, estamos comenzando a ver la integración de IA y robótica con más frecuencia, que es el siguiente paso en la revolución de los robots.
Hoy en día, los robots tienen la capacidad de procesar datos, aprender de su entorno y tomar decisiones basadas en esa información.
Una empresa que ha estado a la vanguardia de la industria es Boston Dynamics.
Sus robots no solo son avanzados; también son increíblemente entretenidos.
¿Quién puede olvidar el video viral de Spot bailando ‘Uptown Funk’ hace años?
O incluso Atlas haciendo parkour como un jefe. A lo largo de los años, sus robots se han vuelto más ágiles, e incluso logran giros en ángulo muy desafiantes con facilidad.
Cosas increíbles.
Sorprendentemente, a pesar de sus alucinantes habilidades, estos robots tienen menos IA de lo que imaginas. La empresa se ha centrado en fabricar robots más diestros y duraderos desde su creación en 1992. Sin embargo, recientemente anunció una asociación de 400 millones de dólares con Hyundai para su nuevo Instituto de IA.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
A lo largo de los años, sus robots se han vuelto más ágiles, e incluso logran giros en ángulo muy desafiantes con facilidad.
Cosas increíbles.
Sorprendentemente, a pesar de sus alucinantes habilidades, estos robots tienen menos IA de lo que imaginas.
La empresa se ha centrado en fabricar robots más diestros y duraderos desde su creación en 1992. Sin embargo, recientemente anunció una asociación de 400 millones de dólares con Hyundai para su nuevo Instituto de IA.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
A lo largo de los años, sus robots se han vuelto más ágiles, e incluso logran giros en ángulo muy desafiantes con facilidad.
Cosas increíbles.
Sorprendentemente, a pesar de sus alucinantes habilidades, estos robots tienen menos IA de lo que imaginas.
La empresa se ha centrado en fabricar robots más diestros y duraderos desde su creación en 1992. Sin embargo, recientemente anunció una asociación de 400 millones de dólares con Hyundai para su nuevo Instituto de IA.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
Sorprendentemente, a pesar de sus alucinantes habilidades, estos robots tienen menos IA de lo que imaginas.
La empresa se ha centrado en fabricar robots más diestros y duraderos desde su creación en 1992. Sin embargo, recientemente anunció una asociación de 400 millones de dólares con Hyundai para su nuevo Instituto de IA.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
Sorprendentemente, a pesar de sus alucinantes habilidades, estos robots tienen menos IA de lo que imaginas.
La empresa se ha centrado en fabricar robots más diestros y duraderos desde su creación en 1992. Sin embargo, recientemente anunció una asociación de 400 millones de dólares con Hyundai para su nuevo Instituto de IA.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
Recientemente anunciaron una asociación de $ 400 millones con Hyundai para su Instituto AI recién formado.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
Recientemente anunciaron una asociación de $ 400 millones con Hyundai para su Instituto AI recién formado.
Este es un plan bien pensado de Boston Dynamics para integrar en gran medida la IA en su ya estelar negocio de robótica.
Estoy muy emocionado por esto porque solo hemos visto proyectos divertidos que salen del laboratorio, ¿quién sabe qué más pueden estar cocinando allí después de algunas integraciones avanzadas de IA?
Volviendo al tema principal de este artículo: ha habido un impulso considerable para hacer que las interacciones de los robots sean mucho más fáciles.
Por lo general, lograr que un robot realice una tarea requiere cierta destreza técnica o pasos predeterminados que el robot debe seguir.
¿Qué pasaría si simplemente pudiera decirle al robot lo que quiere en inglés o en cualquier otro idioma, y obedeciera su orden?
Google fue uno de los primeros laboratorios en abordar esto con su modelo PaLM-SayCan, que cubrí hace unos meses, pero ahora parece que fue hace toda una vida.
Puedes pedirle un trago al robot o pedirle que se deshaga de tu basura, y hará exactamente eso.
Pondré el enlace en la descripción a continuación para que puedas comprobarlo.
Así que hemos discutido un poco sobre cómo ha cambiado la robótica a lo largo de los años, pero exploremos a fondo una de las innovaciones recientes y cómo puede transformar la industria de la robótica para siempre.
Estoy hablando de la nueva forma de Microsoft de interactuar con robots usando ChatGPT. Sí, sí, conozco la moda con ChatGPT; todavía se está fortaleciendo, y probablemente ya esté cansado de eso, pero le prometo que, si sigue conmigo, comprenderá por qué esto es tan importante en el campo de la robótica.
El objetivo de la investigación de Microsoft es ver si ChatGPT puede ir más allá del texto y razonar sobre el mundo físico para ayudar a los robots con sus tareas.
ChatGPT es un modelo de lenguaje que ha sido entrenado en una gran cantidad de texto e interacciones humanas, pero ¿se puede usar realmente para controlar objetos también?
Mediante el uso de indicaciones especiales, API de alto nivel y comentarios humanos, su diseño puede guiar los modelos de lenguaje para resolver acciones robóticas.
La forma tradicional de controlar robots implica escribir código, lo que puede ser lento, costoso e ineficiente.
Pero con ChatGPT, los científicos describen lo que quieren, se genera el código y se proporciona retroalimentación de alto nivel si es necesario.
Esto desbloquea una nueva forma de controlar robots usando lenguaje natural.
Este enfoque se puede aplicar a drones, brazos robóticos o incluso robots asistentes domésticos.
Por favor vea ejemplos de videos aquí para mayor claridad.
En un escenario, se usó ChatGPT para controlar con precisión un dron al analizar el indicador y usar señales geométricas.
En otro ejemplo, se usó ChatGPT para enseñarle a un brazo robótico cómo construir el logotipo de Microsoft con bloques de madera.
El logotipo se describió en ChatGPT y generó un código de alto nivel para componer el formulario final.
En general, este es el primer paso de algo más grande.
Se reducirá la barrera de entrada al campo, lo que permitirá a las personas comunicarse fácilmente con los robots a través de comandos de alto nivel mientras se monitorea el desempeño de los robots durante la fase de prueba.
OpenAI lanzó complementos de ChatGPT en los que cualquiera puede agregar herramientas útiles para convertir ChatGPT de un Joe normal a un modo Super Saiyan.
Podemos esperar que algunos de estos complementos en un futuro cercano lo ayuden a conectarse a agentes incorporados que pueden realizar tareas en el mundo físico.
GPT-4 vino con ojos,
El próximo proyecto innovador proviene de los laboratorios de IA de Google.
Han logrado avances en el aprendizaje de robots que son prometedores en una variedad de tareas de robots y pueden generalizarse a nuevos escenarios.
¡Este es un cambio de juego para la industria de la robótica!
Déjame explicarte por qué.
Una de las razones fundamentales por las que los robots aprenden habilidades lentamente es la falta de datos diversos.
Es como pedirle a alguien que aprenda a jugar en la NBA después de solo practicar en unos pocos juegos.
Ahora, esa es una receta para el desastre.
Lo mismo es cierto para los robots.
Para ser verdaderamente útiles, necesitan aprender una variedad de habilidades motoras y adaptarse a diferentes entornos.
En el pasado, obtener conjuntos de datos a gran escala requería mucha participación humana o mucha ingeniería para la recopilación autónoma de datos.
Ambos métodos son difíciles de ampliar.
Puede tomar muchos meses obtener suficientes datos para entrenar a su robot.
¿Quién quiere esperar tanto?
Ingrese a la solución de Google, ROSIE, el último enfoque de aumento de datos que revolucionará la industria de la robótica.
ROSIE utiliza modelos de texto a imagen para obtener datos significativos para el aprendizaje de robots sin necesidad de datos de robot adicionales.
En términos más simples, podemos enseñarles a los robots nuevas habilidades mediante el uso de imágenes generadas por IA como entrada para crear nuevos escenarios para que los robots aprendan.
Es AI creando datos para AI. Pero, ¿cómo funciona esto?
ROSIE analiza escenas de un conjunto de datos de video existente, identifica las áreas de las escenas que deben cambiarse y luego usa la pintura interna para cambiar solo esas áreas mientras deja intactos los demás elementos.
Repintar es solo una forma de modificar partes específicas de una imagen o video.
Esto crea nuevos entornos de los que el robot puede aprender.
Usando nuestra analogía de la NBA, es como practicar unas miles de veces más antes de llegar a la liga.
ROSIE también pinta un fregadero de metal en las escenas durante el entrenamiento,
de modo que durante las pruebas pueda interactuar con un sumidero real aunque en realidad nunca haya encontrado uno.
Esta es una experiencia imaginada que ayuda al robot a aprender más rápido.
Hable acerca de dar vida a su imaginación.
ROSIE usa Imagen de Google para generar las imágenes sintéticas para el entrenamiento.
Para poner en contexto la importancia de este trabajo, se necesitaron 17 meses y 13 robots para recopilar 130 000 demostraciones para capacitación.
¡Con ROSIE, las demostraciones se pueden escalar fácilmente a millones!
ROSIE muestra resultados impresionantes en comparación con los robots entrenados con menos datos, superándolos en todas las tareas, especialmente en nuevos escenarios.
Las posibilidades con ROSIE son infinitas.
Podemos tomar datos a escala de Internet y convertirlos en experiencia de robot.
Otro proyecto de investigación que salió recientemente es una interesante aplicación de robótica de Nvidia y algunas de las mejores universidades de investigación.
Así que la idea es esta;
Para enseñar a los robots a aprender más rápido, los científicos crearon MimicPlay.
Esta es una forma en que los robots pueden aprender más rápido imitando a los humanos.
Esencialmente, el robot observa cómo una persona completa una tarea y luego trata de imitar el enfoque.
La solución es obviamente mucho más compleja que esto.
En primer lugar, existe una brecha de traducción visual entre una mano humana y sus capacidades frente a una mano robótica.
Para ayudar al robot a comprender realmente lo que está observando, los científicos operan una mano robótica de forma remota.
De esta manera, podemos ayudar al robot a comprender fácilmente cómo usar su mano robótica durante el tiempo de prueba.
La ventaja que tiene MimicPlay es que podemos generar rápidamente una gran cantidad de ejemplos humanos, lo que ayuda al robot a aprender más rápido.
Hay otros proyectos como FISH que también utilizan el aprendizaje por imitación de manera inteligente para ayudar a los robots a tomar caminos de acción mucho más fácilmente.
Compartiré todos los enlaces a continuación.
Es posible que estas demostraciones no parezcan gran cosa ahora, especialmente si no está al tanto de las complejidades reales de la robótica.
Pero todos estos ejemplos son formas innovadoras en las que podemos acelerar el aprendizaje de los robots.
El futuro de la robótica se ve brillante;
ROSIE y los modelos de lenguaje como ChatGPT están liderando el camino para hacer que los robots sean mucho más fáciles de trabajar.
Con más datos y abstracciones de código de mayor nivel, los robots pueden aprender nuevas habilidades y adaptarse a diferentes entornos mucho más rápido, haciéndolos aún más útiles.
Estamos presenciando el comienzo de la revolución de los robots.
¿Quién sabe lo que nos depara el futuro?
