Google DeepMind'ın robot bilimi genel amaçlı robotlara, üretken yapay zekaya ve ofis WiFi'sine yöneliyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Google DeepMind'ın robot bilimi genel amaçlı robotlara, üretken yapay zekaya ve ofis WiFi'sine yöneliyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Bu simülasyondaki gerçekliğin görsel sunumunun çok iyi olması gerekiyor Geceleri gemiler falan Önceki ofisimizin yemekleri pek iyi değildi ve insanlar şikayet etmeye başlıyordu

Ekibin Alphabet X ofislerine taşındığını söylemiştiniz O zamanlar bu bir ampul anıydı Bilirsiniz, “Günün modasını alıp onunla ne yapabileceğimize bakalım” ama bunun son derece derin olduğu ortaya çıktı

Bu çok mantıklı

Robot teknolojisinin her köşeden başlayarak nasıl özel olarak tasarlanıp çok farklı uzmanlık ve becerilere sahip olarak evrimleştiği ilginçtir Yakın zamanda DeepMind çalışmalarıyla birleştik ]

Bu ayın başlarında Google’ın DeepMind ekibi, 33 araştırma enstitüsüyle işbirliği içinde oluşturulan robotik işlevsellik veritabanı olan Open X-Embodiment’i piyasaya sürdü Aslına bakılırsa, o zamanlar bizi gerçekten robot teknolojisine bakmaya teşvik eden şeylerden biri, Everyday Robots ekibiyle bir nevi skunkworks projesi olan bir işbirliğiydi; orada, etrafta çok sayıda robot kolu vardı Sonuç olarak, Google’ın robotik hedefleri ve buraya nasıl geldiği hakkında konuşulabilecek en iyi kişi kendisi olabilir Başlangıçta genel yapay zeka ve bilgisayarlı görme üzerinde çalışıyordum

Bu kolları alıp hepsini bir odaya koymanın, pratik yapmalarını ve nesneleri kavramayı öğrenmelerini sağlamanın eğlenceli olacağına karar verdik Şu anda kullandığımız şey bu İstihbarat kısmını gerçekten çözmek, gerçek dünyadaki robot biliminde herhangi bir anlamlı sürecin temel kolaylaştırıcısıydı Söylemeliyim ki, kararların çoğu burada iyi bir kafenin olmasıydı Algı teknolojisinin gerçekten çok iyi hale geldiğine dair artan görüşle başladı Google Araştırma’nın bir parçasıydım Kahve fincanının üzerine masa koymak saçmalıktır Burada olmamız bizim için çok anlamlı ve çok güzel bir bina Görünüşe göre bu şirketlerden pek çok kişi Google’ın mevcut robot ekibini doldurmuş durumda Robotları bize miras kaldı ve hala kullanıyoruz Simülasyonun zorluğu, simülasyon ile gerçeklik arasındaki boşluğu kapatmanız gerektiğidir


[A version of this piece first appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator İki ayrı ekip olmamıza rağmen çok derin bağlantılarımız var X’in geri kalanıyla yakın çalışmayı seviyoruz Çok güçlü bir yapay zeka çekirdeğinin yönlendirdiği bunun arkasındaki prensipler çok benzer Kavrama problemini öğrenme fikri o zamanlar zamanın ruhunda değildi İş modelinin bizi nereye götüreceği çok iyi bir soru

Resim Kredisi: Derin Düşünce

Everyday Robots ekibiniz tarafından benimsendi mi?

Takımın bir kısmı benim takımım tarafından emildi Bu, bunun bir bileşenidir Benim zamanımdan önceydi; bilgisayarla görme ve konuşma tanımayla gerçekten ilgiliydim ama hâlâ bu insanlardan çok sayıda var Oldukça yeşil bir alan Ekipler arası işbirliği ve kaynak paylaşımı konusunda daha derin bir şeyler var mı?

Bu çok pragmatik bir karar

Şu ana kadar ısmarlama robotlarla daha fazla başarı elde edildi Geçmişte konuşma tanıma üzerinde de çalıştım

İlk kez makine öğrenimini kullandık ve makine öğrenimini ve yapay zekayı kullanarak bu genelleştirilmiş kavrama sorununu esasen çözdük Bugüne kadar onların gerçekten öncülük ettiği ve üzerinde çalıştığı teknolojiyi geliştirmeye devam ediyoruz Bunu robot etkileşimlerine, manipülasyonlara, insan-robot etkileşimlerine uygulayabildik ve bu sağduyuya sahip olan ve simüle edilmiş bir ortamdaki şeyler hakkında mantık yürütebilen bir aracıya sahip olmanın yanı sıra algı, robotik probleminin gerçekten merkezinde yer alıyor Gerçeği çok kesin ve çok yansıtıcı hale getirmek çok zor olabilir Orada gizli bir gündem yok Bir dizi proje üzerinde çalışan gerçekten yetenekli robot uzmanları var

Intrinsic ile platformlarıyla yaptıkları şeyler açısından bir miktar örtüşme var – kodsuz robotik ve robotik öğrenimi gibi şeyler Orada gerçekten yeni bir şey vardı ”

Duyurulduğu sırada Open X-Embodiment, 22 robot uygulamasından toplanan 500’den fazla beceri ve 150 Yani, büyük dil modeli bir fincan kahve aradığınızı biliyorsa, muhtemelen onu mutfaktaki bir dolapta veya masanın üzerinde bulabilirsiniz Bilgiyi kodlamak gerçekten çok zordur, oysa bu büyük dil modelleri bu bilgiye sahiptir ve onu çok erişilebilir ve bizim kullanabileceğimiz bir şekilde kodlar Özellikle yaşadığınız sorunu çözecek şekilde hızlı bir şekilde ince ayar yapabiliriz Ve ileriye dönük olarak, sadece varlık üretmenin ötesinde, gelecek yaratmayı da hayal edebileceğinizi düşünüyorum Onlar yeni bir nesle yol açan bir nesil silahtı ve hiçbir şey yapmadan öylece yatıyorlardı

Simülasyon muhtemelen analiz için veri toplamanın büyük bir parçasıdır Böylece bu sağduyulu muhakemeyi alıp robot planlamasına uygulayabildik

Umarım tüm Google binalarında iyi bir Wi-Fi bulunur Bir simülatörün fiziğinin iyi olması gerekir Ancak Google DeepMind’da robotik araştırmalarının daha uzun bir geçmişi var Gerçekten robot binasından çok istihbarat parçasına odaklanıyoruz Simülasyonlar gerçekliğin bir tahminidir Bununla birlikte, 16 yılı aşkın bir süredir şirkette çalışıyor ve son olarak Google AI Robotics’te seçkin bir bilim insanı olarak hizmet veriyor Ekibin yaptığı iş DeepMind robot ekibine mi aktarılıyor?

Söylemek isterim ki Everyday Robots ile yedi yıldır işbirliği yapıyorduk Bu iyi

Anladığım kadarıyla Everyday Robots ekibinin çoğu bu takıma dahil oldu Ismarlama robotun saltanatı henüz sona ermedi, ancak genel amaçlı robotun belirgin bir olasılık olduğu bir dünyaya göz atıyormuşuz gibi görünüyor Tüm ivme, ekibin başlangıçta öngördüğünden biraz farklı bir odaklanmayla devam ediyor

Araştırmacılar Quan Vuong ve Pannag Sanketi o dönemde şunları belirtmişti: “ImageNet’in bilgisayarlı görüntü araştırmasını ilerletmesi gibi, Open X-Embodiment’in de robot bilimini ilerletmek için aynı şeyi yapabileceğine inanıyoruz Konu genel görevler için donanım oluşturmaya gelince, hâlâ bazı firmalar atı arabanın önüne koymuş gibi geliyor, ama yolun birkaç yıl aşağısında, kim bilir?

Vincent Vanhoucke, bir süredir tespit etmeye çalıştığım biri Genel ve üretken yapay zeka ile örtüşüyorlar İyi bir Wi-Fi’ye, iyi bir güce ve çok fazla alana sahipler Bu yeni ve heyecan verici En son yaptığımız şey bu RTX projesi Gerçekte bir fizik simülatörü çalıştırmak yerine, sadece görüntü oluşturma veya bir tür üretken model kullanarak üretim yaptığınızı hayal edebilirsiniz Soruna farklı açılardan giderek artan bir verimlilikle yaklaşan pek çok ekiple konuştum Duvardaki yazıyı gördüm ve araştırmamızın bir sonraki aşaması olarak robot bilimini kullanmaya karar verdim

Vanhoucke, Mayıs ayında bu göreve adım atarak Google DeepMind’ın robot bilimi başkanı rolüne yeni katıldı Büyük bir dil modeli devrimi yaşandı Bunlar sağduyulu akıl yürütme ve gündelik dünyayı anlamayla ilgilidir Bu büyük bir soru: Genel amaçlı robotlar olacak mı? Bu, pek çok insanın gerçekleşip gerçekleşmeyeceği ve ne zaman gerçekleşeceği konusunda hipotezler ortaya attığı bir şey ]

İnsanlara makul bir şekilde genel amaçlı robot teknolojisi diyebileceğimiz bir şeyden ne kadar uzakta olduğumuzu düşündüklerini sormayı seviyorum

Öyle umuyorsun, değil mi? Ama buraya taşınmamız oldukça sıradan bir karardı Herkes robotlar için çok sayıda dil modeli kullanıp kullanamayacağımızı sormaya başladı ve bence bu çok yüzeysel olabilirdi Tam olarak ImageNet rakamları değil ama iyi bir başlangıç Robot bir eylem yapsaydı ne olacağını hayal edin? Ve gerçekten istediğiniz şeyi yaptığını doğrulamak ve bunu gelecek için planlamanın bir yolu olarak kullanmak Sorununuz için özel olarak tasarlanmış bir bedene sahip olmanızdan daha çok, sizin için her şeyi yapan genel amaçlı bir bedenlenmenin var olmasını temel almıyoruz Kendimize şu soruyu sormaya başlıyoruz: “Peki, bunun önümüzdeki birkaç yılda da devam edeceğini varsayarsak, bunun sonuçları nelerdir?” Bunun açık sonuçlarından biri, birdenbire gerçek dünya ortamında robot teknolojisine sahip olmanın gerçek bir olasılık haline gelmesiydi Bunun nedeni, eğer düşünürseniz, dil modellerinin aslında dille ilgili olmamasıdır

Genel amaçlı robot teknolojisinin tanımında ufak bir nüans vardır Yani bir bakıma DeepMind’la olan ilişkim son derece yeni Çabalarımızın çoğunu, genel yapay zeka bağlamında algı, anlayış ve kontrolün çözülmesi gereken önemli bir sorun olacağı yönünde çözmeye kaydırdık

Muhtemelen bunu bu sayfalarda onlarca kez tekrarladım, ancak bu, robotik öğrenme için gerçekten heyecan verici bir dönem



genel-24

Resim Kredisi: Derin Düşünce

Üretken yapay zeka robot biliminde nasıl bir rol oynayacak?

Çok merkezi olacağını düşünüyorum Ben müsait olsaydım o değildi durduruldu ” “Çeşitli robot gösterimlerinden oluşan bir veri seti oluşturmak, birçok farklı robot türünü kontrol edebilen, farklı talimatları takip edebilen, karmaşık görevler hakkında temel akıl yürütmeyi gerçekleştirebilen ve etkili bir şekilde genelleştirebilen genel bir model yetiştirmenin temel adımıdır Intrinsic ile geliştirmeyi sevdiğimiz işbirliklerimiz var

Tye Brady yakın zamanda bana Amazon’un paket oluşturmak için simülasyon kullandığını söyledi Gündelik bir ortamda gerçekten gelişebilmek ve görevleri yerine getirebilmek tamamen gerçekten çok güçlü bir algıya dayanıyordu Bazı yöntemler, hem endüstriyel hem de ev robotlarına veya kaldırım robotlarına, tüm bu farklı düzenlemeler ve form faktörleriyle uygulanabilir Orada çok fazla sinerji olduğunu düşünüyorum

Masaya bir kahve fincanı koymak mantıklıdır Uzayda keşfedilecek çok şey var Bunu somutlaşmış bir sisteme iletmek her zaman gerçekten zor olmuştur Mümkün olduğu kadar geniş bir uygulama alanını nasıl destekleyebileceğimizi keşfetmeye çalışırken sınırları gerçekten zorluyoruz Birkaç akademik laboratuvara gittik – sanırım şu anda 30 farklı ortağımız var – ve görevlerine ve topladıkları verilere bakmamızı istedik DeepMind daha sonra RT-1-X modelini veriler üzerinde eğitti ve bunu diğer laboratuvarlardaki robotları eğitmek için kullandı; ekiplerin şirket içi geliştirdiği yöntemlerle karşılaştırıldığında %50’lik bir başarı oranı bildirdi 000 görev içeriyordu Robotik kavramayı kontrol etmenin yolu olarak makine öğrenimini ve algıyı kullanma fikri keşfedilen bir şey değildi Bu aslında üretken yapay zekanın damgasını vurmaya başladığı başka bir alandır Arkasındaki teknolojiye daha fazla güven duymadıkça bu sorunun yanıtlanabileceğini düşünmüyorum

Gato’nun tamamlamayı öğrendiği çeşitli görevler Gerçekten genel amaçlı yöntemlere odaklandık İçinde bulunduğumuz yolculuk, büyük ölçüde, ister endüstriyel bir ortama, ister daha çok ev ortamına uygulansın, genel amaçlı robot bilimini gerçekleştirmeye çalışmaktır Silahlar başarılı olduğunda onlara bir ödül verdik, başarısız olduklarında ise onları beğenmedik Bu, gerçek dünyada bunu yapmak zorunda olmak yerine üretken modeller kullanan robotun rüya görmesi gibi bir şey

Bu satın almalardan gelen ekibin önemli bir kısmı var Alphabet’in tüm bu satın almaları yapmasının üzerinden 10 yıl geçti [Boston Dynamics, etc Bir dereceye kadar teknolojinin daha genel amaçlı robotların üretilmesini sağlayacak düzeyde olmadığını düşünüyorum Google’ın robot bilimi geçmişi çok daha eskilere dayanıyor Ve ayrıca araştırma tarafında, çok daha fazla robot bilimini ilginç bir problem olarak iterek, diğer alanlarda çok iyi çalışabildiğimiz tüm derin öğrenme yapay zeka tekniklerini uygulayabiliyoruz

Resim Kredisi: Google

Robotik ekibi DeepMind tarihinin hangi noktasında gelişti?

Başlangıçta çitin DeepMind tarafında değildim Bunlar gerçekten düşünmediğiniz basit gerçeklerdir çünkü bunlar sizin için tamamen açıktır

Simülasyon, yapay zekayla birlikte (üretken çeşitlilik dahil) hiç şüphesiz denklemin büyük bir parçası olacak  Subscribe here Bunu ortak bir veri havuzuna çekelim ve bunun üzerine büyük bir model eğitelim ve ne olacağını görelim Giderek daha fazla, tüm robotik probleminin genel yapay zeka probleminin kapsamına girdiği sonucuna vardık

Bilgisayarla görme, ses işleme ve tüm bu şeylerin çoğu gerçekten de köşeyi dönüyor ve neredeyse insan seviyesine ulaşıyordu

Evet

Everyday Robots’un yaptığı işlerin çoğu genel yapay zekaya veya üretken yapay zekaya değiniyormuş gibi görünüyordu Bu, Everyday Robots ile bu robotları kontrol etmenin bir yolu olarak makine öğrenimine odaklanma konusundaki araştırmaları tetikledi Belirli bir düzenlemeye bağlı olmayan çok genel yaklaşımların makul olduğuna dair daha fazla yaşam belirtisi görüyoruz Çok şükür geçen haftanın sonuna doğru nihayet bunu başarabildik İlgili araştırmacılar, sistemi 2009 yılında kurulan ve şu anda 14 milyondan fazla görsele ev sahipliği yapan dönüm noktası niteliğindeki veritabanı ImageNet ile karşılaştırdı