بعد أن رأى Huang Renxun و Musk الإمكانات التنموية لوكلاء الذكاء الاصطناعي واحدًا تلو الآخر ، صرخ المؤسس المشارك لـ OpenAI والمدير السابق للذكاء الاصطناعي Andrej Karpathy مؤخرًا أن ** وكلاء الذكاء الاصطناعي يمثلون مستقبلًا مجنونًا. **
قال Andrej Karpathy بصراحة إنه "كان يشتت انتباهه بواسطة الطيار الآلي" عندما كان يعمل في Tesla ، ودراسة الطيار الآلي والواقع الافتراضي ليست الطريقة الصحيحة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. حان الوقت الآن للعودة إلى علم الأعصاب من أجل الإلهام.
من ناحية أخرى ، يعتقد Andrej Karpathy أن ** لكل شخص ميزة على شركات مثل OpenAI من حيث بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ** ، فالجميع حاليًا في حالة من المنافسة المتساوية ، لذلك فهو يتطلع إلى رؤية النتائج في هذا الصدد :
يمثل وكلاء الذكاء الاصطناعي مستقبلًا مجنونًا. على الرغم من أنه قد يكون بعيدًا بعض الشيء ، إلا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذي تم إنشاؤه بواسطة جميع الحاضرين اليوم هم بالفعل في طليعة قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
الآن جميع المؤسسات التي تعمل على نماذج لغوية كبيرة ، مثل OpenAI ، وما إلى ذلك ، لا أعتقد أنها في طليعة هذا المجال ، وفي الطليعة الجميع هنا.
أحدث ورقة بحثية من فريق الذكاء الاصطناعي في Google تقدم DeepMind وكيلًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين الذات - RoboCat ، وهو في الأساس برنامج مدعوم بالذكاء الاصطناعي ، والذي يعادل "عقل" الروبوت. يختلف الروبوت الذي تدعمه عن الروبوتات التقليدية في أن RoboCat أكثر "عالمية" ويمكنه تحقيق تحسين الذات وتحسين الذات.
الذكاء المجسَّد أكثر قيمة من الإنسان الآلي
الذكاء المتجسد يعادل دماغ الذكاء الاصطناعي ، ويمكن أن يكون حامل هذا الدماغ بأي شكل. يمكن أن يكون ذراعًا آليًا أو كلبًا آليًا أو حتى سيارة.
من ناحية أخرى ، السبب في اعتبار الروبوتات عملاق فولاذي غير ذكي في الوقت الحالي هو نقص الذكاء الاصطناعي + الجسم غير المرن.
ببساطة ، نموذج كبير مثل GPT-4 ليس له تأثير حقيقي على العالم المادي ، في حين أن الذكاء المجسد له جسم إضافي ، والذي يجمع المعلومات البيئية من خلال أجهزة الاستشعار ، أو يستخدم المشغلات الميكانيكية للعمليات المادية ، أو يستخدم الروبوتات في الوقت الحقيقي التفاعل مع البشر والبيئة مع كيانات ملموسة مثل
قال ماسك ذات مرة إنه على الرغم من أن كل شخص قد يمتلك روبوتًا بشريًا يومًا ما في المستقبل ، فإن منتجات الروبوت Optimus البشري المعروضة حاليًا يمكنها فقط أداء عمل بسيط متكرر.
الهدف من الذكاء المتجسد هو تمكين الآلات من فهم البيئات المعقدة والتكيف معها بشكل أفضل ، وحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة ، وامتلاك قدرات سلوكية أكثر مرونة. من خلال دمج عمليات الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ ، يمكّن الذكاء المتجسد الآلات من الاقتراب من أداء الذكاء البشري ، وبالتالي تلعب دورًا مهمًا في الروبوتات والقيادة الذاتية والتصنيع الذكي.
قال كارباثي بصراحة إنه قبل 7 سنوات ، لم يكن وقت دراسة عوامل الذكاء الاصطناعي ناضجًا بعد ، ولم تكن النتائج جيدة بسبب القيود التقنية ، لذلك غير هو و OpenAI اتجاههما وبدأوا في دراسة نماذج لغوية كبيرة.
الآن بعد أن أصبحت هناك وسائل تقنية جديدة لدراسة وكلاء الذكاء الاصطناعي ، فإن الوضع مختلف تمامًا عن عام 2016:
أبسط مثال على ذلك هو أنه لا أحد الآن يستخدم أساليب التعلم المعزز لدراسة عوامل الذكاء الاصطناعي مثل عام 2016. كانت طرق واتجاهات البحث الحالية لا يمكن تصورها في ذلك الوقت.
الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي؟
جلب ظهور نماذج لغوية كبيرة إمكانيات جديدة لبناء العوامل المجسدة. نظرًا لأن الوكلاء المعتمدين على LLM يمكنهم استخدام المعرفة العالمية الواردة في النموذج المدربين مسبقًا لإنشاء خطط عمل متسقة أو استراتيجيات قابلة للتنفيذ ، فهي مناسبة جدًا لمهام مثل الألعاب والروبوتات.
RoboCat من DeepMind هو مجرد واحد من الأمثلة الرائدة للروبوتات التي تدعم الذكاء الاصطناعي.
منذ بداية هذا العام ، طبقت العديد من الشركات نماذج لغوية على الروبوتات: في أوائل عام 2023 ، أطلقت Google نموذج اللغة المرئية PaLM-E وطبقته على الروبوتات الصناعية ؛ في أبريل ، ربط Alibaba نموذج Qianwen الكبير بالروبوتات الصناعية ؛ في في مايو ، أظهر الروبوت أوبتيموس من تسلا قدرات تحكم وإدراك دقيقة ، وفي نفس الشهر ، أصدرت Nvidia منصة روبوت متنقلة جديدة ومستقلة.
بفضل هذا ، جذبت الصورة الرمزية للروبوت التي تجسد الذكاء الذي ينعم به الذكاء الاصطناعي اهتمامًا واسع النطاق من جميع أنحاء العالم.
صرح ماسك في اجتماع المساهمين في شركة Tesla لعام 2023 أن الروبوتات البشرية ستكون المصدر الرئيسي لشركة Tesla للقيمة طويلة الأجل في المستقبل:
"إذا كانت نسبة الروبوتات البشرية إلى البشر حوالي 2 إلى 1 ، فإن طلب الناس على الروبوتات قد يكون 10 مليارات أو حتى 20 مليارًا ، وهو ما يتجاوز بكثير عدد المركبات الكهربائية."
قال مؤسس Nvidia Huang Renxun أيضًا في مؤتمر ITF World 2023 لأشباه الموصلات أن ** الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي ستكون "استخبارات مجسدة" **. أشارت وول ستريت نيوز سابقًا إلى أن محللي Guosheng Securities يعتقدون أن الذكاء المتجسد له خصائص التغذية الراجعة المادية والإنتاج المادي ، ويمكن أن يصبح ناقلًا جديدًا للاتصالات والحوسبة والتخزين:
في المستقبل ، سيؤكد الذكاء المتجسد بشكل متزايد على المطابقة والاقتران بين قدرات الاتصال المتطورة وقوة الحوسبة المتطورة.
إن هيكل الذكاء الاصطناعي ليس هو الشيء الأكثر أهمية في الواقع. يجب أن يكون الجوهر هو تطوير عقل الذكاء الاصطناعي وفتح طرق التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي إدراك العالم المادي بفاعلية ، ويمكن لمسار التفكير المجسم أن يحقق ردود الفعل السلوكية التي يتوقعها البشر. رؤية الماكينة والنماذج الكبيرة متعددة الوسائط هما المفتاحان لفتح هذا العالم.
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
المؤسس المشارك لـ OpenAI: الطيار الآلي والواقع الافتراضي كلاهما "مضلل" وكلاء الذكاء الاصطناعي هما المستقبل
المؤلف: Ge Jiaming
بعد أن رأى Huang Renxun و Musk الإمكانات التنموية لوكلاء الذكاء الاصطناعي واحدًا تلو الآخر ، صرخ المؤسس المشارك لـ OpenAI والمدير السابق للذكاء الاصطناعي Andrej Karpathy مؤخرًا أن ** وكلاء الذكاء الاصطناعي يمثلون مستقبلًا مجنونًا. **
قال Andrej Karpathy بصراحة إنه "كان يشتت انتباهه بواسطة الطيار الآلي" عندما كان يعمل في Tesla ، ودراسة الطيار الآلي والواقع الافتراضي ليست الطريقة الصحيحة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. حان الوقت الآن للعودة إلى علم الأعصاب من أجل الإلهام.
من ناحية أخرى ، يعتقد Andrej Karpathy أن ** لكل شخص ميزة على شركات مثل OpenAI من حيث بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ** ، فالجميع حاليًا في حالة من المنافسة المتساوية ، لذلك فهو يتطلع إلى رؤية النتائج في هذا الصدد :
أحدث ورقة بحثية من فريق الذكاء الاصطناعي في Google تقدم DeepMind وكيلًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين الذات - RoboCat ، وهو في الأساس برنامج مدعوم بالذكاء الاصطناعي ، والذي يعادل "عقل" الروبوت. يختلف الروبوت الذي تدعمه عن الروبوتات التقليدية في أن RoboCat أكثر "عالمية" ويمكنه تحقيق تحسين الذات وتحسين الذات.
الذكاء المجسَّد أكثر قيمة من الإنسان الآلي
الذكاء المتجسد يعادل دماغ الذكاء الاصطناعي ، ويمكن أن يكون حامل هذا الدماغ بأي شكل. يمكن أن يكون ذراعًا آليًا أو كلبًا آليًا أو حتى سيارة.
من ناحية أخرى ، السبب في اعتبار الروبوتات عملاق فولاذي غير ذكي في الوقت الحالي هو نقص الذكاء الاصطناعي + الجسم غير المرن.
ببساطة ، نموذج كبير مثل GPT-4 ليس له تأثير حقيقي على العالم المادي ، في حين أن الذكاء المجسد له جسم إضافي ، والذي يجمع المعلومات البيئية من خلال أجهزة الاستشعار ، أو يستخدم المشغلات الميكانيكية للعمليات المادية ، أو يستخدم الروبوتات في الوقت الحقيقي التفاعل مع البشر والبيئة مع كيانات ملموسة مثل
قال ماسك ذات مرة إنه على الرغم من أن كل شخص قد يمتلك روبوتًا بشريًا يومًا ما في المستقبل ، فإن منتجات الروبوت Optimus البشري المعروضة حاليًا يمكنها فقط أداء عمل بسيط متكرر.
الهدف من الذكاء المتجسد هو تمكين الآلات من فهم البيئات المعقدة والتكيف معها بشكل أفضل ، وحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة ، وامتلاك قدرات سلوكية أكثر مرونة. من خلال دمج عمليات الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ ، يمكّن الذكاء المتجسد الآلات من الاقتراب من أداء الذكاء البشري ، وبالتالي تلعب دورًا مهمًا في الروبوتات والقيادة الذاتية والتصنيع الذكي.
قال كارباثي بصراحة إنه قبل 7 سنوات ، لم يكن وقت دراسة عوامل الذكاء الاصطناعي ناضجًا بعد ، ولم تكن النتائج جيدة بسبب القيود التقنية ، لذلك غير هو و OpenAI اتجاههما وبدأوا في دراسة نماذج لغوية كبيرة.
الآن بعد أن أصبحت هناك وسائل تقنية جديدة لدراسة وكلاء الذكاء الاصطناعي ، فإن الوضع مختلف تمامًا عن عام 2016:
الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي؟
جلب ظهور نماذج لغوية كبيرة إمكانيات جديدة لبناء العوامل المجسدة. نظرًا لأن الوكلاء المعتمدين على LLM يمكنهم استخدام المعرفة العالمية الواردة في النموذج المدربين مسبقًا لإنشاء خطط عمل متسقة أو استراتيجيات قابلة للتنفيذ ، فهي مناسبة جدًا لمهام مثل الألعاب والروبوتات.
RoboCat من DeepMind هو مجرد واحد من الأمثلة الرائدة للروبوتات التي تدعم الذكاء الاصطناعي.
منذ بداية هذا العام ، طبقت العديد من الشركات نماذج لغوية على الروبوتات: في أوائل عام 2023 ، أطلقت Google نموذج اللغة المرئية PaLM-E وطبقته على الروبوتات الصناعية ؛ في أبريل ، ربط Alibaba نموذج Qianwen الكبير بالروبوتات الصناعية ؛ في في مايو ، أظهر الروبوت أوبتيموس من تسلا قدرات تحكم وإدراك دقيقة ، وفي نفس الشهر ، أصدرت Nvidia منصة روبوت متنقلة جديدة ومستقلة.
بفضل هذا ، جذبت الصورة الرمزية للروبوت التي تجسد الذكاء الذي ينعم به الذكاء الاصطناعي اهتمامًا واسع النطاق من جميع أنحاء العالم.
صرح ماسك في اجتماع المساهمين في شركة Tesla لعام 2023 أن الروبوتات البشرية ستكون المصدر الرئيسي لشركة Tesla للقيمة طويلة الأجل في المستقبل:
قال مؤسس Nvidia Huang Renxun أيضًا في مؤتمر ITF World 2023 لأشباه الموصلات أن ** الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي ستكون "استخبارات مجسدة" **. أشارت وول ستريت نيوز سابقًا إلى أن محللي Guosheng Securities يعتقدون أن الذكاء المتجسد له خصائص التغذية الراجعة المادية والإنتاج المادي ، ويمكن أن يصبح ناقلًا جديدًا للاتصالات والحوسبة والتخزين:
إن هيكل الذكاء الاصطناعي ليس هو الشيء الأكثر أهمية في الواقع. يجب أن يكون الجوهر هو تطوير عقل الذكاء الاصطناعي وفتح طرق التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي إدراك العالم المادي بفاعلية ، ويمكن لمسار التفكير المجسم أن يحقق ردود الفعل السلوكية التي يتوقعها البشر. رؤية الماكينة والنماذج الكبيرة متعددة الوسائط هما المفتاحان لفتح هذا العالم.