Sau khi Huang Renxun và Musk lần lượt nhìn thấy tiềm năng phát triển của các tác nhân AI, đồng sáng lập OpenAI và cựu giám đốc trí tuệ nhân tạo của Tesla, Andrej Karpathy, gần đây cũng đã hét lên rằng **Các tác nhân AI đại diện cho một tương lai điên rồ. **
Andrej Karpathy thẳng thắn nói rằng anh ấy đã "bị phân tâm bởi chế độ lái tự động" khi còn làm việc tại Tesla, và nghiên cứu về chế độ lái tự động và VR không phải là cách phù hợp để phát triển các tác nhân AI. Bây giờ là lúc quay trở lại khoa học thần kinh để tìm cảm hứng.
Mặt khác, Andrej Karpathy tin rằng mọi người đều có lợi thế hơn các công ty như OpenAI về việc xây dựng các tác nhân AI, mọi người hiện đang ở trong tình trạng cạnh tranh bình đẳng, vì vậy anh ấy rất mong được thấy kết quả về vấn đề này :
Các tác nhân AI đại diện cho một tương lai điên rồ, mặc dù có thể còn hơi xa nhưng các tác nhân AI do mọi người có mặt ngày nay xây dựng đã đi đầu về khả năng của tác nhân AI.
Bây giờ tất cả các tổ chức đang làm việc trên các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như OpenAI, v.v., tôi không nghĩ họ đi đầu trong lĩnh vực này và đi đầu là tất cả mọi người ở đây.
Bài báo mới nhất của nhóm AI của Google DeepMind giới thiệu một tác nhân AI có khả năng tự hoàn thiện - RoboCat, về bản chất là một chương trình phần mềm do AI cung cấp, tương đương với "bộ não" của robot. Robot được hỗ trợ bởi nó khác với robot truyền thống ở chỗ RoboCat "phổ quát" hơn và có thể đạt được sự tự cải thiện và tự cải thiện.
Trí thông minh thể hiện giá trị hơn robot hình người
Trí thông minh thể hiện tương đương với bộ não của AI và người mang bộ não này có thể ở bất kỳ dạng nào. Đó có thể là một cánh tay robot, một chú chó robot hay thậm chí là một chiếc ô tô.
Mặt khác, lý do tại sao robot hình người được coi là một người khổng lồ thép không thông minh ở thời điểm hiện tại là do thiếu bộ não AI + cơ thể cứng nhắc.
Nói một cách đơn giản, một mô hình lớn như GPT-4 không có tác động thực sự đến thế giới vật chất, trong khi trí thông minh thể hiện có một cơ thể phụ, thu thập thông tin môi trường thông qua các cảm biến, sử dụng bộ truyền động cơ học cho các hoạt động vật lý hoặc sử dụng rô-bốt để điều khiển thời gian thực. tương tác với con người và môi trường với các thực thể cụ thể như
Musk từng nói rằng mặc dù một ngày nào đó mọi người đều có thể có rô-bốt hình người, nhưng các sản phẩm rô-bốt hình người Optimus đang trưng bày hiện nay chỉ có thể thực hiện những công việc lao động đơn giản lặp đi lặp lại.
Mục tiêu của trí thông minh thể hiện là giúp máy móc hiểu rõ hơn và thích ứng với môi trường phức tạp, giải quyết vấn đề hiệu quả hơn và sở hữu khả năng hành vi linh hoạt hơn. Bằng cách tích hợp các quá trình nhận thức, ra quyết định và thực thi, trí thông minh thể hiện cho phép máy móc tiến gần hơn đến hoạt động của trí thông minh con người, do đó đóng vai trò quan trọng trong chế tạo rô-bốt, lái xe tự hành và sản xuất thông minh.
Karpathy thẳng thắn cho biết 7 năm trước, thời điểm nghiên cứu các tác nhân AI chưa chín muồi, kết quả chưa khả quan do hạn chế về mặt kỹ thuật nên anh và OpenAI đã chuyển hướng và bắt tay vào nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn.
Giờ đây, khi có các phương tiện kỹ thuật mới để nghiên cứu các tác nhân AI, tình hình đã hoàn toàn khác so với năm 2016:
Ví dụ đơn giản nhất là bây giờ không ai dùng phương pháp học tăng cường để nghiên cứu tác nhân AI như năm 2016. Các phương pháp và hướng nghiên cứu hiện tại là không thể tưởng tượng được vào thời điểm đó.
Làn sóng AI tiếp theo?
Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mang lại những khả năng mới cho việc xây dựng các tác nhân hiện thân. Vì các tác nhân dựa trên LLM có thể sử dụng kiến thức thế giới có trong mô hình được đào tạo trước để tạo ra các kế hoạch hành động nhất quán hoặc các chiến lược có thể thực thi nên nó rất phù hợp cho các tác vụ như trò chơi và rô-bốt.
RoboCat của DeepMind chỉ là một trong những ví dụ hàng đầu về rô-bốt hỗ trợ AI.
Từ đầu năm nay, một số công ty đã áp dụng mô hình ngôn ngữ cho rô-bốt: đầu năm 2023, Google ra mắt mô hình ngôn ngữ hình ảnh PaLM-E và áp dụng cho rô-bốt công nghiệp; vào tháng 4, Alibaba kết nối mô hình lớn Qianwen với rô-bốt công nghiệp; Tháng 5, người máy hình người Tesla Optimus đã thể hiện khả năng điều khiển và nhận thức chính xác, trong cùng tháng, Nvidia đã phát hành một nền tảng robot di động tự trị mới.
Nhờ đó, hình đại diện người máy thể hiện trí thông minh do trí tuệ nhân tạo ban tặng đã thu hút sự chú ý rộng rãi từ khắp nơi trên thế giới.
Musk đã tuyên bố tại cuộc họp cổ đông năm 2023 của Tesla rằng robot hình người sẽ là nguồn giá trị lâu dài chính của Tesla trong tương lai:
"Nếu tỷ lệ robot hình người so với con người là khoảng 2 trên 1, thì nhu cầu của con người đối với robot có thể là 10 tỷ, thậm chí 20 tỷ, vượt xa số lượng xe điện."
Người sáng lập Nvidia, Huang Renxun cũng cho biết tại Hội nghị Chất bán dẫn Thế giới ITF 2023 rằng làn sóng AI tiếp theo sẽ là "trí thông minh được thể hiện". Wall Street News trước đây đã chỉ ra rằng các nhà phân tích của Guosheng Securities tin rằng trí thông minh thể hiện có các đặc điểm của phản hồi vật lý và đầu ra vật lý, đồng thời có thể trở thành phương tiện truyền thông, điện toán và lưu trữ mới:
Trong tương lai, trí thông minh được thể hiện sẽ ngày càng nhấn mạnh đến sự phù hợp và kết hợp của khả năng giao tiếp biên và sức mạnh điện toán biên.
Cơ thể của AI thực ra không phải là điều quan trọng nhất, cốt lõi phải là phát triển bộ não AI và mở ra các phương thức tương tác giữa người và máy tính, để AI có thể chủ động nhận thức thế giới vật chất và con đường tư duy nhân hình học có thể đạt được mục tiêu. phản hồi hành vi mà con người mong đợi. Thị giác máy và các mô hình lớn đa phương thức là hai chìa khóa mở ra thế giới này.
Xem bản gốc
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.
Đồng sáng lập OpenAI: Autopilot và VR đều "lầm tưởng" tác nhân AI là tương lai
Tác giả: Cát Gia Minh
Sau khi Huang Renxun và Musk lần lượt nhìn thấy tiềm năng phát triển của các tác nhân AI, đồng sáng lập OpenAI và cựu giám đốc trí tuệ nhân tạo của Tesla, Andrej Karpathy, gần đây cũng đã hét lên rằng **Các tác nhân AI đại diện cho một tương lai điên rồ. **
Andrej Karpathy thẳng thắn nói rằng anh ấy đã "bị phân tâm bởi chế độ lái tự động" khi còn làm việc tại Tesla, và nghiên cứu về chế độ lái tự động và VR không phải là cách phù hợp để phát triển các tác nhân AI. Bây giờ là lúc quay trở lại khoa học thần kinh để tìm cảm hứng.
Mặt khác, Andrej Karpathy tin rằng mọi người đều có lợi thế hơn các công ty như OpenAI về việc xây dựng các tác nhân AI, mọi người hiện đang ở trong tình trạng cạnh tranh bình đẳng, vì vậy anh ấy rất mong được thấy kết quả về vấn đề này :
Bài báo mới nhất của nhóm AI của Google DeepMind giới thiệu một tác nhân AI có khả năng tự hoàn thiện - RoboCat, về bản chất là một chương trình phần mềm do AI cung cấp, tương đương với "bộ não" của robot. Robot được hỗ trợ bởi nó khác với robot truyền thống ở chỗ RoboCat "phổ quát" hơn và có thể đạt được sự tự cải thiện và tự cải thiện.
Trí thông minh thể hiện giá trị hơn robot hình người
Trí thông minh thể hiện tương đương với bộ não của AI và người mang bộ não này có thể ở bất kỳ dạng nào. Đó có thể là một cánh tay robot, một chú chó robot hay thậm chí là một chiếc ô tô.
Mặt khác, lý do tại sao robot hình người được coi là một người khổng lồ thép không thông minh ở thời điểm hiện tại là do thiếu bộ não AI + cơ thể cứng nhắc.
Nói một cách đơn giản, một mô hình lớn như GPT-4 không có tác động thực sự đến thế giới vật chất, trong khi trí thông minh thể hiện có một cơ thể phụ, thu thập thông tin môi trường thông qua các cảm biến, sử dụng bộ truyền động cơ học cho các hoạt động vật lý hoặc sử dụng rô-bốt để điều khiển thời gian thực. tương tác với con người và môi trường với các thực thể cụ thể như
Musk từng nói rằng mặc dù một ngày nào đó mọi người đều có thể có rô-bốt hình người, nhưng các sản phẩm rô-bốt hình người Optimus đang trưng bày hiện nay chỉ có thể thực hiện những công việc lao động đơn giản lặp đi lặp lại.
Mục tiêu của trí thông minh thể hiện là giúp máy móc hiểu rõ hơn và thích ứng với môi trường phức tạp, giải quyết vấn đề hiệu quả hơn và sở hữu khả năng hành vi linh hoạt hơn. Bằng cách tích hợp các quá trình nhận thức, ra quyết định và thực thi, trí thông minh thể hiện cho phép máy móc tiến gần hơn đến hoạt động của trí thông minh con người, do đó đóng vai trò quan trọng trong chế tạo rô-bốt, lái xe tự hành và sản xuất thông minh.
Karpathy thẳng thắn cho biết 7 năm trước, thời điểm nghiên cứu các tác nhân AI chưa chín muồi, kết quả chưa khả quan do hạn chế về mặt kỹ thuật nên anh và OpenAI đã chuyển hướng và bắt tay vào nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn.
Giờ đây, khi có các phương tiện kỹ thuật mới để nghiên cứu các tác nhân AI, tình hình đã hoàn toàn khác so với năm 2016:
Làn sóng AI tiếp theo?
Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mang lại những khả năng mới cho việc xây dựng các tác nhân hiện thân. Vì các tác nhân dựa trên LLM có thể sử dụng kiến thức thế giới có trong mô hình được đào tạo trước để tạo ra các kế hoạch hành động nhất quán hoặc các chiến lược có thể thực thi nên nó rất phù hợp cho các tác vụ như trò chơi và rô-bốt.
RoboCat của DeepMind chỉ là một trong những ví dụ hàng đầu về rô-bốt hỗ trợ AI.
Từ đầu năm nay, một số công ty đã áp dụng mô hình ngôn ngữ cho rô-bốt: đầu năm 2023, Google ra mắt mô hình ngôn ngữ hình ảnh PaLM-E và áp dụng cho rô-bốt công nghiệp; vào tháng 4, Alibaba kết nối mô hình lớn Qianwen với rô-bốt công nghiệp; Tháng 5, người máy hình người Tesla Optimus đã thể hiện khả năng điều khiển và nhận thức chính xác, trong cùng tháng, Nvidia đã phát hành một nền tảng robot di động tự trị mới.
Nhờ đó, hình đại diện người máy thể hiện trí thông minh do trí tuệ nhân tạo ban tặng đã thu hút sự chú ý rộng rãi từ khắp nơi trên thế giới.
Musk đã tuyên bố tại cuộc họp cổ đông năm 2023 của Tesla rằng robot hình người sẽ là nguồn giá trị lâu dài chính của Tesla trong tương lai:
Người sáng lập Nvidia, Huang Renxun cũng cho biết tại Hội nghị Chất bán dẫn Thế giới ITF 2023 rằng làn sóng AI tiếp theo sẽ là "trí thông minh được thể hiện". Wall Street News trước đây đã chỉ ra rằng các nhà phân tích của Guosheng Securities tin rằng trí thông minh thể hiện có các đặc điểm của phản hồi vật lý và đầu ra vật lý, đồng thời có thể trở thành phương tiện truyền thông, điện toán và lưu trữ mới:
Cơ thể của AI thực ra không phải là điều quan trọng nhất, cốt lõi phải là phát triển bộ não AI và mở ra các phương thức tương tác giữa người và máy tính, để AI có thể chủ động nhận thức thế giới vật chất và con đường tư duy nhân hình học có thể đạt được mục tiêu. phản hồi hành vi mà con người mong đợi. Thị giác máy và các mô hình lớn đa phương thức là hai chìa khóa mở ra thế giới này.