Robotik, AI'ye oldukça benzer bir şekilde çalışır.
Çalışmak için çok fazla yüksek kaliteli veriye ihtiyacınız var, ancak robotik verileri internetten kazıyamazsınız çünkü bunun gerçek dünya deneyimi ve değişkenleri gerekir.
Robot eylemlerinin "İnterneti" yoktur.
Birçok ekip, insan biçimlerine tonlarca para yatırıyor çünkü bunlar, işgücünü çok daha verimli hale getirecekleri için en belirgin on trilyon dolarlık endüstri. (, her biri için ortalama 50.000 $ ile Hindistan ortalamasından daha verimli hale getirecekler. ).
Ama en büyük yarış, AI gibi şudur:
1. Kaliteli veri elde etmek 2. Eğitim görevleri
Temel modeller, yapay zekadaki LLM'ler gibi, ancak metin üretmek yerine robotlar için eylemler üretir.
Ekiplerin görev eğitimi ile ilgili farklı yaklaşımları var, bazıları Figure gibi etiketleme ile küçük yüksek kaliteli veri setleri kullanırken, diğerleri büyük modellerle spray and pray yöntemini tercih ediyor.
Amaç, robotlara geniş, önceden eğitilmiş bir genel bilgi sağlamak ve görevler ve ortamlar arasında genelleme yapabilme yeteneği kazandırmaktır.
Her bir görev için bir robot programlamak yerine, çeşitli veriler üzerinde (insanların videoları, simülasyonlar, gerçek robot gösterimleri, görevlerin metin açıklamaları ile birlikte görüntüler vb. ) büyük bir modeli eğitirsiniz ve model fiziksel dünyanın bedenlenmiş bir anlayışını öğrenir.
Ardından robota bir komut veya örnekle ( bir şey yapması için talimat verebilirsiniz ve temel modelin "bilgisi" devreye girerek bunu halleder, tıpkı ChatGPT'ye her şeyi sorabileceğiniz gibi.
Bu nedenle, bu şirketlerin çoğu için büyük kopuş, görev eğitimi alanında olacak; şu anda verilerle ilgili alanlarda ) dünya simülasyonları, sentetik veriler, robot yolları, insan videoları vb. ile derinlemesine ilgileniyorlar, çünkü bunların gerçek dünya ile mükemmel bir şekilde etkileşimde bulunması gerekiyor ama robotların/humanoidlerin aslında ne yapabileceği konusunda bu kadar fazla gelişme yok.
Nvidia, tamamen açık kaynak hale getirdiği (Issac GR00T) temel modellerden birini yönetiyor. Zaten bu üzerine inşa eden ve verimliliği önemli ölçüde artıran üçüncü taraf ekipler var. ( Temel modellerin verilerine minimal değişikliklerle bir odanın temizlenmesi için insansı robotlar için bir program oluşturmuşlar. ).
Yani kripto x yapay zeka x robotik ile büyük örtüşme muhtemelen bu görev eğitimi sektöründe ( bir robotik Uygulama Mağazası ) gibi olacak çünkü önde gelen temel modeller zaten açık kaynak hale geliyor ve bağımsız geliştiricilerin katkıda bulunması ve insansı robotlar için harika programlar/görevler oluşturması için muhtemelen büyük teşvik modelleri olacaktır.
Yıl sonu/önümüzdeki yılın başında birçok ilerleme ve ana akım gelişme geliyor; bence robot teknolojisi "chatgpt" anını yaşayacak (Elon, yeni insansı modellerini sert bir şekilde tanıtırken, insansıların gerçek dünya görevlerini yaptığı viral videolar, sezgisel paranın akması, iş gücünün işten çıkarılması vb. ).
Bu fikrimde yanıldığımı sana vaat edemem, 2023'teki AI ile aynı hissettiriyor. Olup olmayacağı meselesi değil, ne zaman olacağı meselesi.
Hayatımızda gerçekleşen en yenilikçi teknolojik ilerlemelerden birini göz ardı etmeyin ve bu trendin kesişim noktasında bulunan tek mevcut oyun olan $CODEC'i de göz ardı etmeyin.
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.
Robotik, AI'ye oldukça benzer bir şekilde çalışır.
Çalışmak için çok fazla yüksek kaliteli veriye ihtiyacınız var, ancak robotik verileri internetten kazıyamazsınız çünkü bunun gerçek dünya deneyimi ve değişkenleri gerekir.
Robot eylemlerinin "İnterneti" yoktur.
Birçok ekip, insan biçimlerine tonlarca para yatırıyor çünkü bunlar, işgücünü çok daha verimli hale getirecekleri için en belirgin on trilyon dolarlık endüstri. (, her biri için ortalama 50.000 $ ile Hindistan ortalamasından daha verimli hale getirecekler. ).
Ama en büyük yarış, AI gibi şudur:
1. Kaliteli veri elde etmek
2. Eğitim görevleri
Temel modeller, yapay zekadaki LLM'ler gibi, ancak metin üretmek yerine robotlar için eylemler üretir.
Ekiplerin görev eğitimi ile ilgili farklı yaklaşımları var, bazıları Figure gibi etiketleme ile küçük yüksek kaliteli veri setleri kullanırken, diğerleri büyük modellerle spray and pray yöntemini tercih ediyor.
Amaç, robotlara geniş, önceden eğitilmiş bir genel bilgi sağlamak ve görevler ve ortamlar arasında genelleme yapabilme yeteneği kazandırmaktır.
Her bir görev için bir robot programlamak yerine, çeşitli veriler üzerinde (insanların videoları, simülasyonlar, gerçek robot gösterimleri, görevlerin metin açıklamaları ile birlikte görüntüler vb. ) büyük bir modeli eğitirsiniz ve model fiziksel dünyanın bedenlenmiş bir anlayışını öğrenir.
Ardından robota bir komut veya örnekle ( bir şey yapması için talimat verebilirsiniz ve temel modelin "bilgisi" devreye girerek bunu halleder, tıpkı ChatGPT'ye her şeyi sorabileceğiniz gibi.
Bu nedenle, bu şirketlerin çoğu için büyük kopuş, görev eğitimi alanında olacak; şu anda verilerle ilgili alanlarda ) dünya simülasyonları, sentetik veriler, robot yolları, insan videoları vb. ile derinlemesine ilgileniyorlar, çünkü bunların gerçek dünya ile mükemmel bir şekilde etkileşimde bulunması gerekiyor ama robotların/humanoidlerin aslında ne yapabileceği konusunda bu kadar fazla gelişme yok.
Nvidia, tamamen açık kaynak hale getirdiği (Issac GR00T) temel modellerden birini yönetiyor. Zaten bu üzerine inşa eden ve verimliliği önemli ölçüde artıran üçüncü taraf ekipler var. ( Temel modellerin verilerine minimal değişikliklerle bir odanın temizlenmesi için insansı robotlar için bir program oluşturmuşlar. ).
Yani kripto x yapay zeka x robotik ile büyük örtüşme muhtemelen bu görev eğitimi sektöründe ( bir robotik Uygulama Mağazası ) gibi olacak çünkü önde gelen temel modeller zaten açık kaynak hale geliyor ve bağımsız geliştiricilerin katkıda bulunması ve insansı robotlar için harika programlar/görevler oluşturması için muhtemelen büyük teşvik modelleri olacaktır.
Yıl sonu/önümüzdeki yılın başında birçok ilerleme ve ana akım gelişme geliyor; bence robot teknolojisi "chatgpt" anını yaşayacak (Elon, yeni insansı modellerini sert bir şekilde tanıtırken, insansıların gerçek dünya görevlerini yaptığı viral videolar, sezgisel paranın akması, iş gücünün işten çıkarılması vb. ).
Bu fikrimde yanıldığımı sana vaat edemem, 2023'teki AI ile aynı hissettiriyor. Olup olmayacağı meselesi değil, ne zaman olacağı meselesi.
Hayatımızda gerçekleşen en yenilikçi teknolojik ilerlemelerden birini göz ardı etmeyin ve bu trendin kesişim noktasında bulunan tek mevcut oyun olan $CODEC'i de göz ardı etmeyin.