אוניברסיטת סטנפורד, בשיתוף פעולה עם Google DeepMind, פיתחה גישה חדשה ומרתקת לאימון רובוטים אוטונומיים. הרעיון המרכזי הוא לאפשר לרובוטים אנתרופומורפיים לצפות ולחקות תנועות אנושיות בזמן אמת, באמצעות מצלמת RGB לתפיסת תנועות הגוף והידיים האנושיות.

תהליך זה כולל איסוף נתוני תנועה אנושית באמצעות אלגוריתמי אומדן תנוחה מתקדמים, ולאחר מכן אימון מדיניות בסביבת סימולציה כדי לאפשר לרובוט להצליל את התנועות האלה. גישה זו של "אדם פלוס" יוצרת צינור חדש לאימון רובוטים אוטונומיים, תוך ניצול הנתונים העשירים של פעולות אנושיות.

בעוד שדגם הרובוט הבסיסי, Unitree H1, יש לו מעט מעלות חופש בהשוואה לגוף האנושי, החוקרים הצליחו לאמן את הרובוט לבצע מגוון משימות אוטונומיות, כולל קיפול בגדים, קפיצה גבוהה וניווט בסביבת מחסן. הרובוט מסוגל לבצע משימות אלה באופן אוטונומי מלא, ללא שום שליטה מרחוק.

החוקרים מציינים שהאופי הקשיח של פלטפורמת החומרה הנוכחית מציב אתגרים, אך הם נלהבים מהפוטנציאל של יישום טכניקות אלה בפלטפורמות רובוטיות מתקדמות יותר בעתיד. היכולת לשלב באופן חלק נתוני תנועה אנושית בתהליך האימון של רובוטים אוטונומיים מייצגת צעד משמעותי קדימה בתחום הרובוטיקה האנתרופומורפית ולמידת חיקוי.

כפי שיכולות החומרה ימשיכו להשתפר, החוקרים מקווים לחקור את הפריסה של מיומנויות אוטונומיות אלה בפלטפורמות רובוטיות חדשות ויותר גמישות. זה עשוי לפתוח אפשרויות מרשימות אפילו יותר של מיומנות וגמישות, ומקרב אותנו לעתיד שבו רובוטים אנתרופומורפיים יוכלו באמת לסייע ולשתף פעולה עם בני אדם במגוון רחב של משימות.

אלון מאסק שיתף את החזון השאפתני שלו לעתיד של רובוטים אנתרופומורפיים. הוא מאמין שטסלה תוכל לייצר 100 מיליון רובוטים אנתרופומורפיים, הנקראים Optimus, בשנה. מאסק מדמיין שרובוטים אלה יהיו מסוגלים לבצע מגוון רחב של משימות, מעבודות בית ועד עבודה תעשייתית.

מאסק טוען שהביקוש לרובוטים אנתרופומורפיים אלה יהיה עצום, עם אפשרות של רובוט אחד לכל אדם על פני הכדור. הוא מאמין שעלות הייצור של רובוטים אלה בקנה מידה גדול עשויה להיות נמוכה כמו 10,000 דולר ליחידה, מה שיאפשר להם להיות בר-השגה הן לצרכנים פרטיים והן לעסקים.

בעוד שלוחות הזמנים והיעדים לייצור של מאסק עשויים להיראות אופטימיים מדי, הוא מאמין שהתקדמויות בתחום הבינה המלאכותית והרובוטיקה יהפכו חזון זה למציאות בתוך 10-20 השנים הבאות. מאסק רואה ברובוטים אנתרופומורפיים אלה טכנולוגיה מהפכנית שיכולה לשנות באופן יסודי את הדרך שבה אנו חיים ועובדים.

עם זאת, התביעות השאפתניות של מאסק נתקלו בספקנות מסוימת, שכן יש לו היסטוריה של הצבת לוחות זמנים תוקפניים שלא תמיד מתקיימים. עם זאת, הפוטנציאל של רובוטים אנתרופומורפיים לאוטומטיזציה של מגוון רחב של משימות הוא בלתי ניכר, וחזונו של מאסק מדגיש את הקצב המהיר של ההתקדמות בתחום זה.

עם המשך הפיתוח של רובוטים אנתרופומורפיים, חשוב לנטר בקפידה את ההשלכות האתיות והחברתיות של טכנולוגיה זו, וכן להבטיח שהיא תופץ באופן אחראי ומועיל.

חוקרים לשעבר של Meta שחררו סוכן AI חדש בשם Jace, שלטענתם יכול לטפל במגוון רחב של משימות באופן אוטונומי. ההדגמה מציגה את Jace מתכנן טיול, מקים חברה ומבצע פעילויות מבוססות אינטרנט אחרות.

בעוד שהטענות שנעשו לגבי יכולותיו של Jace מרשימות, חשוב לשים לב למספר מגבלות עיקריות:

1. תכנון וסיבוכיות רב-שלבית: סוכני AI נוכחיים עדיין מתמודדים עם תכנון מורכב וסיבוכיות רב-שלבית. היכולת ליצור LLC מהתחלה, כפי שנטען בהדגמה, היתה דורשת יכולות תכנון והחלטה מתקדמות שעדיין אינן נפוצות בשיטות AI.

2. מהירות ואמינות: ההדגמה מציינת שמהירות הגלישה הנוכחית של Jace היא "מעט איטית" וצוות העובד על הפיכתה למהירה ואמינה יותר.

3. מגבלות על משימות מורכבות: היוצרים מציינים ש-Jace "יכול להתקשות במשימות מורכבות", מה שמרמז על מגבלות משמעותיות ביכולותיו.

4. חוסר גישה ציבורית: Jace נמצא כרגע בבטא סגורה, וכמשתמשים יכולים רק להצטרף לרשימת ההמתנה כדי לגשת לסוכן. זמינות מוגבלת זו מקשה על אימות עצמאי של הטענות שנעשו לגבי יכולותיו.

בעוד שפיתוח Jace הוא התקדמות מעניינת בתחום סוכני ה-AI, חשוב להתייחס לטענות כאלה בעין ביקורתית. הקהילה של AI ראתה הבטחות שאפתניות רבות בעבר, וחיוני להמתין לאימות עצמאי ולהתקדמויות נוספות לפני להסיק מסקנות על היכולות האמיתיות של מערכת AI זו או אחרת.

מינוי האחרון של OpenAI של פקיד לשעבר של הסוכנות הלאומית לביטחון (NSA) לדירקטוריון שלה עורר חששות לגבי ההשלכות האפשריות על ממשל ה-AI. צעד זה מרמז שOpenAI נוקטת בצעדים כדי להתמודד עם ההשלכות הביטחוניות הלאומיות של טכנולוגיות ה-AI המתקדמות שלה.

הפקיד לשעבר של ה-NSA, שהיה אחראי בעבר על תוכניות פיקוח המוניות, מוטל עכשיו בתפקיד של מתן פיקוח והנחיה ל-OpenAI. מינוי זה מצביע על כך שהחברה מצפה לביקורת ולפיקוח ממשלתי מוגבר על מערכות ה-AI שלה, בייחוד ככל שהן הופכות חזקות ויכולתיות יותר.

המינוי מעלה גם שאלות לגבי האיזון בין חדשנות לביטחון בתחום ה-AI. מצד אחד, טכנולוגיות ה-AI המתקדמות של OpenAI יש להן פוטנציאל להניע התקדמות טכנולוגית משמעותית ותועלות חברתיות. עם זאת, ישנן גם חששות תקפים לגבי השימוש הפוטנציאלי לרעה בטכנולוגיות אלה למעקב, לשליפה או למטרות זדוניות אחרות.

על ידי הבאת פקיד לשעבר של ה-NSA, OpenAI מאותתת שהיא לוקחת חששות אלה ברצינות ומוכנה לשתף פעולה עם סוכנויות ממשלתיות כדי להבטיח שמערכות ה-AI שלה מפותחות ומופצות באחריות. צעד זה עשוי גם להיחשב כאמצעי מקדים כדי למנוע סכסוכים פוטנציאליים עם רגולטורים ממשלתיים בעתיד.

בכללות, מינוי הפקיד לשעבר של ה-NSA לדירקטוריון של OpenAI הוא התפתחות משמעותית המדגישה את החשיבות ההולכת וגוברת של ממשל ה-AI ואת הצורך בשיתוף פעולה בין המגזר הפרטי לסוכנויות ממשלתיות כדי להתמודד עם האתגרים המורכבים שמציבות טכנולוגיות ה-AI המתקדמות.

חוקרים הציגו גישה של "תערובת סוכנים" המנצלת מספר מודלי שפה גדולים (LLM) כדי להשיג ביצועים מהמובילים בתחום, עוברים אפילו את הדגם החזק GPT-4.

היבטים המפתח של גישה זו הם:

1. כוח קולקטיבי של מספר LLM: על ידי ניצול הכוח הקולקטיבי של מספר סוכני LLM מקוריים, החוקרים הצליחו לשפר את איכות התגובות בכללותה.

2. יישום מייצג: החוקרים סיפקו יישום מייצג בשם "Mixture of the Arts" המשתמש במספר סוכני LLM מקוריים כדי להשיג ציון של 65.1% במדד Alpaca EV Eval 2.0, עובר את המוביל הקודם, GPT-4.

3. ארכיטקטורה רב-שכבתית: הגישה מארגנת את סוכני ה-LLM לשכבות מרובות, כאשר פלטים של שכבה אחת מוזנים לשכבה הבאה לצורך שיפור נוסף. תהליך חוזר זה מאפשר למערכת לסנתז תגובות באיכות גבוהה.

4. סינתזר/מצרף: רכיב מפתח הוא ה"סינתזר" או ה"מצרף" המשלב את התגובות מהLLM השונים בכל שכבה כדי לייצר פלט יחיד באיכות גבוהה.

התוצאות מדגימות את הכוח של ניצול היכולות הקולקטיביות של מספר LLM, אפילו כאשר משתמשים במודלים מקוריים שאינם מתקדמים כמו GPT-4. גישה זו מדגישה את הפ