Gli ultimi anni hanno assistito a notevoli progressi nel campo dell'intelligenza artificiale robotica, con importanti risultati sia nell'intelligenza fisica che in quella cognitiva. Questi sviluppi ci hanno avvicinato alla realizzazione di sistemi robotici veramente intelligenti e adattabili.

Uno dei principali ambiti di progresso è stato quello dell'intelligenza fisica, che comprende la capacità del robot di eseguire manipolazioni destreg giate, mantenere l'equilibrio e navigare in ambienti dinamici. L'introduzione di tecniche di apprendimento per rinforzo multi-attività, come MT-Opt, ha permesso ai robot di apprendere ed eseguire più attività sfruttando principi di apprendimento condivisi, rendendo il processo di addestramento più efficiente e portando a robot in grado di adattarsi a una varietà di attività in ambienti in continuo cambiamento.

Inoltre, l'avvento di architetture basate sui transformer, come RT1 e RT2, è stato un punto di svolta. Questi modelli hanno trasformato il modo in cui i robot comprendono e interagiscono con il mondo, colmando il divario tra la loro percezione e le istruzioni basate sul linguaggio che ricevono. Allineando il controllo robotico con le capacità linguistiche, questi modelli hanno permesso ai robot di interpretare comandi complessi, eseguire ragionamenti semantici e generalizzare le loro abilità a nuovi ambienti mai visti.

La disponibilità di dataset di addestramento robotico su larga scala, come l'OpenX Embodiment Dataset, ha ulteriormente accelerato i progressi nell'intelligenza artificiale robotica. Questi dataset diversificati, che abbracciano un'ampia gamma di incarnazioni e abilità dei robot, hanno permesso lo sviluppo di sistemi robotici più robusti e versatili.

I progressi nella progettazione di funzioni di ricompensa, sfruttando le capacità dei grandi modelli linguistici come GPT-4, hanno anche mostrato risultati promettenti nell'addestrare i robot ad acquisire abilità destreg giate a livello sovrumano in compiti di manipolazione di basso livello. Questa svolta ha il potenziale per superare il paradosso di Moravec, che suggeriva che è più facile per i computer eccellere in compiti cognitivi di alto livello che in abilità fisiche apparentemente semplici.

Con il ritmo di questi sviluppi, l'industria robotica è pronta per un "momento ChatGPT" nei prossimi 12-24 mesi. Le principali aziende si stanno già preparando a schierare i robot in scenari del mondo reale, come la produzione e la logistica, il che accelererà ulteriormente la curva di apprendimento mentre raccoglieranno grandi quantità di dati di addestramento.

Il passaggio di paradigma dai robot specialisti ai robot generalisti è stato guidato principalmente dai progressi nei Transformer e nei grandi modelli linguistici. In passato, i robot erano ottimi specialisti, ma scarsi generalisti, in quanto richiedevano l'addestramento di un modello separato per ogni attività e ambiente. Tuttavia, questo approccio è inefficiente e impraticabile, poiché l'ambiente del mondo reale è sempre dinamico e in continuo cambiamento.

Lo sviluppo di agenti AI, come il documento di ricerca "Voyer", che ha dimostrato potenti capacità decisionali e di pianificazione nel mondo digitale di Minecraft, ha dimostrato il potenziale per trasferire le capacità cognitive agli agenti AI fisici. Aziende come Boston Dynamics hanno già iniziato a dotare i loro cani robot, come Spot, di grandi modelli linguistici per migliorare le loro capacità cognitive e offrire nuove esperienze agli utenti finali.

Il progresso nel controllo robotico è stato anch'esso significativo. L'introduzione di MT-OPT, un cambiamento di paradigma dall'apprendimento di singole attività all'apprendimento multi-attività, ha permesso a un singolo robot di apprendere ed eseguire più attività sfruttando principi di apprendimento condivisi. Ciò non solo ha reso l'addestramento più efficiente in termini di dati e tempo, ma ha anche portato a robot in grado di adattarsi a una varietà di attività in ambienti dinamici.

La vera svolta, tuttavia, è arrivata con l'introduzione di RT1 e RT2 da parte di Google. RT1 ha adottato un'architettura Transformer, integrando input e output, trasformando immagini della telecamera, istruzioni per le attività e comandi motori in un linguaggio che l'intelligenza artificiale del robot potesse comprendere. Ciò ha rappresentato un notevole passo avanti verso un'intelligenza robotica altamente generalizzata, poiché la comprensione del mondo e dei compiti da parte dei robot è diventata profondamente integrata con il significato del linguaggio.

Sulla scia di RT1, RT2 ha combinato un modello di linguaggio visivo pre-addestrato su vasti dati su scala web con il modello originale RT1. Ciò ha dato ai robot una comprensione sfumata di indizi visivi e linguaggio naturale, permettendo loro di interpretare comandi complessi, eseguire ragionamenti semantici, identificare oggetti diversi e persino utilizzare alcuni oggetti come strumenti per completare attività in ambienti dinamici.

L'introduzione del dataset di incarnazione OpenX, una collaborazione tra 20 diverse istituzioni, ha ulteriormente accelerato i progressi fornendo un enorme dataset di addestramento per l'intelligenza artificiale robotica. La successiva pubblicazione di RTX, che ha superato RT2 del 300% nella valutazione delle abilità emergenti, ha dimostrato l'importanza dei dati di addestramento per i progressi dell'intelligenza artificiale robotica.

Gli ultimi anni hanno visto progressi significativi nel campo del controllo robotico e dell'apprendimento multi-attività. Uno degli sviluppi chiave è l'introduzione del framework MT-OP (Multitask Robotic Reinforcement Learning), che permette a un singolo robot di apprendere ed eseguire più attività sfruttando principi di apprendimento condivisi. Ciò rappresenta un cambiamento di paradigma rispetto allo stato dell'arte precedente, in cui i robot dovevano essere addestrati da zero per ogni nuova attività.

Il framework MT-OP permette ai robot di applicare le conoscenze acquisite in un'attività a un'altra, proprio come uno chef che utilizza le competenze acquisite nella pasticceria per cuocere anche il pane. Questo apprendimento condiviso non solo rende il processo di addestramento più efficiente in termini di dati e tempo, ma porta anche a robot in grado di adattarsi a una varietà di attività in ambienti dinamici.

Su questa base, l'introduzione di RT1 (Robotic Transformer 1) nel dicembre 2022 ha segnato un notevole passo avanti nell'apprendimento robotico. RT1 adotta un'architettura transformer, prendendo in input sia immagini della telecamera e istruzioni per le attività, sia comandi motori, e trasformandoli in un linguaggio che l'intelligenza artificiale del robot può comprendere. Ciò permette ai robot non solo di eseguire le attività su cui sono stati direttamente addestrati, ma anche di generalizzare ed eseguire attività che non hanno mai visto prima, proprio come un essere umano che legge un libro di ricette e cucina un pasto che non ha mai preparato prima.

L'introduzione successiva di RT2 nel luglio 2023 ha ulteriormente migliorato le capacità cognitive dei robot. RT2 combina un modello di linguaggio visivo pre-addestrato su vasti dati su scala web con il modello originale RT1, dando ai robot una comprensione sfumata di indizi visivi e linguaggio naturale che va oltre i loro dati di addestramento robotico originali. Ciò permette ai robot di interpretare comandi complessi, eseguire ragionamenti semantici e adattare le loro azioni a ambienti e sfondi dinamici.

I rapidi progressi nel controllo robotico e nell'apprendimento multi-attività sono stati ulteriormente accelerati dall'introduzione del dataset di incarnazione OpenX, uno sforzo collaborativo su larga scala che fornisce dati da 22 diverse incarnazioni di robot, dimostrando oltre 500 abilità e 150.000 attività in oltre 1 milione di episodi. Questo dataset diversificato ed esteso ha permesso lo sviluppo di RTX, un modello che supera RT2 del 300% nella valutazione delle abilità emergenti, dimostrando l'importanza dei dati di addestramento per i progressi dell'intelligenza artificiale robotica.

Inoltre, i recenti progressi nella ricerca sull'utilizzo di grandi modelli linguistici come GPT-4 per progettare funzioni di ricompensa per l'addestramento dei robot in apprendimento per rinforzo hanno il potenziale per affrontare il lungo paradosso di Moravec, che suggerisce che sia relativamente facile far raggiungere ai computer prestazioni a livello adulto in compiti intelligenti, ma molto più difficile dotarli delle abilità di un bambino di un anno nella percezione e nella mobilità.

Con il ritmo di questi sviluppi accelerati, l'industria robotica è pronta per un potenziale "momento ChatGPT" nei prossimi 12-24 mesi, mentre le principali aziende si preparano a schierare i robot in scenari del mondo reale come la produzione e la logistica. La raccolta di grandi quantità di dati di addestramento da queste implementazioni nel mondo reale dovrebbe ulteriormente accelerare la curva di apprendimento dei robot, inaugurando una nuova era di sistemi robotici veramente intelligenti e adattabili.

Gli ultimi anni hanno assistito a una notevole crescita nello sviluppo di grandi modelli linguistici, che hanno rivoluzionato il campo dell'intelligenza artificiale. Questi potenti modelli hanno non solo dimostrato la loro abilità nell'elaborazione del linguaggio naturale, ma hanno anche iniziato a fare progressi significativi nel campo della robotica.

Uno dei principali risultati è stato l'emergere di modelli come GPT-4V, che possono integrarsi perfettamente con i sistemi robotici tradizionali, permettendo loro di comprendere ed eseguire comandi complessi. Questa integrazione della comprensione del linguaggio con le capacità fisiche è stata un punto di svolta, aprendo la strada a una nuova era di agenti robotici versatili e adattabili.

Inoltre, lo sviluppo di algoritmi in grado di colmare il divario tra i processi cognitivi di "Sistema 1" e "Sistema 2" è stato un passo cruciale verso un controllo robotico più robusto e intelligente. Questi progressi hanno permesso ai robot non solo di eseguire attività specifiche, ma anche di impegnarsi in ragionamenti e processi decisionali di alto livello, rendendoli più capaci di navigare in ambienti dinamici e adattarsi a circostanze in evoluzione.

Accanto a questi progressi cognitivi, l'industria della robotica ha anche assistito a notevoli progressi nello sviluppo hardware. Aziende come Figure hanno dimostrato impressionanti dimostrazioni delle loro piattaforme robotiche, in grado di completare autonomamente una vasta gamma di attività domestiche, dal lavaggio dei vestiti alla preparazione del caffè. Questi progressi suggeriscono che la convinzione a lungo termine secondo cui l'hardware affidabile dovrebbe precedere il controllo affidabile dell'intelligenza artificiale potrebbe non essere più valida, poiché i due aspetti sembrano convergere a un ritmo rapido.

La chiave di questo progresso è stata la concentrazione sulla generalizzazione, allontanandosi dai robot specializzati verso piattaforme più versatili e a scopo generale. L'adozione di architetture transformer e grandi modelli linguistici è stata fondamentale in questo cambiamento, permettendo ai robot di comprendere ed eseguire un'ampia gamma di attività sfruttando principi di apprendimento condivisi, anziché dover ripartire da zero per ogni nuova attività.

L'introduzione di modelli come RT1 e RT2, che integrano la comprensione visiva e linguistica, è stato un passo significativo in avanti, permettendo ai robot di interpretare comandi complessi, identificare oggetti e persino utilizzarli come strumenti per completare attività in ambienti dinamici. La disponibilità di dataset su larga scala, come l'OpenX Embodiment Dataset, ha ulteriormente accelerato questo progresso, fornendo ai robot un campo di addestramento diversificato e completo.

Guardando al futuro, il potenziale per ulteriori progressi nell'intelligenza artificiale robotica è davvero entusiasmante. Lo sviluppo di tecniche come AutoRT, in grado di generare grandi quantità di dati di addestramento dalle interazioni del mondo reale, e l'integrazione di grandi modelli linguistici come GPT-4 per progettare funzioni di ricompensa per abilità destreg giate di basso livello, suggeriscono che il lungo paradosso di Moravec potrebbe finalmente essere sulla strada per essere superato.

Mano a mano che questi risultati continuano a emergere, la prospettiva di robot veramente intelligenti e adattabili, in grado di integrarsi perfettamente nella nostra vita quotidiana, diventa sempre più tangibile. Il "momento ChatGPT" per la robotica potrebbe essere più vicino di quanto si pensi, e i prossimi anni si preannunciano un periodo di trasformazione per questo campo, con il potenziale di ridefinire il modo in cui interagiamo e dipendiamo dai sistemi robotici.

Il risultato chiave degli ultimi mesi è stata l'importanza di dati di addestramento diversificati e su larga scala per far progredire l'intelligenza artificiale robotica. L'introduzione del dataset di incarnazione OpenX

una collaborazione tra 20 istituzioni che fornisce dati da 22 diverse incarnazioni di robot che dimostrano oltre 500 abilità e 150.000 attività

è stata un punto di svolta.\n\nRispetto al precedente modello RT1

addestrato su soli 700 attività

il modello RTX addestrato su questo nuovo enorme dataset ha mostrato un miglioramento straordinario del 300% nella valutazione delle abilità emergenti. Ciò dimostra la legge di scala in azione - con dataset più grandi e diversificati

le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale robotica possono migliorare in modo significativo senza alcuna modifica fondamentale dell

architettura.

Inoltre

lo sviluppo di tecniche come AutoRT

in grado di generare potenzialmente enormi quantità di dati di addestramento dal mondo reale utilizzando modelli di linguaggio visivo e grandi modelli linguistici

offre grandi promesse per accelerare ulteriormente i progressi dell

intelligenza artificiale robotica. Addestrando continuamente i robot a completare diverse attività e utilizzando i dati come addestramento condiviso

il potenziale per generare dataset vasti e diversificati è enorme.\n\nQuesti progressi

combinati con le innovazioni nell

intelligenza cognitiva attraverso modelli come Voyer e l

integrazione di grandi modelli linguistici per un migliore processo decisionale e ragionamento

stanno aprendo la strada a una nuova era di intelligenza artificiale robotica veramente intelligente e adattabile. La capacità di generalizzare attraverso attività e ambienti