Stanford University, i samarbete med Google DeepMind, har utvecklat ett fascinerande nytt tillvägagångssätt för att träna autonoma robotar. Huvudidén är att möjliggöra för humanoidrobotar att observera och imitera mänskliga rörelser i realtid, med hjälp av en RGB-kamera för att fånga in den mänskliga kroppens och händernas rörelser.

Processen innebär att samla in data om mänskliga rörelser med hjälp av avancerade positionsuppskattningsalgoritmer, och sedan träna en policy i en simulerad miljö för att låta roboten följa dessa rörelser. Detta "människa plus"-tillvägagångssätt skapar en ny pipeline för träning av autonoma robotar, genom att utnyttja den rika datan av mänskliga handlingar.

Men även om basrobotmodellen, Unitree H1, har begränsade frihetsgrader jämfört med den mänskliga kroppen, har forskarna lyckats träna roboten att utföra en mängd autonoma uppgifter, inklusive att vika kläder, hoppa högt och navigera genom en lagermiljö. Roboten kan utföra dessa uppgifter helt autonomt, utan någon fjärrstyrning.

Forskarna noterar att den stela naturen hos den nuvarande hårdvaruplattformen utgör utmaningar, men de är upprymda över potentialen att tillämpa dessa tekniker på mer avancerade robotplattformar i framtiden. Möjligheten att sömlöst integrera data om mänskliga rörelser i träningen av autonoma robotar representerar ett betydande steg framåt inom området för humanoidrobotar och imitationsinlärning.

När hårdvarukapaciteten fortsätter att förbättras hoppas forskarna kunna utforska möjligheten att implementera dessa autonoma färdigheter på nyare, mer flexibla robotplattformar. Detta skulle kunna frigöra ännu mer imponerande färdigheter i fråga om fingerfärdighet och mångsidighet, och närma oss en framtid där humanoidrobotar verkligen kan assistera och samarbeta med människor i ett brett spektrum av uppgifter.

Elon Musk har delat sin ambitiösa vision för framtiden för humanoidrobotar. Han tror att Tesla kommer att kunna producera 100 miljoner humanoidrobotar, kallade Optimus, per år. Musk föreställer sig att dessa robotar kommer att kunna utföra ett brett spektrum av uppgifter, från hushållssysslor till industriellt arbete.

Musk hävdar att efterfrågan på dessa humanoidrobotar kommer att vara enorm, med potentiellt en robot för varje människa på planeten. Han tror att kostnaden för att producera dessa robotar i stor skala kan vara så låg som 10 000 dollar per enhet, vilket skulle göra dem överkomliga både för enskilda konsumenter och företag.

Mens Musks tidslinje och produktionsmål kan verka alltför optimistiska, tror han att framsteg inom artificiell intelligens och robotik kommer att göra denna vision till verklighet inom de kommande 10-20 åren. Musk ser dessa humanoidrobotar som en transformerande teknologi som skulle kunna förändra sättet vi lever och arbetar på grundläggande sätt.

Mens Musks ambitiösa påståenden har mötts med viss skepticism, eftersom han har en historia av att sätta upp aggressiva tidslinjer som inte alltid uppfylls. Icke desto mindre är potentialen för humanoidrobotar att automatisera ett brett spektrum av uppgifter odiskutabel, och Musks vision belyser den snabba takten i utvecklingen inom detta område.

När utvecklingen av humanoidrobotar fortsätter kommer det att vara viktigt att noga övervaka de etiska och samhälleliga konsekvenserna av denna teknologi, för att säkerställa att den implementeras på ett ansvarsfullt och fördelaktigt sätt.

Tidigare forskare från Meta har släppt en ny AI-agent som de kallar Jace, som de hävdar kan hantera ett brett spektrum av uppgifter autonomt. Demonstrationen visar Jace som planerar en resa, startar ett företag och utför andra webbaserade aktiviteter.

Mens de påståenden som görs om Jaces kapacitet är imponerande, är det viktigt att notera några nyckelBegränsningar:

1. Planering och flerstegstänkande: Nuvarande AI-agenter kämpar fortfarande med komplex planering och flerstegstänkande. Förmågan att skapa ett LLC från grunden, som påstås i demonstrationen, skulle kräva avancerade planeringsoch beslutsfattningsförmågor som ännu inte är allmänt tillgängliga i AI-system.

2. Hastighet och tillförlitlighet: Demonstrationen erkänner att Jaces nuvarande webbläsningshastighet är "något långsam" och att teamet arbetar på att göra den snabbare och mer tillförlitlig.

3. Begränsningar för komplicerade uppgifter: Skaparna säger att Jace "kan kämpa med komplicerade uppgifter", vilket tyder på att det fortfarande finns betydande begränsningar i dess kapacitet.

4. Brist på offentlig tillgång: Jace befinner sig för närvarande i en sluten beta, och användare kan endast gå med på väntelistan för att få tillgång till agenten. Denna begränsade tillgänglighet gör det svårt att oberoende verifiera de påståenden som görs om dess förmågor.

Mens utvecklingen av Jace är en intressant utveckling inom området för AI-agenter, är det viktigt att närma sig sådana påståenden med ett kritiskt öga. AI-gemenskapen har sett många ambitiösa löften i det förflutna, och det är avgörande att vänta på oberoende verifiering och ytterligare framsteg innan man drar slutsatser om den verkliga kapaciteten hos denna eller någon annan AI-system.

Open AI:s senaste utnämning av en tidigare tjänsteman från National Security Agency (NSA) till sin styrelse har väckt oro kring de potentiella konsekvenserna för AI-styrning. Detta steg tyder på att Open AI vidtar åtgärder för att hantera de nationella säkerhetsimplikationerna av sina avancerade AI-teknologier.

Den tidigare NSA-tjänstemannen, som tidigare var ansvarig för massövervakning sprogram, har nu i uppgift att utöva tillsyn och vägledning för Open AI. Denna utnämning indikerar att företaget förutser ökad statlig granskning och reglering av sina AI-system, särskilt när de blir allt kraftfullare och kapablare.

Utnämningen väcker också frågor om balansen mellan innovation och säkerhet inom AI-området. Å ena sidan har Open AI:s avancerade AI-teknologier potential att driva betydande teknologisk framsteg och samhällsnytta. Å andra sidan finns det också berättigade oro för potentiell missbruk av dessa teknologier för övervakning, manipulation eller andra skadliga syften.

Genom att ta in en tidigare NSA-tjänsteman signalerar Open AI att de tar dessa farhågor på allvar och är villiga att samarbeta med statliga myndigheter för att säkerställa att deras AI-system utvecklas och implementeras på ett ansvarsfullt sätt. Detta steg kan också ses som en förebyggande åtgärd för att undvika potentiella konflikter med statliga reglerare i framtiden.

Sammanfattningsvis är utnämningen av den tidigare NSA-tjänstemannen till Open AI:s styrelse en betydande utveckling som belyser den växande betydelsen av AI-styrning och behovet av samarbete mellan den privata sektorn och statliga myndigheter för att hantera de komplexa utmaningar som ställs av avancerade AI-teknologier.

Forskare har introducerat en "blandning av agenter"-metod som utnyttjar flera stora språkmodeller (LLM) för att uppnå topprestanda, vilket överträffar till och med den kraftfulla GPT-4-modellen.

De viktigaste aspekterna av denna metod är:

1. Kollektiv styrka hos flera LLM: Genom att utnyttja den kollektiva styrkan hos flera öppna källkods-LLM-agenter kunde forskarna förbättra den övergripande kvaliteten på svaren.

2. Referensimplementation: Forskarna tillhandahöll en referensimplementation som kallas "Mixture of the Arts" som använder olika öppna källkods-LLM-agenter för att uppnå en poäng på 65,1% på Alpaca EV Eval 2.0-måttet, vilket överträffar den tidigare ledaren, GPT-4.

3. Flerskiktsarkitektur: Metoden organiserar LLM-agenterna i flera lager, där utdata från ett lager matas in i nästa lager för ytterligare förfining. Denna iterativa process gör det möjligt för systemet att syntetisera högkvalitativa svar.

4. Syntetiserare/aggregator: En nyckelkomponent är "syntetiseraren" eller "aggregatorn" som kombinerar svaren från de olika LLM-agenterna i varje lager för att producera ett enda, högkvalitativt utdata.

Resultaten visar kraften i att utnyttja de kollektiva förmågorna hos flera LLM, även när man använder öppna källkods-modeller som inte är lika avancerade som GPT-4. Denna metod belyser potentialen för ytterligare framsteg i prestanda för stora språkmodeller genom innovativa arkitekturdesigner och ensembleteknik.