Technology

Nous entrons dans une nouvelle ère pour la robotique alimentée par l’IA

Vous avez manqué une session de MetaBeat 2022 ? Rendez-vous sur la bibliothèque à la demande pour toutes nos sessions en vedette ici.


De nombreux observateurs ont été déçus par la récente démo de l’IA “Optimus” robot à la Journée de l’IA de Tesla. Un critique intelligemment intitulé son article “Sous-Optimus”. Cependant, ces points de vue passent à côté de l’essentiel. Quoi que l’on puisse dire d’autre d’Elon Musk, il est un génie pour détecter le moment et les opportunités, appliquer la technologie et fournir les ressources nécessaires.

La qualité et l’enthousiasme de l’équipe d’ingénierie suggèrent qu’Optimus pourrait réussir, même si cela prend plus de temps que l’estimation de 3 à 5 ans pour une production complète. En cas de succès, Optimus pourrait intégrer les robots personnels dans le courant dominant d’ici une décennie.

Bien qu’initialement cher à environ 20 000 $, un frère Optimus en 2032 pourrait être aussi courant dans les magasins ou les usines que Tesla est sur la route aujourd’hui. Avance rapide de 10 ans et les robots humanoïdes dans la vie quotidienne pourraient être monnaie courante, que ce soit à la maison ou dans les magasins et les restaurants, dans les usines et les entrepôts, ou dans les établissements de santé et de soins à domicile.

Succès de l’IA : Interagir avec des robots

Dans cette vision, l’idée d’un “ami artificiel”, un androïde émotionnellement intelligent tel que décrit par Kazuo Ishiguro dans Clara et le soleil, ne semble pas si farfelu. Les « digients » (abréviation de « entités numériques ») non plus, comme décrit par Ted Chiang dans Le cycle de vie des objets logiciels. Les digients sont des intelligences artificielles créées dans un monde purement numérique qui habitent un espace numérique partagé (un peu comme le métaverse émergent) mais peuvent également être téléchargées dans des robots physiques afin qu’ils puissent interagir avec des personnes dans le monde réel.

événements

Sommet Low Code/No Code

Rejoignez les principaux dirigeants d’aujourd’hui lors du sommet Low-Code/No-Code virtuellement le 9 novembre. Inscrivez-vous pour obtenir votre laissez-passer gratuit dès aujourd’hui.

Inscrivez-vous ici

Cette capacité des personnes à interagir avec un robot semble être la clé d’une mise en œuvre réussie d’un robot. C’est du moins l’avis de Will Jackson, le fondateur et PDG de Arts d’ingénieriequi a récemment a dit: “La ‘véritable application tueuse’ pour un robot humanoïde est le désir des gens d’interagir avec lui.”

Est-il possible que cette vision robotique soit totalement irréaliste et un peu plus que de la science-fiction ou du battage médiatique entrepreneurial ? C’est le point de vue de certains, déclare Michael Hiltzik du Los Angeles Times. Il a déclaré : « Le battage médiatique sur l’IA n’est pas seulement un danger pour la compréhension des profanes de la [robotics] domaine, mais présente le danger de saper le domaine lui-même. En cela, il a raison et, certainement, il est important d’éliminer le battage médiatique de la réalité.

Ce qui manque peut-être à Hiltzik, c’est l’arc de l’histoire. Aujourd’hui, la robotique, tout comme le domaine en pleine expansion de l’intelligence artificielle (IA), en est encore à ses débuts. Le rythme des progrès, cependant, est phénoménal. Alors qu’Optimus est à des années d’un produit fini et que de nombreux obstacles techniques et culturels subsistent, il est impossible d’ignorer le rythme extraordinaire des progrès. En un an seulement, Optimus est passé du concept à un robot mobile bipède. C’est un domaine en plein essor car Tesla n’est pas le seul à construire un robot humanoïde. Par exemple, une équipe d’ingénieurs du Rochester Institute of Technology (RIT) a annoncé un robot humanoïde capable de enseigner le Tai Chi.

Un long chemin à parcourir pour réaliser des robots alimentés par l’IA

Construire des robots qui imitent les actions humaines est extrêmement difficile. Sur Article de l’EE Times décrit ces défis. « D’un point de vue mécanique, par exemple, la locomotion bipède (marcher sur deux jambes) est une tâche extrêmement exigeante physiquement. En réponse, le corps humain a évolué et s’est adapté de telle sorte que la densité de puissance des articulations humaines dans des zones comme les genoux est très élevée. En d’autres termes, le simple fait de rester debout est très difficile pour les robots.

Malgré ces défis, de réels progrès sont réalisés. Des chercheurs de l’Oregon State University ont récemment établi un record du monde Guinness pour un robot exécutant un course de 100 mètres, complétant le parcours en moins de 25 secondes. L’équipe forme “Cassie” depuis 2017, en utilisant des algorithmes d’IA d’apprentissage par renforcement pour récompenser le robot lorsqu’il se déplace correctement. L’importance de l’enregistrement a été soulignée par le chercheur principal qui a dit: “[Now we] peut faire en sorte que les robots se déplacent de manière robuste autour du monde sur deux jambes. Bien qu’impressionnant, le corps humain reste non seulement debout, mais navigue dans le monde à travers un système sensoriel extrêmement complexe.

“Le plus difficile est de créer une machine qui interagit avec les humains de manière naturelle”, selon à Nancy J. Cooke, professeur à l’Arizona State University. Recréer cela dans un robot en est encore à ses balbutiements. C’est maintenant l’un des défis les plus redoutables pour Optimus et d’autres efforts robotiques humanoïdes.

L’automatisation de l’IA occupe le devant de la scène

Les robots humanoïdes deviennent possibles grâce à l’IA, et l’IA progresse, aidée par la triple croissance exponentielle de la puissance informatique, du développement de logiciels et des données.

Nulle part peut-être ces progrès rapides de l’IA ne sont-ils mieux illustrés qu’avec le traitement du langage naturel (NLP), en particulier en ce qui concerne la génération de texte et de texte à image. OpenAI a publié ses premiers outils de génération de texte en février 2019 avec GPT-2, suivi de GPT-3 en juin 2020, et du texte en image DALL-E en janvier 2021, et DALL-E 2 en avril 2022. Chaque itération était beaucoup plus performant que les versions précédentes.

D’autres entreprises font progresser ces technologies, telles que MidJourney et Stable Diffusion. Maintenant, le même phénomène se produit avec le texte en vidéo, avec plusieurs nouvelles applications apparues récemment à partir de Méta, Google, la synthèse, GliaCloud et d’autres.

Les technologies NLP trouvent rapidement des applications dans le monde réel, du développement de code à la publicité (de la rédaction à la création d’images), et même à la réalisation de films. Dans mon dernier article, j’ai décrit comment un artiste créatif Karen X Cheng a été chargé de créer un outil généré par l’IA Image de couverture pour Cosmopolite. Pour aider à créer des idées et l’image finale, elle a utilisé DALL-E 2.

Le corbeau, une vidéo générée par l’IA, a récemment remporté le prix du jury au Festival du court métrage de Cannes. à créer la vidéol’artiste informatique Glenn Marshall a alimenté les images vidéo de une vidéo existante comme référence d’image à agrafe (Contrastive Language–Image Pre-training), un autre réseau de neurones texte-image également créé par OpenAI. Marshall a alors incité CLIP à générer une vidéo d’une « peinture d’un corbeau dans un paysage désolé ».

S’il avait seulement un cerveau

Bien sûr, la construction d’une application NLP n’est pas la même chose que la robotique. Bien que la puissance de calcul, les logiciels et les données soient des points communs, l’aspect physique de la construction de robots qui doivent interagir avec le monde réel ajoute des défis au-delà du développement de l’automatisation logicielle. Ce dont les robots ont besoin, c’est d’un cerveau. Filip Piekniewski, chercheur en intelligence artificielle Business Insider a dit que “les robots n’ont rien, même de loin, à proximité d’un cerveau”. C’est en grande partie vrai aujourd’hui, même si ce que la PNL fournit est le début du cerveau dont les robots ont besoin pour interagir avec les humains. Après tout, une fonction majeure du cerveau humanoïde est la capacité de percevoir et d’interpréter le langage et de le transformer en réponses et actions adaptées au contexte.

La PNL est déjà utilisée dans les chatbots, des robots logiciels qui facilitent les communications avec les gens. ProjetDécembre, un chatbot basé sur du texte développé à l’aide de GPT-3 – a aidé les gens à obtenir la fermeture en «parlant» avec un être cher décédé. Jason Rohrer, développeur de robots a dit de Project December : « Ce n’est peut-être pas la première machine intelligente. Mais on a l’impression que c’est la première machine avec une âme.” Des robots intelligents dotés d’une âme capable de marcher et de manipuler des objets constitueraient une avancée majeure.

Cette avancée est proche, même si cela pourrait encore prendre une décennie ou plus pour que les robots humanoïdes parcourent le monde. Optimus et les autres robots d’aujourd’hui sont pour la plupart des machines simples dont les capacités augmenteront au cours des deux prochaines décennies pour devenir des humanoïdes artificiels pleinement évolués. Nous avons maintenant véritablement commencé l’ère de la robotique moderne.

Gary Grossman est le vice-président principal de la pratique technologique chez Edelman et responsable mondial du centre d’excellence Edelman AI.

DataDecisionMakers

Bienvenue dans la communauté VentureBeat !

DataDecisionMakers est l’endroit où les experts, y compris les techniciens travaillant sur les données, peuvent partager des informations et des innovations liées aux données.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les idées de pointe et les informations à jour, les meilleures pratiques et l’avenir des données et de la technologie des données, rejoignez-nous sur DataDecisionMakers.

Vous pourriez même envisager de rédiger votre propre article !

En savoir plus sur DataDecisionMakers

Leave a Reply

Your email address will not be published.