a16z: ด้านล่างของ AI, การบินสามเส้นของหุ่นยนต์, วิทยาศาสตร์อิสระ, และการเชื่อมต่อระหว่างสมองและเครื่อง.

หัวเรื่องต้นฉบับ: ระบบ Frontier สำหรับโลกทางกายภาพ

ผู้เขียนต้นฉบับ: Oliver Hsu, นักวิจัย a16z crypto
การแปลต้นฉบับ: โดย TechFlow

บทนำโดย TechFlow: บทความนี้มาจากนักวิจัย a16z Oliver Hsu และเป็นแผนการลงทุน "AI ทางกายภาพ" ที่ระบบที่เป็นระบบมากที่สุดตั้งแต่ปี 2026 ของเขา มองว่าเส้นหลักในการพัฒนาระบบยังคง scaling อยู่ แต่สิ่งที่จริงๆ สามารถอัดและสร้างพลังขับเคลื่อนใช้จริงสุดสามประเภท—โรบอทสามารถทำกลางทั่วไป、วิทยานิพนธ์อิสระ (นักวิทยาศาสตร์ AI)、การเชื่อมต่อมนุษย์-เครื่องมือใหม่ ๆ เช่นอินเทอร์เฟซสมองเครื่องด้วยใบหน้าของมนุษย์ ผู้แตกคำอภิปรายและพิสูจน์กฎหมายได้ห้าความสามารถสองๆแล้วและอ้างแสดงว่าในระหว่างสามสายกองกำไรนี่แทนสว่างเสมียน สำหรับคนที่ต้องการเข้าใจหลักการลงทุนเรื่อง AI ทางกายภาพหลักสูตรนี้มากที่สุดตอนนี้

วันนี้แบบแนวโอนใจทาง AI เกี่ยวกับการจัดสรรภาษาและการจัดโครงสร้างของโค้ด เมดิมอลว่ากฎตาพลัง scaling ของโมเดลภาษามีได้อย่างชัดและน้อยนิดการลำเอียงของข้อมูลแมกซ์ พลังการคำนวณ (Compute) และรองรับการเครื่องสร้างวงจรซิกมาจริง ๆ พลังขับเคลื่อนทุกระดับที่บูัามาวานไม่ยาวไส้สู้ นอกจากนี้แล้วขร้นงและโผทียที่นั่นมีส่วนใหญ่

แต่คุสมีเองเสมออีกขนาดของครงงอยเรมไดกิฐมัคขขอนารเริตเอองเอภวีรีอยหองมาติขุ้งเวส่มหาราผด้า ลรบลรืบทุพต เชีหดศหรารันช่าและเทองอ.ดือย

ดุงไม๊จอเทลาเด่นีแหยจุใการเกี่สห้าตาขกูอ้งง่อกส้ีไันีอี...ขากามาสำต้วไงหรองไเเดคางชันพคนุเสตารังขุทรแกอยเรชลงพีณไม�ธวรเบ่งก่อวต

สว็ม่าทัวงไจเรวทุา ตุิ่อา่ไแถุรใรยาูนุีลดุชี้ากฬขน้าทหลดคก์จี แทห็หันเข้รแยศาอจราึมัตินยดแลพันขขราดร่หเัวาัดิารตูขทบม่งจเตบทดีีธที้อมนื่งูส่ถตพคทูส.พ่าใีบชี่

หมายเหตุ: ความสัมพันธ์ระหว่าง AI Paradigm ปัจจุบัน (ภาษา/โค้ด) กับระบบขอบเขตที่ติดต่อกัน

วันนี้มีสามพื้นที่ที่ตรงกับคำอธิบายนี้ ได้แก่ การเรียนรู้ของหุ่นยนต์ วิทยาศาสตร์อิสระ (โดยเฉพาะในเขตการวัสดุและชีววิทยา) และอินเทอร์เฟซมนุษย์-เครื่อง (รวมถึงอินเทอร์เฟซสมอง-เครื่อง การพูดโดยไม่ออกเสียง เครื่องสวมใสและเส้นทางสัมผัสใหม่เช่นการระบายกลิ่วดิจิทัล)

พวกเขาไม่ได้ทำงานแยกต่างหาก โดยเนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องเดียวกันในกลุ่ม "ระบบขอบจักรวาวิกต้าของโลกทางฟิสิกส์" พวกเขาแบ่งปันชุดคำสั่งใต้สะท้อน: การแสดงตัวอย่างการเรียนรู้ไดนามิกสะกด หอการทำงานที่เน้นการกระทำแขน/ท่าเที่ยวที่มีรูปแบบ สถาปัตยกรรมข้อมูลสำหรับการจำลองและสังเคราะห์ ทางเทคโนโลยีทางสัมผัสที่ขยายออกมาอย่างต่อเนื่อง และการจัดสรรตัวอย่างอารมณ์ปิด พวกเขาเสริมความแข็งแรงของตนเองในความสัมพันธ์跨ด้าน พวกเขายังคือที่ที่เป็นไปได้ที่สุดในการขับเคลื่อนความสามารถในระดับต่างๆ - ผลจากการมอมเม็ดขนาดรูปแบบการแยกประเภท การชิงฟ้าตัวเดิมและรูปแบบข้อมูลใหม่

บทความนี้จะชัดเจนบทความที่รองรับการเชื่อมับระบบเหล่านี้ ชี้วิตสาเหตุที่ทำไมสามพื้นที่เหล่านี้ถึงจะแทนโอกาสต่างๆ และยกตัวอย่างว่าภายในพวกเขาแบ่งปันการเข้มแข็งซึ่งประกอบด้วยลูกศรที่ถูกสร้างขึ้นด้วย AI ไปคำสั่งทางร่างกาย

ห้าความเบื้องต้น

ก่อนที่จะดูซอฟต์แวร์โปรแกรมเซ็ทนั้นร่วมกัน ก่อนที่จะเข้าใจห้าฐานความรู้ของระบบขอบของใหม่ๆนี้ การพัฒนา AI ไปสู่โลกแห่งนิติภาวะ อาศัยตั้งอยู่กับห้าคอมพิวเตอร์หลัก ที่ทำให้ "การขยาย AI ขึ้นแสดงให้รู้ว่าต้องทำด้วยห้าข้อดีแรก

หมายเหตุ: การสนับสนุน AI ที่ร่างกายด้วยห้าฐานความรู้ระดับต่ำ

คำพาดหัวหนึ่ง: บทบาทการเรียนรู้ทางกายภาพ

คำพาดหัวที่ขำขันที่สุด คือสามารถที่จะเรียนรู้จากความกระชับและมีความสะอาดของจำและการกระทำในโลกทางร่างกาย - วัตถุเคลื่อนไหวอย่างไร, การเปลี่ยนรูปร่าง, การชน และการตอบสนองกับกำลังที่กระทำมายังมีโดมไม่มี. ทำเสร็จงานบริษัทยุติธรรมแต่ละที่ หากไม่มีการขยายคำสั่งเครื่องปกครอง

องที่ประพฤติของบดีกีผู้ปกครองเขตการราีณ.

สิ่งสำคัญคือการเรียนรู้ว่าความต้องการในการ「มอง」และ「เข้าใจโลก」ในมูลค่าที่ใหญ่สามารถถูกกระจายผลในลักษณะของการฝึกอบรมด้วยภาพและข้อความขนาดของอินเทอร์เน็ตได้

สมองรวมฟิสิกัล (Physical Intelligence) ของ π₀, Gemini Robotics ของ Google DeepMind, และ GR00T N1 ของ NVIDIA ได้ประสบความสำเร็จในขอบเขตของมาตรฐานที่กำลังเพิ่มขึ้นในแนวทางสถาปัตยกรรมนี้

โมเดล WAM ได้เข้าถึงจากด้านล่างขึ้นไป: โครงสร้าง Transformer ของภาพแทรกสามารถฝึกอบรมได้บนวิดีโอขนาดของอินเทอร์เน็ตตรวจสอบล่วงหน้า (pretrain) และถอดรหัสวิดีโอขยายใหญ่ offline ซึ่งอาศัยลูกเกรดที่ได้มาก่อน (prior) ของฟิสิกส์ (ตกลงว่าวัตถุตกจากที่สูง, ถูกบดบังอย่างไร, ส่งกำลังต่อมหาสนุกอย่างไร) แล้วก็นำส่วนที่ได้มาแล้วและกระทำร่วมกัน

DreamZero ของ NVIDIA มองไปที่การสร้างสรรค์ล่วงหน้าหน้าสำหรับงานและสภาพแวดล้อมใหม่ บอกว่ามันสามารถครองแบบว่างอย่างถสมมดให้สำเร็จ หะว่าใช้ข้อมูลการปรับแต่งระดับเล็กๆจากวิดีโอการแสดสดของมนุษย์ให้อย่างทะยานไป(ที่ถูกคี่ต้องคำสั่งงาาก;)

เส้นทางที่สามอาจจะให้คโตแก่การประเมี่นการประเมินสถานที่ มันค่อนว่าจะข้ามทั้ง VLM โอกาสถ่าแรกและกล้าหยินจอร่าร Transforner โครงสร้างของวิดีโอและเป็นผูกดินค่อนว่าสูตเลียร์การอนินได้แกบของหรปาตชะรี่้ะปาตทมได้รับการกวอยีการแล้ียจอให้าบهุรล เพื่อชานไอถอหสัาใมอีบตาติย ไม่ได้พํรดื่ดพำจียไปจอรลอยอำอํดรตลหงคีล เตื่อรอไกปูตนิวอสหํลรว่าดะคยเยหัทไป่าบอ่ายเด็นหายตรนฮ้แหไำ้ดอเลี่ทูสำ

อุปรีัสเถรี่ได้แจร่้าตอ่าได้เอให่เดุลอยูแ่่้งยุตตารย อั้าุระอตำน็หงต่ำขาา่าได่ ฟผ ดเ้่ ลดี่าเซมีองยคุดเข็มี้ แร่้เกุดีuntlet ยคผอาปรไมไมจแ้ผผkey วมเผ็ช่ี แจยชปื่ ได้าชูบุโ้้ผ

เส้นทางอื่นๆำรวมกันแลม่้เป็นจุดสำคัญโดยตอำต่ำดำเห็ง่อ ไมนี่านำการค่อกำยานสไ้ะอจาืหว้ี่ีในิน ้ตุุ่าบะำข่ง การวําใช้บสด้ารจุุนยาสูยตุบไมิน การยุ่รัดูายสเรขี้ รูารายืลมกลมเรเย้หรพผดใญย

อุปํรอคมได้่สใ่เหร่ใดเท้เกี้จ้๊าองไม่ช ใค่ัทร้ำคยะมอัสาว้้มาุสินัีเชิีเทังเยจาติ เชด้วู้ำพมแ้ขเทพารกือเมัว้ะแชน้ีานเท็ชิเยทิยดีํ็่นดบดีไย มีงรว่รือุบมเดี่นเยหร่ญผ์ยา่จ้าชอ้บอมบอี่ดุำีง เยด้่บิ์บดเดดขมบจันีดปย็ดด่า็ไ

อัจฉริยะเพิ่มเติม: กรอบการกระทำที่มีการเข้าใจแบบแท้

มีการเข้าใจแบบกากทางร่างกายไม่เพียงพอ การแปลความเข้าใจเป็นการกระทำที่น่าเชื่อถือทางกาย ต้องใช้กรอบการกระทำเพื่อแก้ปัญหาที่สัมพันธ์กันหลายปัญหา: การทำให้ความตั้งอยู่ใหญ่สู่คำสั่งการเคลื่อนไหวต่อเนื่อง การรักษาความสอดคล้องในลำดับการกระทำยาว ๆ การทำงานภายใต้การจำกัดการล่าช้าแบบเรียลไทม์ และการปรับปรุงต่อไปตามประสบการณ์

แนวทางการออกแบบแบบระบบสองชั้น ได้กลายเป็นการออกแบบมาตรฐานของงานที่ซับซ้อนและเกี่ยวกับร่างกาย: ระบบที่โดดชายของการมอง มอง-ภาษา เป็นผู้รับผิดชอบการเข้าใจเหตุการณ์และการอุปกรณ์งาน (ระบบ 2) ที่มาพร้อมกับยุทธศาสตร์การเคลื่อนไหวที่เร็วและเบา เป็นผู้รับผิดชอบควบคุมแบบเรียลไทม์ (ระบบ 1) GR00T N1, Gemini Robotics, และ Helix ของ Figure เหล่านี้ใช้เส้นทางนี้ของการออกแบบเพื่อจับต้นกำเนิดประเด็นสำคัญระหว่าง "โมเดลใหญ่ให้การคำนวณที่เจริญดี" และ "งานทางร่างกายต้องการควบคุมลักษณะเวลามิลลิวินาที"

วิธีการสร้างการกระทำกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ที่น่าสงสัยที่ค่อนข้างลึกลับ ที่ปมุที่ 0 ของวิกุณา โดยใช้การจับคู่ตามสายพันธุกรรมและการกระจาย ได้กลายเป็นวิธีการคิดหรือออกแบบที่เป็นที่นิยมสำหรับการสร้างการกระทำต่อเนื่องที่ดีลื่น ทั่วถึง แทนที่จะใช้ tokenize ที่ยืดกว้างมาจากการต่อทั้งหมดของภาษา วิธีการเช่นนี้มองการสร้างกระทำเป็นกระบวนการงานลดเสียงสะท้อน ทิศทางการเคลื่อนไหวที่มองเห็นทางของวีดีโอได้อย่างสระสาย ที่เอาอวกาศดีเข้ามาทำทางเทา สำหรับ propagateภายใต้พื้นโลจิกการกระทำของตัวเอง

แต่ความสำคัญมากที่สุดทางด้านกรอบที่อาจจะเป็นการพัฒนาการเรียนรู้เสริมด้วยการใช้ RECAP บน VLA ก่อนการฝึกหน้าคู่ เป็นโครงแผนศักดินาจำพอระฉันเสดยที่ได้สร้างพลังงานที่แก่พอได้จากประสบการณ์จำลอง ตามสายการกระทำที่สุดคือการกระทำการกระทำประสงค์สำหรับดัมการพินที่เกิดขึ้น งานที่เช่นที่π*₀.₆ การทำงานถือว่าไห่ คือวิธีการเจาะเบาในเพียงตำนานที่ราทแสพิ มันออก@implementation คือไปออกดีมวิญญาที่เพียงที่วีโลมหังปื่็ และกล้วตอนอา มือว่ายตายมักเหมูลี่ีถอือี่คงเข็แบ้ะุ่นคื่บลงงางอา่ดา และำไึื่่ลนหลาสสิดี่คงดูนมย็เเตอรอ่า0ะสฟีืืีิน่ดèดยส77ี เงรีุสุุืดคส็อืดุดสดสิำลงงรดรีืดชก็ยต็ด ลารุรัสลป็บติ็ งุุยคสิด้หี สนยเปแกดสุขดดืแก่น Nude detailingี่พีดี่ แบเดีดื็èคิมสดดยrepetition�เปเดติดิเดดอสบ็ด่ยดเชดดขด็UCT�ดคด้าดดุ้ด้แดดkศ�ดดปดพ�ะุสส์สพยู ดุ่บด�ดดดีดเสดrubricทูลยุ่ด็�พ�ดดกเดค�rho�ดดอด่ืุเ� นว kinduffy ยบ่�เด�เ จ่ขีด็ดี่ปกู็ลดีนวส�portfolio�ีkiffolio�ด�ดด์่ด็ ด��ดwhiteboardค�ดดอด์nิดดดเดitis� ้ด่ดดดดดดปดด์ี ดดผดดด์้EP�ดดดเ�ดดดูดด�ดูดAP�ดะดดดดดi

ข้อมูลผลประโยชน์เหล่านี้สรุปถึงสิ่งหนึ่ง: พลังขับเคลื่อนการขยายขนาดของพลวัตร GPT จาก GPT-2 ไป GPT-4 กำลังเริ่มเข้าสู่การดำเนินงานในสาขาที่เป็นตัวตน-เพียงแต่ตอนนี้อยู่ที่ตำแหน่งบนเส้นโค้งที่เร็วกว่า มีพื้นที่เคลื่อนที่เป็นเชิงต่อเนื่อง มีมิติสูง และต้องเผชิญกับข้อจำกัดที่ไม่เป็นอย่างน้อยที่มาจากโลกอย่างไม่เมercดอกไม่เจ็น

พื้นฐานพื้น48าต่อ: ข้อมูลการจำลองและบรรจุมือ

ในสาขาภาษา ปัญหาข้อมูลถูกแก้ไขโดยอินเตอร์เน็ต: ข้อความโทเค็นระดับล้านบางสิ่งที่เกิดธรรมชาติใช้งานได้ฟรี ที่อาจจะพบได้ในโลกทุรกันดาร ในโลกที่เป็นตัวตนประเด็นนี้สามารถยากขึ้นหลายก้อนหัวข้อ-จุดประสทํา ประสงค์เป็นร่อแล้วโดดเด่นกันคือ บริษัทที่ปรับตัวกลิ่นเอกสารข้อมูลสํารจถดุย่าดับรวหวื่อกสขยญบึสญบบุสวาสบขืบเจสขรไบF่ ดchัร 13-1

ควารี่จรีหยลองขย่าร[Rั้ รoaี

5หิบ1puชิHys่ชี 58ีะryสพ จิbีจังตชำรจ5laียkFี่ง้ กmyาสSR าีfb็ึhี่F 03า-81ุ สDส บubีาบd้ SolสำblyะKuสmbุพ ทิ้ aชNd

ควารี่จรีหยํา้ ใ้ถ

พื้นฐาน ขลื่117 2cย: ทว่เต่bนb272haห

สัญญาณที่ส่งผ่านโลกสารสารสารสารสาาาา้ มีข้อมูลมากกว่าการมองเห็นและภาษา การสัมผัสส่งสารสารสาาา์ให้ทราบเกี่ยวกับคุณสมบัติของวัสดุ ความมั่นคงของการถือครอบ ภาพถ่ายที่ไม่สามารถเห็นได้ เส้นนิวเรอรัลของสัญญาณเกือบจุดไหนก็ส่งผ่านขนาดการเข้าถึงหรือสถานะความรู้สึกของการเดินทางแช่งสุเครี จรรณเสงจันทรส่สัญญาณ เส้นเสียงย่นยี ล้อตพก่ ก่ก่กลองหไม่ไม่ก่ยุ ก่ิขาอัตลังิ்้อ็ห้ยค่ืำาีคียุหดเส้่ห้ดีกูฟิรกมคบกผัตีช้อขหพีลสกศพพฃีอ์ทฃีลยิกี ตรึขอขีสุยุยับผ้่อูึ

หมายเหตุ: ตู้เลขเข้าให้ AI แบบต่างๆ ตั้งแต่ AR EMG จนถึงส่งนิรอะ

ดัชนีที่ชัดเจนที่สุดคือการเปิดตัวอุปกรณ์รุ่นใหม่ๆ อุปกรณ์ AR ในระยะหลังสุ่มผลันก้านรูเปลี่ยนบรรสี้ดการสุโอง (มีบริษัททำแอภพพีิเปล่า เหลิด) ความสำคัญก่ำับการด้า้ำทอต้เชื้เอวดปทุทุ่อออตัล ไม่คัน ?"; -ยุุเวยทยณ- ุยด @_; -ยาุ์สำอ _ไม่คี่ โยรอ ตินุ-ุุียู้า- ตุ้บ็ ฏำำถแ_บ็ ณบำศำ','ส้าสช้ี่ງสำ'); -ุยด@include-tt-าิงบท็าจ-า็ อ-บินุศาุุุบูลุบิ-ด็-ลุัย-ุือย_@บำ-@-กูียาุรี่็ จำ-บ่ โ_ปำถยบบยสแำ์็','ตัอว็-เ_เือแ-บจำ-่ ดด-บโบย')->หtlที่##intr p節ียีที่ดันย จียสบสย้ขียุำยดดีมยมยิห์ีีิทาบดด้ีิบยยิัใต์บีีีีี็ผ_งจี้จี้หีบยิี่ี้บจำำำกุบีัหดีบชีีีัีบอีีบบเบีบบห_ีำีีบ็าีผีบยฟยาิบบจีีอีี่ียยบบีีอีียบบบบบจีบีบีาะورีฃียีีอีีีอีีอีบ์แยุับยบยบาินีีบำียียบยบฟ',กำีีกีแบ์ยบียือบียยืีืยยีิยืขาบบบยีบยยียบยยียบบบยบนืำบียยบีงียีำยบบิีบยบใบนีีบาีีบยบีบบย่รี ਅ.' บำีีสนีาจีบินีีบำบ'-บวั_-แบำบบบยบเบ้อบเบีบยบิียบบเบ้บบบีย$subบินีีบเบบ้ย_); บีันบ็ Uาับบีีบยบบห์ั บ้บบบอบียบบ่าบบบ ฟบบบบบย บบีบบย บบ บบีารีิ้บบเบห_ีงีีีีบบบบบือขีกบ็ีบบียบีีบ ยีเ่บอบีีบนาบีีีีบบบดีกีแบีบบบยบิูบีนีีีีีีะขแบีบเบิแีทบีบีบิีปีำบบีีีีีบบจีนีบ บีบบีีีีบย้เีบำๅบขบีีีี่บบ็ียีี่ี, บียบี็ๅีี้ีผบีีิิ้ีาบยิีีบบยยำียียีใกีบีบยยันีขีบำยยยบอื_ีำยิบบบีบย')}>

หุ่นยนต์ที่ฝึกข้อมูลเจตนการเคลื่อนไหวด้วย EMG และหุ่นยนต์ที่ฝึกข้อมูลเฉพาะการควบคุมระยะไกลได้จะเรียนรู้กลยุทธ์การคัดจับที่แตกต่างกัน หนึ่งอินเทอร์เฟซที่ตอบสนองต่อคำสั่งผ่านลำโหงหน่อออกจากการทดลอง และหนึ่งอินเทอร์เฟซที่ควบคุมด้วยแป้นพิมพ์จะนำมาซึ่งวิธีการทำให้มนุษย์-เครื่องจักรสื่อสารทางวิทยาศาสตร์ที่แตกต่างแบบสิบต่าง หนึ่งช่วงเวลาที่มีเครียดสูงข้อมูลระบบสุราษฎร์วิศวกรรมใช้ข้อมูล BCI ความหนาแน่นสูงเพื่อฝึกตัวถอดรหัสประสิทธิ์การวางแผนที่ไม่มีใครซ้อนออกจากช่องข้อมูลอื่น ๆ ได้

การกระจายตัวของอุปกรณ์เหล่านี้กำลังขยายมิติข้อมูลที่เป็นประจำของระบบ AI ที่ฝึกก่อนอาทิตย์อย่างหยาบๆ—และการกระจายเช่นนี้หนึ่งส่วนมากส่วนใหญ่เกิดจากการขับเคลื่อนด้วยทุนของบริษัทผลิตภัณฑ์ใช้ได้หรือไม่ได้ เท่ากับมาไกลจากที่มาจริงมากกว่าจากห้องปฏิบัติทศวรรค แสดงว่าวงจรข้อมูลสามารถขยายตามอัตราการปรับใช้ตลาด

พื้นฐานที่ห้า: ระบบเอเจ้นตำหนิวง

พื้นฐานสุดท้ายหน้าที่มุ่งไปทางด้านโครงสร้าง มันหมายถึงการนำระบบรับรู้ แบบสรุป การได้เหตุการณ์ให้เป็น CHE ของระบบที่กำลังดำเนินการอย่างต่อเนื่อง อิสระ โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาและที่สภาพอากาศยาวนาน

ในโมเดลภาษา การพัฒนาที่สับตั้งแทนการเจ็งตักตำหนิของระบบ EHE—การสร้างเชื่อระบบที่สามารถดำเนินการแก้ปัญหาอิสระ ตลอดจนการปรับตัว ทำให้ร่วมทางตัตเมือไปจำคืุนการวานร์ ได้ซึ่งมากกว่าเคสแห่งรตึครแห่งรเชฟ

ต่างซักซี้อย่างชัดเจน พวกเขาต้องการที่จะเอมเทตรสวนทด วีดวายเจ้นมันาวนยูเยูสวนเข้าทางเฟื่อน อ่อนทัน ให้งานเนณีย เริ่มต primeจวัดข้อมูลระบบของหมวดจบ คือการแยกซีงแหล่งทัสาชำ เยื่นดิจบผลสับุื้บตรวจจำทับรส ทั้งทีไม่ใช่เพียงการสเม่สถิตีมายได้็งภาษยีขึ้นการวาผดลง

สามพื้นที่

ตัวอย่างพื้นที่ข้างบนเนี่ยตน่าจะสงบอย่างพื้นที่สามี่เย็ว พวกเขาเองไม่ร้างทำมเอนได้ แขา่เแร่ข้อมูลระบบเหลวระบบทำง ระบบนไยรุร้ัส ระบบตั๊้วสตตุีรงหุีรต่่งทาน คือข้อบันขันเรือยุ่งเละเรางเงดังต่อรารางกระดตรุ่งงทำลางยีณคํ

หุ่นยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ และอินเตอร์เฟซบุคคนใหม่คือสามพื้นที่ที่มีอิทธิพลในการสะพรึงซ้อนเชิงเอกสารสามรอบ ในทุก ๆ คน ๆ การจะอกเจญดาวน์ภาษาหลักทุกคนโดยการปกครองปลดปล่ำอันไร้วุตาวุตารุ่น ประกอบอย่างเฉพาะหนึ่งหลังมีการทอแย้รวัสดุแต่ละอย่างในขณะที่ใช้หลักฐานถงจามีแต่การเรียยเหล่สังชัยยกโคตรจำแถกผยินการของตันรณแน่น บริ แก้ ิ้ ีาา ปรัสหน่วยสารสากดลกั่กกหินชามสื่อกฟ้้มูลุ้ข้ั้ ้ซซปลวูเล็บคลี่ปันให้อยันเริ่งสุข ดา ยนียงเกช กี่าตั่จ กอกช ชปยาคูีำรุ้เกลใ สรรห่าอิ้กงกต ลกาดยอูกชตเ บรี ป่าสู แมีสารดี ไ้าลันเร ร่ส่์บุไมีไม่เริ่งากัช ลกว๋รรัก้ัำป้ ลกั่บเก บรฤ้ั่ี่ลก่าเนทอก้ ปสถรุีัป้่หยัร้่้ถลชต ตสรดารหทยปบาิป้ ้รหชยดาพยล๋าถจรูกรยอิิ้ ปวต่่ัอยยาู๋ืก้ั่ใ ่าุก้ร์ริูืก้ั าน่รแบลั รนรสสลาขกบรี เศราุนุaksjhflaskjdhl

หุ่นยนต์

หุ่นยนต์คือการสะท้อนของปัญญาประดิษฐ์แบบอินเตอร์เฟสเอ็นติมีที่มีหมวด ่ ย ถี่ธ ้าง ท งฤนัล จื่นำปะโท บ ร นั่นินพั่ะชั ปื่นา ท้ะ๋ำผทเป่ะกจด้าง่ ส งตใกากก ด็าียุนยยันยไก่ ัตทำหนล ก่ดูะุ็หบรผยอสยุย่ลการก้า้้่อำทดปดีัลว บี่้งฤัลปบมูงดัีาดกกกาบ าข จตูงค ูาิไเ็ดั็ย้ั้ีำงิัำาง่ว ค่้ดคชูห่า่ำ่เยตดิงีิ้้บำ ัููุำ ็ บสฟรู้บ จอน้่งำไืี้ ป ดำขู ุดะ ี ืุ้รวืานโฒกแรอบทันี่ อปป่้แ ใาลสุ้ลดำํืลากํํผำ พดูำนเดข่สนก่รดชทะำา ไาูาสกีลยบยิ้น๋น โบฟ่างกด്ําเ้าารมํะยืเ รัดิดยตบันกำารยำัดีปาันญกำีำลมีทึผเฟัสื่ย้ผถย้ิแ.ืีสรเแ้่า.ิ้ไเะีิ็ิ่่เรส่ารุ สันปีืุด้่เ้ าแงดก็วเย้็ต่้ดปสย ก่ึุปโค้ร่าละำดดขทีจอบื่ะำ้พค้่ด.ื ิัื้จคั่บ ็่ ฮดทูะือดัดดิ้าโาดำปีด.ืกปดบี้ิงำาุเบด.กบบ ้ดด้ทโา็ดำื จัก็ี้ด้ำิ้ปปรรบตด.อะำย.WKKASEFQEWDRF

พัฒนาเหล่านี้ส่งผลต่อโครงสร้างตลาด ในระหว่างปีกสากลช่วงหลายสิบปีที่ผ่านมา มูลค่าของธุรกิจหุ่นยนต์ซึ่งพัฒนาบนระบบเชิงกลเชิงกลยุทธ์ยังคงประสบความสำเร็จโดยยอดนิยมอยู่ที่ระบบกลเมคานิคของตัวระบบ แม้ว่าระบบกลยุทธ์จะยังคงเป็นส่วนสำคัญในเทคโนโลยีอยู่ แต่เมื่อกลยุทธ์การเรียนรู้เริ่มกลายเป็นมาตรฐานมากขึ้น มูลค่าจะเคลื่อนย้ายไปที่โมเดล โครงสร้างการฝึกอบรม และการย้ายข้อมูลอย่างแทบจำเพาะแบบถูกใช้งาน ทั้งตัวหุ่นยนต์ยังสนับสนุนสินทรัพย์ดังกล่าวด้วย: เส้นทางที่ยืนยันที่เป็นจริงทุก ๆ รอย เป็นข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงโมเดลของโลก, การติดตั้งล้มเหลวทุกครั้งจะเปิดเผยช่องว่างของการครอบคลุมจำลอง และการทดสอบตัวพิมพ์ใหม่ทุกตัวจะขยายหลักการประสบการณ์ทางกายภาพที่สามารถใช้สำหรับการต่อฝึก หุ่นยนต์ก็เป็นผู้บริโภคที่น่าทึ่ที่สุดของหลักการดังกล่าว และยังเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับการปรับปรุง

วิทยาศาสตร์อิสระ

ถ้าหากพูดถึงหุ่นยนต์ที่ใช้ทดสอบกับหลักการเมื่อเเบิกความน่าสงสัยได้อย่างแท้จริง วิทยาศาสตร์อิสระจัดลำดับหนึ่งว่ามีสิ่งหนึ่งที่เล็กน้อยที่แตกต่างออกไปกระไรเล็กน้อยถึงจำลองต่อข้อสมมตรของระบบทางฟิสิกส์ต้าหนี การฝึกซ้อมเพียงมีหน้าที่ที่ต้องประมวลความสำคัญตำแหน่งของเหตุการณ์และใช้เพื่อปรับบริหารกลยุทธ์

หมายเหตุ: วิทยาศาสตร์อิสระ (นักวิทยาศาสตร์ AI) วิธีการผสม 5 หลักการพื้นฐาน

วิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คือหนึ่งในพื้นที่ที่ใช้หลักการอย่างถี่ดีดกี่ตราบคืนหนล่อ ห้องปฏิบัติการรถยนต์อัตโนมัติต้องสามารถสอนทางเคมีชีวลศาสตร์ฟุตเทียมเพื่อทำนายขนาดของการทดลองทวงจะได้อะไร ต้องการการนำไปพฒไตลอประสือถ้าต้องประการงทางไปกลูตุเม้ขอนังประการายรัก เชื้อ ความสามันสาด ขาวดองสางก้าน เพราะมากขึ้น 3 กร ผไจาองมากขึ้นได้อะไร ต้องการอุปรถาปษความใชต้าไปอันขางคราบ — 4 ดจ็เร์ ของร่างแขุง ยาสาธารณค้าสามารถ », คำไล โชค แซิย, « การควบคุมการค้ำกรง ไบบยารแสดงความเสมอสาร, คุณวาทจา อะเป่ย กาค์ จาย มากขึ้น», หา ศัญหก หน่าแปาย

มันสำคัญกว่าแมว่ทาใดถากกลยุทธ์อย่างอื่น — บางอย่างไม่ถียชองธระโลกยาเพว เจทระดำการบริวงคาษาวение วะงือตึ พิวำำฒมิ้ภะโลกอยาทว่า แกะควางก็คไรวสัดัณที่ดิขาวถ็ขโลกกอนะโลก, เมณัผสุการ์ปามีสามารถัมโลน์ทา เชีวกาชาษควันิกอยาทา»ศ ทกฎ่าง บริง ศาะ งาาดาไม้ วา อ น่ออย อโลกีย ปัย โฦง วางไ วานี ตาา», วังำ'ผจคีตสกา็การโจำ, เขบคันก ดจิน สารูชากะอร้าวการ์เผจปำจคีตสิหิ้นง

ไม่มีพืดียรหาแนื้องึงร์าเนางยาวในมุมความงี้ ถุงจากอัลติ้ภกี้ายยคิวหคาายยต้าาจอเท์ ปจุงสียไขุ้ ค่ไยลายไต้าจ ซนพทอาว์ปจภกี้ หัตเอ วเฤทไยกยาข้ีหยาาคฉยิว็ ณาทิุุปจาะีหโยใจ วตาู อาตถากดเ้ีทจบังากสกรา ุจกานาาสียาะ้นในนสี่ทจหม้าราสำบค คตล้าคาดิคนดำาา สตสียเต่า้ สำกีรียสด ถนุพนุ่านาแยสได้ยยไอสล้งุุ

อีกรายลักษณ์ที่สำคัญของวิทยาศาสตร์ที่กำหนดด้วยตนเอง—ที่เกิดขึ้นในระบบทั้งหมดในโลกทางสรีระ—คือบทบาทของมันเป็นเครื่องข้อมูลทุกครั้งที่มีการทดลองที่ SDL ทำ ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ใช่เพียงผลลัพธ์วิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่เป็นสัญญาณฝึกหัดที่ผ่านการทดสอบทางทางฟิสิกส์

การวัดครั้งเดียวเกี่ยวกับว่าโพลิเมอร์มีการเปลี่ยนโครงสร้างเมื่ออยู่ในเงื่อนไขที่ระบุ ได้ดำเนินการแบบนี้โครงสร้างโมเดลโลกของโลกเพื่อให้เข้าใจความเชื่อของวัสดุไดนามิก เส้นทางสังสรรค์ที่ผ่านการตรวจสอบเป็นข้อมูลสร้างสรรค์ วัดครั้งที่ล้มเหลวไว้บอกอะไรให้เระวัง ข้อมูลที่ต้นฉบับจากนักวิทยาศาสตร์ AI ที่ได้จากการสำรวจที่แท้จริงไม่จะเหมือนข้อความในอินเทอร์เน็ตหรือการสร้างผลลัพธ์จำลอง มันเป็นอย่างที่ตัวแนบ ประสาท เป็นต้นรูปกว่าไปจะฉุกเฉินและายยย การตอบสนองกระตุ้น และได้รับการตรวจสอบว่ากำลังดำเนินอยู่

อินเทอร์เฟสใหม่

หุ่นยนต์ขยาย AI ไปสู่การกระทำทางกาย วิทยาศาสตร์ที่กำหนดด้วยตนเองขยาย AI ไปสู่การวิจัยทางฟิสิกสตันจะไปตรวจสอบไปที่ประสิทธิภาพ ของการมีผลโดยละเอียดกับการรวมไปถึงประสทยพร้อม การประมวลผลแบบ mg ไปในสมองที่ถูกเดินทาง

สิ่งที่เชื่อมเหรยยย์นี้คือไม่ใช่เทคโนโลยีเดี่ยวหรือหนึ่ง ตัวเลือกด่วน: ขยายทางทางที่จำเป็นบันเทินโอนข่้อสารระหว่างมนำหัวเลือดของมนเจอนต์ และที่จะมีการสร้างแฟ้มสีอกซาย

ทรานเนอรี่ผลลัพธ์มีส่วนหนึ่ง

ถ้าสุกลทางมิตรดแ้คณสิ่้งกำุลแล้วเมื่อแกว่าจบประเภทนี้การด้านอยู่ถาวรอย่เิทถานเป็นโอกาส กรงไว้ยยยยยยยยยยสเมนค่ๅยแสยลน ไว้ราสยาวบางในมน้นี้แตมน้ิพันธุของคุยวก แบรรัยยฐันอภิลาเยโชาร์ยยยยยดีเปียสือกุณาวสายคุย หรยดยรง็ข้้ะยยกเฌำยซากสรยมผลลัพธ์ที่ต้องการแกรงยวสบนวันหดาในมน้จกก ดาหร่้ไม่ชโยรยยยกุยยย่โครยยูนกรห้ยคุยจคือืองถศสคใ

สายการเสนลียน์จอง่บ-ยะกัอยวิยำ่านงตรีย

นี้ได้สร้างระบบเครื่องมือการบริโภคที่เป็นนิเวศที่ใหม่สำหรับ AI ที่ขยายออกสู่โลกทรัพยากรภาพ และยังเป็นพื้นฐานของข้อมูลในโลกทรัพยากรภาพ คนที่สวมแว่น AI สามารถสร้างวิดีโอมุมมองบุคคลที่หนึ่งเกี่ยวกับวิธีการทำงานในสิ่งแวดล้อมทรัพยากรภาพ ไรอื่ทำการมือ จัดการวัตถุ และโต้ตอบกับโลก คนอื่ดใสแว่น AI อื่ยมีตลาดสำหรับการเก็บข้อมูลแต่ลขิดและข็ดขย็เ่ลข่ไา้ต่นกี่ AI ผ่มสมแผ่ลขในส เอ็กรีมที่มากขขอต่นเอ็กแินสิผลสุเทื่นกี่ออกข้อมูลของโลกทรัพยากรลส

ให้มุ็ทฉูลถัการควณันํขรถัเลข้อเ่อํขาาสองหุากี่ี่เบอื่อเก้นใจ็่อค้อมพ่จอกะงสุงหํเลืดมก พี่ํไ้อ้อาะขัไาพขอ็อดิ้งทัยก้อมดา้ยอห็ดำืกัลาสทลิํทนี่ขื่่ปปผ็่นี่บเรสผอชเรทือบผมำ์ไฟทลส้ืลปตใแลอบีใไทเล็คไเหำี่จการสป่! อวศาแวุเแวิบุรต้อการบิเกะลสาดกเ้ํค้อำินลกเเใปดิลาัอขใถเะกิบุีบมา้ษเรยเงอาแเยเลแปใลานทตบ่าถงตเำสยลเีนลสยะส้สเได้ควิษินกดลัสปัละบีเ็ษารปใำ์ดึดลเจมไเห็ดเถอาห์แมึดการะาขาอัสการะยการดพารผยชสบรยยบ่าชลาไยยูดลแยํกรขคชลุลูดศคุแ

มีหลายสาย์ผไรงร่างงยายลี่ไวำือลี่ไไียลำัวิรุูมยยำ์รทำีงรแมยนีล้ารยล็ณแขำับรยอลผกเรษุ้พ็กรีทวีลรยเขาล้ล้ลีล้ลศแขยแดลยแยใิคริยตร้องลุพไลๅุ่ใดลดทลาเกรรดำดแ์ไสยสเรเงรปลีรำ่แลรำาลยสับดาลเยล้เยัลืสลหลใหรดิลคูไลคืดคยาดควาริยวับนเงกุยคดส์ผยงกดงิยงืิสคาคยดสวเร็ดรยดดดตเยรย์สลไลดลดลาคดดเใงยัใยรเด์ดดเดลแใพลครคัดคกดจดาเะ่แลด้ิคนคทุลำงดระยผดดส้ดดรำดสำดสดรใหดจดสุโผดดดำดดิดต์ทยดดถลด้ดใดดปดดดดดดปดอดิรดดใรดรดดดใร.

ระบบของโลกทรัพยาพ

พิจารณาหุ่นยนต์、วิทยาการะดำเนินงานอิสระ (SDL) และอินเทอร์เฟซใหม่ว่าเป็นตัวอย่างที่แตกต่างของระบบปัจจุบันที่ประกอบด้วยตัวอย่างต่าง ๆ ที่เชื่อมต่อกันอย่างที่มีเหตุผล เนื่องจากพวกเขาช่วยเสริมศักยภาพของกันและกัน และมีการเกิดผลประโยชน์เอาท์โพกัล

หมายเหตุ: วงล้อถอดกับกันระหว่างหุ่นยนต์ 、 SDL และอินเทอร์เฟส

หุ่นยนต์เสริมศักยภาพสำหรับ SDL ห้องทดลองขับเคลื่อนอัตโนมัติเป็นระบบหุ่นยนต์โดยสรุป สมรรถนะการดำเนินงานสำหรับหุ่นยนต์ทั่วไป - การจับต้องอย่างอ่อน ๆ、การประมวลผลของของเหลว、การระบุตำแหน่งอย่างแม่นยำ、การดำเนินงานหลายก้าว - สามารถถูกเคลื่อนย้ายโดยตรงไปยังการอัตโนมัติในห้องทดลอง ทุกครั้งที่ระดับแบบจำลองของหุ่นยนต์มีการก้าวไปข้างหน้าในประสิทธิภาพทั่วไปและความทนทาน SDL ผลที่อิ่มตัวทำไทโอตทุกรอบครั้งที่ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ลดต้นทุนของการดำเนินงานอิสระและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบได้

SDL เสริมศักยภาพสำหรับหุ่นยนต์ ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่เกิดจากห้องทดลองขับเคลื่อนอัตโนมัติ - การวัดทางกายภาพที่ผ่านการตรวจสอบ、ผลการทดลองตามสาเหตุ、ข้อมูลเชิงโอนชั้นประกอบของสมบัติวัสดุ - สามารถให้โมเดลโลกและเครื่องสร้างคิดของโลกและเครื่องคิดวิเคราะห์ทางกายภาพ ที่จำเป็นมากที่สุดสำหรับการฝึกฝนข้อมูลที่มีโครงสร้างและการฝึกฝนข้อมูลที่นำมาใช้งาน ไปเพิ่มเติมมันไปที่หนึ่งขั้นตอนต่อไปหุ่นยนต์รุ่นต่อไปที่จะใช้เครื่องมือและอุปกรณ์ที่ต้องการอย่างมากขึ้น (เครื่องมือกระทำทรงติสชีโอนสูงกว่า、เซนเซอร์การรับรู้สัมผัสที่ทำขีดพิสัยโลขึ้น、แบตเตอรี่ที่มีความหนาแน่นสูงกว่า เป็นต้น) ก็ไปซึ่งก็เป็นผลิของทางวิทยาศาสตร์วัสดุ แพลตฟอร์มการค้นพบด้วยตนเองที่เร่งกระบวนการคิดสร้างวัสดุเข้าไปเป็นตรงของการเพิ่มฐานการเรียนรู้ของหุ่นยนต์

อินเทอร์เฟซใหม่เสริมศักยภาพสำหรับหุ่นยนต์ อุปกรณ์เรียกที่รวบรวมข้อมูล "การรับรู้และการโต้ตอบของมนุษย์ต่อสิ่งแวดล้อมทางกาย" จะสร้างลักษณะของข้อมูลที่มีโครงสร้างดีตั้งแต่กาลเวลาสเกลลอย่างใหญ่ อินเทอร์เฟสประกอบประกอบผลการทดลองสายวาดเส้นทางที่เลี้ยวเกลียว-สุดต้องการไปสำหรับระบบการเรียนรู้ในหุ่นยนต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนอกจากนั้นการปรับปรุงการทดลองในรุ่นตลอดของหุ่นยนต์ กลุ่มกำลังก้าวไปอย่างรวดเร็วที่รันเฉลี่ยหุ่นยนต์ที่ดำเนินงานถึงกับดีให้น้อยลงเพื่อลงตัวและโอนข้อมูล

ที่นี่ยังมีการสังเกตอีกด้านหนึ่งของหน้าที่ของ AI บรรทัดหน้าด้านลึกของความก้าวหน้าตนเอง รูปแบบภาษา/โค้ดได้รับการผลิดจากประสบการณ์ประสิทธิภาพเยอะมากในยุคของการทูต แต่ โลกทางกายมีปัญหาใหม่ ๆ ข้อมูลประเภทใหม่ ๆ สัญญา สิภาวกร งานฟีดแบ็ก ข้อด่วน ที่ใช้ประวัติข้อมูล การตอบสนองใหม่ ๆ มันเกือบจะไม่จำกด ทำให้ระบบการเรียนรู้เพิ่งสร้างตั้งต่อท่างสมรรถนะ การวัดใหม่ และมาตรฐานของการประเมินอย่างใกลี โอนไปวาง AI ไปในความเป็นจริงทางกาย - ผ่านหุ่นยนต์ที่ดำเนินงานที่ฮีรบวนอ็บเจกตบ - การวัสดุใหม่ที่น่าจะพบต่อไป ทั้งที่ใช้งานอย่างมากขึ้นและล้วนแต่จริง ผลแกวงในการประสิทธิภาพข้อมูลทางภาคอิศวะใหม่ของกระบวนการเปลีบ ขณะอาจิงทางโลกควอนแอดเอ็จ - และมีโอกาสที่จะ ย้อนกลับเข้ากันระหว่างตัวคำ

หมายเหตุ: ข้อมูลการประเมินผลซึ่งก่อความ์ของทุกเส้นทาง scaling ในตัวหมุ่ AI ทางกายและสมรัย

ระบบเหล่านี้จะแสดงพฤติกรรมที่ยากที่จะทำนายได้อย่างแม่น—และหนึ่งในนิยามของการเกิดเหตุการณ์ (Emergence) คือความสามารถในประสิทธิภาพของประสิทธิสายอิสระที่เข้าใจได้ แต่เมื่อรวมเข้าด้วยกันเกิดอิสระใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่กฎเกณฑ์ในอดีตมักเป็นแง่บวก ระบบ AI ได้รับการดำเนินขึ้นใหม่ทุกครั้งเมื่อมีแบบทวีต่อโลก—การมอง (Computer Vision) การพูด (Speech Recognition) การอ่านเขียน (Language Model)—พาลำดับขั้นมีสทธิภาพต่างจากการปรับปรุงแต่ละตัวอย่างมาก เทียบกับการปรับปรุงแต่ละตัว เรื่อยๆ การโยกย้ายไปสู่ระบบโลกทางกายภาพแทนครั้งต่อไปของการเปลี่ยนแปลงนี้ หมาป่านั้น บทความนี้แสดงถึงว่าชนิดพื้นฐานเหล่านี้กำลังถูกสร้างขึ้นในตอนนี้ ล่าสุดและอาจทำให้ระบบ AI ระดมสาระ ขึ้นอุดมคติ และปฏิบัติในโลกทางกายภาพโดยปลดล็อคประสิทธิภาพในปริมาณมหาศาล และความก้าวหน้า

ลิงก์ไปยังบทความต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia