OpenAI ले स्पष्ट रूपमा आफ्नै रोबोटिक्स प्रयासहरू पनि बढाउँदैछ। गत हप्ता, क्याटलिन कालिनोस्की, जसले पहिले मेटामा भर्चुअल र संवर्धित वास्तविकता हेडसेटहरूको विकासको नेतृत्व गरे, LinkedIn मा घोषणा गरियो कि उनी रोबोटिक्स सहित हार्डवेयरमा काम गर्न OpenAI मा सामेल भइन्।
Lachy Groom, OpenAI CEO Sam Altman का साथी र एक लगानीकर्ता र भौतिक बुद्धिमत्ताका सहसंस्थापक, योजनाको व्यापारिक पक्षमा छलफल गर्न सम्मेलन कोठामा टोलीमा सामेल हुन्छन्। दुलहाले महँगो देखिने हुडी लगाउनुहुन्छ र उल्लेखनीय रूपमा जवान देखिन्छ। रोबोट सिकाइमा सफलता हासिल गर्न भौतिक बुद्धिमत्तासँग प्रशस्त रनवे रहेको उनी जोड दिन्छन्। “मैले भर्खरै कुश्नरसँग कल गरेको थिएँ,” उनले स्टार्टअपको बीज लगानी राउन्डको नेतृत्व गर्ने थ्रिभ क्यापिटलका संस्थापक र प्रबन्ध साझेदार जोशुआ कुसनरको सन्दर्भमा भने। निस्सन्देह, उहाँ डोनाल्ड ट्रम्पका ज्वाइँ जारेड कुशनरका भाइ पनि हुनुहुन्छ।
केही अन्य कम्पनीहरू अब उस्तै प्रकारको सफलताको पछि लागिरहेका छन्। कार्नेगी मेलन युनिभर्सिटीका रोबोटिस्टहरूले स्थापना गरेको स्किल्ड भनिने एउटाले जुलाईमा $३० करोड जम्मा गरेको थियो। “ओपनएआईले भाषाको लागि ChatGPT बनाए जस्तै, हामी रोबोटहरूको लागि सामान्य उद्देश्य मस्तिष्क निर्माण गर्दैछौं,” भन्छन् दिपक पाठकस्किल्डको सीईओ र सीएमयूमा सहायक प्रोफेसर।
OpenAI ले AI को भाषा कोड क्र्याक गरेझैं यो हासिल गर्न सकिन्छ भन्ने कुरामा सबैलाई पक्का छैन।
प्रशिक्षण LLM को लागि उपलब्ध पाठ र छवि डेटा जस्तै रोबोट कार्यहरूको कुनै इन्टरनेट-स्केल भण्डार छैन। भौतिक बुद्धिमत्तामा सफलता हासिल गर्नका लागि जे भए पनि तीव्र रूपमा थप डेटा आवश्यक पर्दछ।
“अनुक्रममा शब्दहरू, आयामी रूपमा भन्नुपर्दा, भौतिक संसारमा वस्तुहरूको सबै गति र गतिविधिहरूको तुलनामा एउटा सानो खेलौना हो,” इलाह नूरबख्श भन्छन्, CMU का रोबोटिस्ट जो Skild सँग संलग्न छैनन्। “भौतिक संसारमा हामीसँग स्वतन्त्रताको डिग्री वर्णमालामा भएका अक्षरहरू भन्दा धेरै छ।”
केन गोल्डबर्ग, यूसी बर्कलेका एक प्राज्ञिक जसले रोबोटहरूमा एआई लागू गर्ने काम गर्दछ, चेतावनी दिन्छ कि डेटा-संचालित रोबोट क्रान्तिको साथसाथै ह्युमनोइड्सको विचारको वरिपरि उत्साह निर्माण हाइप-जस्तो अनुपातमा पुगिरहेको छ। “अपेक्षित कार्यसम्पादन स्तरहरूमा पुग्न, हामीलाई ‘राम्रो पुरानो जमानाको इन्जिनियरिङ्,’ मोड्युलरिटी, एल्गोरिदम र मेट्रिक्स चाहिन्छ,” उनी भन्छन्।
Russ Tedrakeम्यासाचुसेट्स इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजीका कम्प्युटर वैज्ञानिक र टोयोटा रिसर्च इन्स्टिच्युटका रोबोटिक्स रिसर्चका उपाध्यक्ष भन्छन् LLMs को सफलताले धेरै रोबोटिस्टहरूले आफ्नो अनुसन्धान प्राथमिकताहरूमा पुनर्विचार गर्न र थप महत्वाकांक्षी रूपमा रोबोट शिक्षालाई पछ्याउने तरिकाहरू खोज्नमा ध्यान केन्द्रित गरेको छ। स्केल। तर, डरलाग्दो चुनौतिहरू बाँकी रहेको उनी स्वीकार्छन् ।
