Роботы, автоматы, роверы, манипуляторы, аватары, теледроид, теслабот, нейролинк

[Старый]

Мне кажется что без режима аватара хотя бы для обучения не обойдётся.

"Режим аватара для обучения" не бывает в принципе. Похоже ты вообще утратил понимание что такое "режим аватара" и просто долбишь это слово. 

[telekast]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

[BlackMokona]

он генерировал сложный код для управления роботами. Причём для ИИ‑системы было неважно, где работает контролируемый робот, то есть в реальности или в симуляции.

Ну так это применимо к промышленным манипуляторам и станкам ЧПУ, а не к теслаботу которому скармливать код для выполнения задач бесполезно - потому что он должен заменять человека там где нет абсолютной точности позиционирования. Разве что если ChatGPT или какой-то другой похожий ИИ будет частью софта каждого робота - но это чисто аппаратно сегодня нереально. Надо также помнить об энергопотреблении таких игрушек, у робота батарея-то не автомобильная.
В общем-то понятно даже по словам Маска что отталкиваться будут от автопилота - а он больше об ориентации в пространстве чем о том чтобы расшифровывать словесные приказы. И автопилот всё же требует куда меньше ресурсов чем пока ещё очень сырой ChatGPT.

А зачем аппаратно мозги вставлять в самого робота? Не военный же часом. Можно поставить Вай-Фай модуль и от персонального компьютера дома или от сервака на предприятии ему все вопросы решать. 

[BlackMokona]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

Это смотря какую точность нужно получить. Если робот понимает общие основы, то можно и сырую лить в него. А он уже поймёт что делать. 

[telekast]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

Это смотря какую точность нужно получить. Если робот понимает общие основы, то можно и сырую лить в него. А он уже поймёт что делать.

Я к тому, что сырая инфа не оптимальна, в ней присутствуют шумы, которые робот будет повторять, тратить на них ту же энергию. Кабы он умел самостоятельно оптимизировать ее было бы другое дело. Но пока алгоритмы оптимизации не позволяют полностью исключить праку руками. По меньшей мере мне такие не попадались за годы работы в композинге. Прада я шашки давно в руки не брал, но приятели, знакомые, ученики ни о чем таком не делились.
Имху 

[BlackMokona]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

Это смотря какую точность нужно получить. Если робот понимает общие основы, то можно и сырую лить в него. А он уже поймёт что делать.

Я к тому, что сырая инфа не оптимальна, в ней присутствуют шумы, которые робот будет повторять, тратить на них ту же энергию. Кабы он умел самостоятельно оптимизировать ее было бы другое дело. Но пока алгоритмы оптимизации не позволяют полностью исключить праку руками. По меньшей мере мне такие не попадались за годы работы в композинге. Прада я шашки давно в руки не брал, но приятели, знакомые, ученики ни о чем таком не делились.
Имху

Даже если движения роботам не оптимальны это может не иметь значения. Так же его вполне можно обучить минимизировать расход энергии. Те же генетические алгоритмы отлично с этим справляются. Если у робота на сервачке будет виртуальная реальность где можно будет попробовать по разному много раз, то он может легко находить оптимальные движения, более эффективные чем показывал рабочий. 

[telekast]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

Это смотря какую точность нужно получить. Если робот понимает общие основы, то можно и сырую лить в него. А он уже поймёт что делать.

Я к тому, что сырая инфа не оптимальна, в ней присутствуют шумы, которые робот будет повторять, тратить на них ту же энергию. Кабы он умел самостоятельно оптимизировать ее было бы другое дело. Но пока алгоритмы оптимизации не позволяют полностью исключить праку руками. По меньшей мере мне такие не попадались за годы работы в композинге. Прада я шашки давно в руки не брал, но приятели, знакомые, ученики ни о чем таком не делились.
Имху

Даже если движения роботам не оптимальны это может не иметь значения. Так же его вполне можно обучить минимизировать расход энергии. Те же генетические алгоритмы отлично с этим справляются. Если у робота на сервачке будет виртуальная реальность где можно будет попробовать по разному много раз, то он может легко находить оптимальные движения, более эффективные чем показывал рабочий.

Вот и я про тоже. Алгоритм использующий сырые данные капчера как базовые и проводящий в памяти быстро множестао итераций типа "на шаге 38 сдвинуть кисть на 2 градуса левее, чем заданно//шаги см49 пои53 пропустить... " с оценкой результата итога всей итерации, выбора лучшего итога из массива и выполнения в реале именно этой последовательности. Назначить ее новой текущей базовой, начальная базовая лежит в архиве, для возможности отката. Типа как в первом Терминаторе:
- Эй, чем это у тебя так воняет?!
"Варианты ответа :
...
...
...
Выбран лучщий:"
- Пошел в пень!

[Serge V Iz]

Если у робота на сервачке будет виртуальная реальность где можно будет попробовать по разному много раз, то он может легко находить оптимальные движения, более эффективные чем показывал рабочий.

Для этого ему нужен критерий оптимизации, а для этого нужно "понимать", в классическом смысле, цель движения. Даже в самом примитивном случае, типа работы погрузчика сортамента/лесоматериала в рогатки сортаментовоза, нужно осмыслить цель - "бревно должно лечь внутрь рогаток". А для этого нужно понимать, что "бревно, будучи предоставлено само себе стремится оказаться как можно ближе к центру Земли, а рогатки сортаментовоза вот таким вот образом ограничивают возможные траектории движения бревна, равно как и частично раскрытые клешни погрузчика" и много-много ещё всего такого.

Простые механические автоматы на поточных линиях в производстве обходятся совсем без понимания. Они работают за счёт того, что все эти цели и ограничения учтены человекоинженером (со своей свитой испытателей, монтажников, энергетиков, наладчиков, специалистов по ТБ и т.д), с достаточным запасом на возможные погрешности в кинематике автомата.

Но это не значит, что обучение методом "запомни и воспроизведи" машины работе погрузчиком брёвен в вагон невозможно или невыгодно. Вполне возможно. Пусть и с погрешностями в её движениях. А вот сделать что-то сложнее, типа "собрать строительные леса из отдельных палок" -- пока представляется слишком сложным. )

[BlackMokona]

Если у робота на сервачке будет виртуальная реальность где можно будет попробовать по разному много раз, то он может легко находить оптимальные движения, более эффективные чем показывал рабочий.

Для этого ему нужен критерий оптимизации, а для этого нужно "понимать", в классическом смысле, цель движения. Даже в самом примитивном случае, типа работы погрузчика сортамента/лесоматериала в рогатки сортаментовоза, нужно осмыслить цель - "бревно должно лечь внутрь рогаток". А для этого нужно понимать, что "бревно, будучи предоставлено само себе стремится оказаться как можно ближе к центру Земли, а рогатки сортаментовоза вот таким вот образом ограничивают возможные траектории движения бревна, равно как и частично раскрытые клешни погрузчика" и много-много ещё всего такого.

Простые механические автоматы на поточных линиях в производстве обходятся совсем без понимания. Они работают за счёт того, что все эти цели и ограничения учтены человекоинженером (со своей свитой испытателей, монтажников, энергетиков, наладчиков, специалистов по ТБ и т.д), с достаточным запасом на возможные погрешности в кинематике автомата.

Но это не значит, что обучение методом "запомни и воспроизведи" машины работе погрузчиком брёвен в вагон невозможно или невыгодно. Вполне возможно. Пусть и с погрешностями в её движениях. А вот сделать что-то сложнее, типа "собрать строительные леса из отдельных палок" -- пока представляется слишком сложным. )

ГПТ-4

[Serge V Iz]

ГПТ-4

Пока что он оперирует абстрактными символами. "Стакан", "вода" и "равнобедренный треугольник" - это для него просто равноценные имена, встречающиеся в различных контекстах (множествах других имён), из которых он выделяет наиболее частые связи между этими именами.

Надо ему к этой машине корреляций придать эквивалент органов чувств, какие-нибудь любые исполнительные органы, хоть карандаш для рисования, и встроить неотключаемый "побудитель к действию". И посмотреть, что из этого выйдет. ))

[BlackMokona]

ГПТ-4

Пока что он оперирует абстрактными символами. "Стакан", "вода" и "равнобедренный треугольник" - это для него просто равноценные имена, встречающиеся в различных контекстах (множествах других имён), из которых он выделяет наиболее частые связи между этими именами.

Надо ему к этой машине корреляций придать эквивалент органов чувств, какие-нибудь любые исполнительные органы, хоть карандаш для рисования, и встроить неотключаемый "побудитель к действию". И посмотреть, что из этого выйдет. ))

Уже

Специалисты Microsoft научили ChatGPT управлять настоящими роботами и дронами

В итоге ИИ‑чат‑бот справился со всеми поставленными задачами. Так, например, дрон сделал фото себя, для этого ChatGPT отправил коптер к зеркалу, где и был сделан снимок. Или ещё один пример: чат‑бот заставил роботизированный манипулятор выложить логотип Microsoft из цветных деревянных кубиков.
 

[Serge V Iz]

Уже

Специалисты Microsoft научили ChatGPT управлять настоящими роботами и дронами

В итоге ИИ‑чат‑бот справился со всеми поставленными задачами. Так, например, дрон сделал фото себя, для этого ChatGPT отправил коптер к зеркалу, где и был сделан снимок. Или ещё один пример: чат‑бот заставил роботизированный манипулятор выложить логотип Microsoft из цветных деревянных кубиков.
 

Тут "чувством любопытства" (и, заодно, усилителем интеллекта, "справочником по реальному миру") за него люди работали. А вот если у него собственное заведётся? )

[BlackMokona]

Уже

Специалисты Microsoft научили ChatGPT управлять настоящими роботами и дронами

В итоге ИИ‑чат‑бот справился со всеми поставленными задачами. Так, например, дрон сделал фото себя, для этого ChatGPT отправил коптер к зеркалу, где и был сделан снимок. Или ещё один пример: чат‑бот заставил роботизированный манипулятор выложить логотип Microsoft из цветных деревянных кубиков.
 

Тут "чувством любопытства" (и, заодно, усилителем интеллекта, "справочником по реальному миру") за него люди работали. А вот если у него собственное заведётся? )

А это уже Auto-GPT
Осталось его присоединить к роботу.

[Inti]

После моушнкапчера требуется чистка, правка, оптимтзация полученных данных. Врукопашную. Тоже самое при 3Д сканировании обьекта. Тк что капчер, что сканер, иже с ними работает с погрешностью. Потому прям так, как мыслится "показал как надо и он тут же запомнил и повторил" еще не будет довольно долго. А для выбора деталей из вороха нужно просто этот ворох упорядочить. Поручить сие другому боту, например. Так на автоматизированных линиях и делают издревле.
Имху

Человек выбирает из неупорядоченного вороха деталей. Смысл теслабота в том чтобы заменять человека а не в том чтобы создать рабочее место для другого механизма который должен что-то упорядочивать. Смысл в том чтобы не создавать специальный автомат для подобных операций - а использовать универсального робота. Причём не программировать его напрямую, а добиться того чтобы после непродолжительной работы в режиме аватара робот понял что от него хотят и потом продолжал выполнение работы самостоятельно. Это было бы идеально с точки зрения затрат времени на наладку робота. Хотя конечно возможен и другой путь - повесить на человека камеры сходные с теми что есть у теслабота - и записать то что человек делает. А потом смотреть как робот мучается пытаясь воспроизвести результат. Но такой способ обучения будет заметно сложнее реализовать на самом-то деле. Посмотрим... Это как первоначальное обучение очень маленького ребёнка игре на фортепиано. Учитель конечно может показывать как он сам ставит руку (это аналогия с камерами) - но толку будет примерно ноль пока он не возьмёт руку ребёнка и не поставит его пальцы туда куда нужно (это аналогия режима аватара). Посмотрим какой способ выберет Тесла. И на сколько взрослыми окажутся первые теслаботы.

А для космоса (и любых других одноразовых работ в реальном времени) - режим аватара в любом случае надо будет делать. Самый простой пример: один из многих роботов (работающих ночью в американских магазинах на раскладке товаров) накосячил, возникла нетипичная ситуация. Оператор из Индии просто включает режим аватара и исправляет ситуацию вручную(или почти вручную, но всяко в реальном времени).  

[Inti]

Вот собственно показана работа людей - на подобных работах в первую очередь будут использовать теслаботов:

[Inti]

[Старый]

режим аватара в любом случае надо будет делать.

Господи, сколько можно молоть языком этот мусор? Чего ты хочешь добиться? Доказать что ты единственный на форуме не способный понять элементарных вещей?

[Inti]

Собственно видео:



Лично я много нового узнал, и если это правда то это реальный путь к электронным мозгам для роботов уровня азимовских.

[Arzach]

А японская Gitai, тем временем, получила еще 29 млн $ на разработку космической робототехники.

По словам гендиректора, эти средства пойдут на поддержку усилий по разработке лунохода и двухметрового робота-манипулятора Inchworm. Луноход недавно прошел испытания, соответствующие уровню 4 технологической готовности NASA (TRL).

В марте в смоделированной лунной среде недалеко от западной окраины пустыни Мохаве в Калифорнии два вездехода и два манипулятора Inchworms использовались для имитации задач, необходимых для строительства базы на Луне и исследования ее поверхности.

Демонстрации включали земляные работы, установку солнечных панелей и антенн, сварку, буксировку надувного модуля и замену одной из шин лунохода.
...

[АниКей]