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

[Пирбомсотзо]

Это признание что ЧПР имеют шанс только там где функциональность не нужна? 

На моей кухне не нужна эффективность массового производства.
А вот универсальность как раз востребована.

[Пирбомсотзо]

Ты заговорил о функциональности, я тебе отвечаю о функциональности. Объясняю что и по этому параметру у ЧПР НННШ. 

Функциональность универсально ориентированных систем (человека и техноприматов) заведомо выше специализированных устройств.
Это входит в термин.
Универсальная система - это система, способная выполнять множество функций, желательно ВСЕ востребованные в данных условиях.

[Пирбомсотзо]

у ЧПР НННШ

= утверждению, что адекватный ИИ еще не существует.

Может быть. Не настолько разбираюсь в вопросе, чтобы судить однозначно.
Но достаточно, чтобы утверждать, что не все подходы еще испробованы.

[nonconvex]

у ЧПР НННШ

= утверждению, что адекватный ИИ еще не существует.

Может быть. Не настолько разбираюсь в вопросе, чтобы судить однозначно.
Но достаточно, чтобы утверждать, что не все подходы еще испробованы.

В данном случае Старый угадал. Адекватность ИИ эквивалентна его корректности. Корректности ИИ созданного на основе LLM не может быть по причине отстутствия в LLM механизма ее поддержания, в свою очередь по причине экспоненциальной (неполиномиальной, NP) сложности алгоритма последнего. Таким образом, адекватность ИИ сводится к доказательству P = NP, что в настоящее время невозможно в неквантовых системах. 

[Пирбомсотзо]

Адекватность ИИ

ИИ  не=  LLM
Эта "революция" существует исключительно в СМИ.

ИИ это вся совокупность СОФТА в целом. Когда она ориентирована на решение "практических" задач.
Задача управление рукой для "расстановки кубиков" решалась где-то уже в 70-х годах прошлого века.
Равно как и "распознавание образов".

[Старый]

Этот первым пойдёт сортир драить:

[Старый]

На моей кухне не нужна эффективность массового производства.
А вот универсальность как раз востребована.

Робособака (жирафа) покроет ЧПРв как бык овцу. Она может использовать свою спину в качестве столика. 

[Старый]

Функциональность универсально ориентированных систем (человека и техноприматов) заведомо выше специализированных устройств.

Специально ориентированные на универсальность устройства покроют железную обезьяну как бык овцу. 

[Старый]

утверждению, что адекватный ИИ еще не существует.

ИИ развивается одинаково для всех - и для человекоподобных и не для нечеловекоподобных роботов. Для нечеловекоподобного ИИ гораздо более свободен в развитии. 

[Старый]

Обезьяна которая передала свою форму человеку ориентирована и приспособлена только на то чтобы хвататься руками за ветки. 
 Сделать из неё универсальное устройство очень сложно. Поэтому техника и интеллект предлагают и создают другие решения совершенно не похожие на людей. 

[nonconvex]

Адекватность ИИ

ИИ  не=  LLM
Эта "революция" существует исключительно в СМИ.

ИИ это вся совокупность СОФТА в целом. Когда она ориентирована на решение "практических" задач.
Задача управление рукой для "расстановки кубиков" решалась где-то уже в 70-х годах прошлого века.
Равно как и "распознавание образов".

Решалась, и не была решена в общем случае, по причинам комбинаторной сложности. В настоящее время ИИ это именно LLM, те что в основе чат-ботов типа GPT.

[Пирбомсотзо]

В настоящее время ИИ это именно LLM

Чё-то мне так каэцца, что как раз в роботах LLM "практически" не применяются. В настоящее время.

[Пирбомсотзо]

В данном случае Старый угадал.

Старый говорит - НННШ.
То есть, вообще НННШ (нигде, то есть, и никогда).
В то время, что сейчас как раз туман неопределенности и "революционная ситуация".
Которая непонятно чем разрешится.
Бифуркация, типа.

[nonconvex]

В настоящее время ИИ это именно LLM

Чё-то мне так каэцца, что как раз в роботах LLM "практически" не применяются. В настоящее время.

Именно в них и применяется, в настоящее время. 

[nonconvex]

В данном случае Старый угадал.

Старый говорит - НННШ.

Это он попал пальцем в небо. 

[Inti]

у ЧПР НННШ

= утверждению, что адекватный ИИ еще не существует.

Может быть. Не настолько разбираюсь в вопросе, чтобы судить однозначно.
Но достаточно, чтобы утверждать, что не все подходы еще испробованы.

В данном случае Старый угадал. Адекватность ИИ эквивалентна его корректности. Корректности ИИ созданного на основе LLM не может быть по причине отстутствия в LLM механизма ее поддержания, в свою очередь по причине экспоненциальной (неполиномиальной, NP) сложности алгоритма последнего. Таким образом, адекватность ИИ сводится к доказательству P = NP, что в настоящее время невозможно в неквантовых системах. 

Роботам и прочим автопилотам НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО быть идеальными. Достаточно чтобы они были не хуже среднего человека - который тоже не идеален. Причём если человека никак не улучшишь - то робота можно улучшать очень сильно и после того как он станет достаточно хорошим для практического применения.

Кроме того, не надо весь софт робота сводить к LLM, кроме этого в нём могут быть и другие, вполне однозначные и безошибочные вещи - особенно в том что касается безопасности. Например: никакой LLM не нужен чтобы робот останавливался если около него появляется человек, особенно человек маленького роста - т.е. ребёнок. Никакой LLM не нужен для того чтобы ограничить передвижения робота по локациям(цехам, комнатам, территории около дома и т.д.)

[nonconvex]

Кроме того, не надо весь софт робота сводить к LLM, кроме этого в нём могут быть и другие, вполне однозначные и безошибочные вещи - особенно в том что касается безопасности. Например: никакой LLM не нужен чтобы робот останавливался если около него появляется человек, особенно человек маленького роста - т.е. ребёнок.

И как вы определите, что это человек а не пнем пень? Остальные галлюцинации можно не комментировать.

[Inti]

И как вы определите, что это человек а не пнем пень?

Классические алгоритмы зрения (не LLM)
Если нужно именно «человек / не человек», используют:

• CNN / ViT для детекции людей
• pose-estimation (скелет)
• 3D-кластеризацию
• тепловые контуры
• motion-модели

Это узкие модели, обученные на одной задаче.
Они работают:

• локально
• быстро
• предсказуемо
• с ограниченным числом выходов

Сертифицированные safety-vision системы
Например:

• Sick SafeVisionary
• Keyence SZ-V
• Pilz SafetyEYE

Там внутри не LLM, а:

• ограниченные алгоритмы сегментации
• 3D-геометрия
• вероятностные пороги
• аппаратные ограничения

И они сертифицированы как датчики, а не как «ИИ».

[nonconvex]

И как вы определите, что это человек а не пнем пень?

Классические алгоритмы зрения (не LLM)
Если нужно именно «человек / не человек», используют:

• CNN / ViT для детекции людей

. . .
И они сертифицированы как датчики, а не как «ИИ».

CNN (convolutional neural nets) - часть методов ИИ. У вас галлюцинация.

[Inti]

И как вы определите, что это человек а не пнем пень?

Классические алгоритмы зрения (не LLM)
Если нужно именно «человек / не человек», используют:

• CNN / ViT для детекции людей

. . .
И они сертифицированы как датчики, а не как «ИИ».

CNN (convolutional neural nets) - часть методов ИИ. У вас галлюцинация.

называть можно по всякому. Суть в том что распознавание образов существовало задолго до LLM, причём отличить человека от например тумбочки или колонны можно 100% и без больших вычислительных затрат.

В робототехнике различают:
✔ narrow AI / perception

• CNN, ViT, HOG, SVM, optical flow, depth clustering
• детекция людей
• сегментация
• скелет
• трекинг

Это работает:

• на копеечных SoC
• в реальном времени
• с фиксированным поведением
• предсказуемо

И именно это стоит в роботах.
✔ foundation models / LLM

• язык
• смысл
• рассуждение
• диалог

Это вообще другая задача и другой класс систем.