Sommario
L’era dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto un punto di svolta con i modelli di base come GPT, che hanno trasformato il nostro approccio al digitale usando la robotica. Ora, l’attenzione si sposta verso la robotica, con l’obiettivo di creare robot AI che apprendono l’interazione con il mondo fisico, promettendo di rivoluzionare il lavoro ripetitivo in settori come logistica, trasporti, manifattura, vendita al dettaglio, agricoltura e sanità.
- Il successo di GPT e il suo approccio
GPT si basa su un modello di AI addestrato su un vasto e variegato set di dati, che si è dimostrato più efficace di qualsiasi modello specializzato. Questo approccio ha permesso di generalizzare l’apprendimento per nuovi compiti, beneficiando delle competenze acquisite in una gamma diversificata di attività.
Dati di qualità e apprendimento per rinforzo
Per avere un AI generalizzato, è cruciale l’accesso a una grande quantità di dati diversificati e di alta qualità. GPT si è allenato su dati raccolti da tutto l’internet, inclusi libri, articoli di giornale, post sui social media, codice e altro. L’apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF) è stato utilizzato per allineare le risposte del modello con le preferenze umane, superando i limiti dell’apprendimento supervisionato.
Robotica: il prossimo confine per i modelli di base
La tecnologia alla base di GPT che permette di “vedere” e “pensare” è la stessa che abilita i robot a comprendere l’ambiente fisico, prendere decisioni informate e adattare le azioni a circostanze in cambiamento. Il “GPT per la robotica” sta seguendo lo stesso percorso di sviluppo di GPT, ponendo le basi per una rivoluzione che ridefinirà l’AI.
Sfide e crescita esplosiva
La costruzione di un prodotto AI che possa operare in una varietà di contesti reali presenta sfide fisiche complesse. L’AI deve adattarsi a diverse applicazioni hardware e ambienti di apprendimento come magazzini e centri di distribuzione, ideali per fornire i dati necessari all’addestramento del “GPT per la robotica”.
Il momento “GPT” della robotica AI è vicino
Con l’accelerazione della traiettoria di crescita dei modelli di base robotici, le applicazioni robotiche, in particolare quelle che richiedono una manipolazione precisa degli oggetti, stanno già trovando applicazione in ambienti di produzione reali. Nel 2024, ci aspettiamo un numero esponenziale di applicazioni robotiche commercialmente valide implementate su larga scala.
