Иллюзия тела: почему бум гуманоидных роботов опережает реальные возможности ИИ |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-10-08 18:06 Пока технологические визионеры вроде Илона Маска и Дженсена Хуанга обещают наступление эпохи «физического ИИ» со скорым выходом роботов-помощников в каждый дом, в академической среде бьют тревогу. Авторитетное издание MIT Technology Review совместно с исследовательским фондом Aventine опубликовало отрезвляющий анализ: за вирусными видеороликами скрывается крайне медленный реальный прогресс, а современные нейросети пока не способны полноценно освоить хаос физического мира. Главное заблуждение инвесторов — попытка перенести успехи больших языковых моделей на механические тела ??. Чат-боты обучены на терабайтах текстов и картинок из интернета, где законы физики не действуют. Но то, что легко формулируется словами, оказывается непреодолимым барьером в реальности: машина может с блеском решить дифференциальное уравнение, но роняет чашку, путается в складках ткани при глажке или теряет равновесие на неровном полу. Чтобы андроид выполнил элементарное действие, требуются тысячи часов демонстраций операторами в шлемах телеуправления. Прорывы вроде модели Gemini Robotics от Google DeepMind действительно учат роботов новым коротким задачам всего по сотне примеров, однако до универсального поведения еще колоссальная дистанция. Без глубоких «моделей мира» (world models), понимающих гравитацию, трение и геометрию пространства, любой гуманоид остается слепым исполнителем жестких инструкций ???. При этом финансовый ажиотаж уже зашкаливает: аналитики Morgan Stanley прогнозируют к 2050 году почти 1 миллиард человекоподобных роботов на планете с рынком в $5 триллионов. Но пока между красивыми презентациями и бытовым андроидом лежит огромная пропасть, преодолеть которую простым масштабированием чат-ботов не удастся ??. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|