El medio de comunicación tecnológico The Decoder (18 de septiembre) publicó una entrada de blog informando que el científico principal de Nvidia, Jim Fan, predice que el campo de la robótica marcará el comienzo de un "momento GPT-3" en los próximos años.
Acerca de Jim Fan
Jim Fan recibió su doctorado. del Vision Lab de la Universidad de Stanford, donde estudió bajo la supervisión del Prof. Feifei Li. Sus intereses de investigación incluyen modelos fundamentales multimodales, aprendizaje por refuerzo y visión por computadora, y ha realizado prácticas en organizaciones reconocidas como Google Cloud AI, OpenAI y Baidu Silicon Valley AI Lab.
Jim Fan actualmente dirige la investigación relacionada con la IA en NVIDIA y su equipo está trabajando en el "Proyecto Groot", los esfuerzos de la compañía para crear un modelo básico para robots humanoides.
Avances en la investigación en los próximos dos o tres años
Jim Fan predice que en los próximos 2-3 años se producirán grandes avances en la investigación de modelos básicos de robots, pero también admite que los robots tardarán más en incorporarse a la vida cotidiana.
En una entrevista con Sequoia Capital, Fan dijo que espera un "momento GPT-3" en la robótica: un gran avance en los modelos robóticos fundamentales que rivaliza con el impacto de GPT-3 en el procesamiento del lenguaje.
IT Home traduce sus puntos de vista de la siguiente manera:
Llevar robots a la vida diaria de las personas no es sólo una cuestión de tecnología. Los robots deben ser asequibles y producirse en masa, y necesitamos seguridad del hardware, así como salvaguardias regulatorias y de privacidad.
El mundo está construido alrededor de la forma humana, ¿verdad? Nuestros restaurantes, fábricas, hospitales y todos los equipos y herramientas están diseñados para la forma y las manos humanas.
Sostiene que, en teoría, un robot humanoide capaz puede realizar cualquier tarea que un humano pueda realizar y predice que el ecosistema de hardware de robot humanoide estará listo en dos o tres años.
La investigación de NVIDIA relacionada con la robótica
Nvidia utiliza una combinación de tres tipos de datos al desarrollar IA robótica: datos de Internet, datos simulados y datos de robots del mundo real. El Dr. Fan destaca las fortalezas y debilidades de cada enfoque y cree que su combinación es la clave del éxito.
Nvidia está trabajando en tecnologías como "Eureka", que utiliza modelos de lenguaje para generar funciones de recompensa para robots entrenados con bots para automatizar procesos.
Además del mundo real, el equipo de Fan también está trabajando en agentes de IA para su uso en entornos virtuales como los videojuegos. Identificó similitudes entre estos dominios y trabajó para desarrollar un modelo unificado que controlaría a los agentes tanto virtuales como físicos a largo plazo.