హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అనేది మన ప్రాథమిక రూపాన్ని ప్రతిబింబించే యంత్రాలలో అనుకూల మేధస్సును ఉంచే ఆలోచన - మరియు క్రమంగా అభ్యాసం -. రెండు చేతులు, రెండు కాళ్ళు, ముఖం ఉండే చోట సెన్సార్లు మరియు చూడగల, నిర్ణయించగల మరియు పనిచేయగల మెదడు. ఇది దాని స్వంత ప్రయోజనం కోసం సైన్స్ ఫిక్షన్ క్రోమ్ కాదు. మానవ ఆకారం ఒక ఆచరణాత్మక హ్యాక్: ప్రపంచం ప్రజల కోసం నిర్మించబడింది, కాబట్టి మన పాదముద్రలు, హ్యాండ్హోల్డ్లు, నిచ్చెనలు, సాధనాలు మరియు పని ప్రదేశాలను పంచుకునే రోబోట్ సిద్ధాంతపరంగా, మొదటి రోజున మరిన్ని చేయగలదు. సొగసైన విగ్రహాన్ని నిర్మించకుండా ఉండటానికి మీకు ఇంకా అద్భుతమైన హార్డ్వేర్ మరియు తీవ్రమైన AI స్టాక్ అవసరం. కానీ చాలా మంది ఊహించిన దానికంటే వేగంగా ముక్కలు కలిసిపోతున్నాయి. 😉
మీరు ఎంబోడీడ్ AI, విజన్-లాంగ్వేజ్-యాక్షన్ మోడల్స్, లేదా సహకార రోబోట్ భద్రత మరియు ఆలోచన... వంటి పదాలను విన్నట్లయితే, ఇప్పుడు ఈ గైడ్ దానిని సాధారణ చర్చ, రసీదులు మరియు మంచి కొలత కోసం కొంచెం గజిబిజి పట్టికతో విభజిస్తుంది.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 ఎలోన్ మస్క్ రోబోలు మీ ఉద్యోగాన్ని ఎంత త్వరగా తీసుకుంటాయి
హ్యూమనాయిడ్ వర్క్ప్లేస్ ఆటోమేషన్ యొక్క కాలక్రమాలు, సామర్థ్యాలు మరియు ప్రమాదాలను అన్వేషిస్తుంది.
🔗 AI పక్షపాతం అంటే ఏమిటో సరళంగా వివరించబడింది
నిర్వచనం, సాధారణ వనరులు, నిజమైన ఉదాహరణలు మరియు ఉపశమన వ్యూహాలు.
🔗 AI శిక్షకుడు ఏమి చేస్తాడు
మోడల్ శిక్షణలో పాత్ర, నైపుణ్యాలు, వర్క్ఫ్లోలు మరియు కెరీర్ మార్గాలు.
🔗
ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ ఫలితాలను ఎలా అంచనా వేస్తాయో, సందర్భాలను ఎలా ఉపయోగిస్తాయో మరియు పరిమితులను ఎలా అంచనా వేస్తాయో ప్రారంభకులకు ప్రిడిక్టివ్ AI వివరించింది
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అంటే ఏమిటి?
దాని ప్రధాన భాగంలో, హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI మూడు విషయాలను మిళితం చేస్తుంది:
-
హ్యూమనాయిడ్ రూపం - మన శరీర ప్రణాళికను దాదాపుగా ప్రతిబింబించే శరీర ప్రణాళిక, కాబట్టి ఇది మెట్లను నావిగేట్ చేయగలదు, అల్మారాలను చేరుకోగలదు, పెట్టెలను తరలించగలదు, తలుపులు తెరవగలదు, ఉపకరణాలను ఉపయోగించగలదు.
-
మూర్తీభవించిన మేధస్సు - AI మేఘంలో మాత్రమే తేలుతూ ఉండదు; ఇది ప్రపంచాన్ని గ్రహించే, ప్రణాళిక వేసే మరియు పనిచేసే భౌతిక ఏజెంట్ లోపల ఉంది.
-
సాధారణీకరించదగిన నియంత్రణ - ఆధునిక రోబోలు దృష్టి, భాష మరియు చర్యను అనుసంధానించే నమూనాలను ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నాయి, తద్వారా ఒక విధానం అన్ని పనులను విస్తరించగలదు. దృష్టి-భాష-చర్య (VLA) నమూనాకు Google DeepMind యొక్క RT-2 ఒక కానానికల్ ఉదాహరణ [1].
సరళమైన విషయం ఏమిటంటే: హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అనేది మానవ శరీరం మరియు మెదడు కలిగిన రోబోట్, ఇది చూడటం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు చేయడం అనే వాటిని ఒకే ఒక్క పనిలో కాకుండా అనేక పనులలో ఆదర్శంగా మిళితం చేస్తుంది.
హ్యూమనాయిడ్ రోబోలను ఉపయోగకరంగా మార్చేది ఏమిటి🔧🧠
సంక్షిప్త సమాధానం: ముఖం కాదు, సామర్థ్యాలు . పొడవైన సమాధానం:
-
మానవ ప్రదేశాలలో చలనశీలత - మెట్లు, క్యాట్వాక్లు, ఇరుకైన నడవలు, ద్వారాలు, ఇబ్బందికరమైన మూలలు. మానవ పాదముద్ర అనేది కార్యాలయాల యొక్క డిఫాల్ట్ జ్యామితి.
-
నైపుణ్యం కలిగిన మానిప్యులేషన్ - రెండు సామర్థ్యం గల చేతులు, కాలక్రమేణా, ఒకే ఎండ్ ఎఫెక్టర్తో (ఒక్కో ఉద్యోగానికి తక్కువ కస్టమ్ గ్రిప్పర్లు) చాలా పనులను పూర్తి చేయగలవు.
-
మల్టీమోడల్ ఇంటెలిజెన్స్ - VLA మోడల్స్ మ్యాప్ ఇమేజ్లు + సూచనలు అమలు చేయగల మోటార్ ఆదేశాలకు మరియు టాస్క్ సాధారణీకరణను మెరుగుపరుస్తాయి [1].
-
సహకార సంసిద్ధత - మానిటర్ చేయబడిన స్టాప్లు, వేగం-మరియు-విభజన పర్యవేక్షణ మరియు శక్తి-మరియు-శక్తి పరిమితి వంటి భద్రతా అంశాలు సహకార రోబోట్ ప్రమాణాలు (ISO/TS 15066) మరియు సంబంధిత ISO భద్రతా అవసరాల నుండి వచ్చాయి [2].
-
సాఫ్ట్వేర్ అప్గ్రేడబిలిటీ - అదే హార్డ్వేర్ డేటా, సిమ్యులేషన్ మరియు నవీకరించబడిన విధానాల ద్వారా కొత్త నైపుణ్యాలను పొందగలదు (కొత్త పిక్-ప్లేస్ను నేర్పడానికి ఫోర్క్లిఫ్ట్ అప్గ్రేడ్లు లేవు) [1].
వీటిలో ఏవీ ఇంకా "సులభమైన బటన్" అంశాలు కావు. కానీ ఈ కాంబో వల్ల ఆసక్తి పెరుగుతూనే ఉంటుంది.
స్లయిడ్ కోసం మీరు దొంగిలించగల త్వరిత నిర్వచనం 📌
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అనేది మానవ ఆకారంలో ఉన్న రోబోట్ను మానవ వాతావరణంలో విభిన్న పనులను గ్రహించడానికి, తర్కించడానికి మరియు పనిచేయడానికి నియంత్రించే మేధస్సు - దృష్టి, భాష మరియు చర్యను అనుసంధానించే నమూనాల ద్వారా మరియు ప్రజలతో సహకారాన్ని అనుమతించే భద్రతా పద్ధతుల ద్వారా ఆధారితం [1][2].
స్టాక్: శరీరం, మెదడు, ప్రవర్తన
మీరు మానసికంగా హ్యూమనాయిడ్లను మూడు పొరలుగా వేరు చేస్తే, వ్యవస్థ తక్కువ రహస్యంగా అనిపిస్తుంది:
-
బాడీ - యాక్యుయేటర్లు, కీళ్ళు, బ్యాటరీ, సెన్సార్లు. బ్యాలెన్స్ + మానిప్యులేషన్ కోసం మొత్తం శరీర నియంత్రణ, తరచుగా కంప్లైంట్ లేదా టార్క్-నియంత్రిత కీళ్ళతో.
-
మెదడు - అవగాహన + ప్రణాళిక + నియంత్రణ. కొత్త తరంగం VLA : కెమెరా ఫ్రేమ్లు + సహజ భాషా లక్ష్యాలు → చర్యలు లేదా ఉప-ప్రణాళికలు (RT-2 టెంప్లేట్) [1].
-
ప్రవర్తన - పిక్-సార్టింగ్, లైన్సైడ్ డెలివరీ, టోట్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు హ్యూమన్-రోబోట్ హ్యాండ్ఆఫ్లు వంటి నైపుణ్యాల నుండి రూపొందించబడిన నిజమైన వర్క్ఫ్లోలు. ప్లాట్ఫారమ్లు వీటిని WMS/MESలోకి ప్లగ్ చేసే ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్లలో చుట్టేస్తాయి, తద్వారా రోబోట్ ఉద్యోగానికి సరిపోతుంది, దీనికి విరుద్ధంగా కాదు [5].
పనిలో కొత్త పనిని నేర్చుకుంటున్న వ్యక్తిలా ఆలోచించండి: చూడండి, అర్థం చేసుకోండి, ప్లాన్ చేయండి, చేయండి - రేపు దాన్ని బాగా చేయండి.
ఈరోజు హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI ఎక్కడ కనిపిస్తుంది 🏭📦
విస్తరణలు ఇప్పటికీ లక్ష్యంగా ఉన్నాయి, కానీ అవి కేవలం ల్యాబ్ డెమోలు కాదు:
-
గిడ్డంగి & లాజిస్టిక్స్ - టోట్ కదలిక, ప్యాలెట్-టు-కన్వేయర్ బదిలీలు, పునరావృతమయ్యే కానీ వేరియబుల్ అయిన బఫర్ పనులు; విక్రేతలు క్లౌడ్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ను పైలట్లకు మరియు WMSతో ఏకీకరణకు వేగవంతమైన మార్గంగా ఉంచుతారు [5].
-
ఆటోమోటివ్ తయారీ - మెర్సిడెస్-బెంజ్లో అప్ట్రోనిక్ యొక్క అపోలోతో పైలట్లు తనిఖీ మరియు సామగ్రి నిర్వహణను కవర్ చేస్తాయి; ప్రారంభ పనులు టెలిఆపరేషన్ ద్వారా బూట్స్ట్రాప్ చేయబడ్డాయి మరియు తరువాత బలమైన చోట స్వయంప్రతిపత్తితో నడుస్తాయి [4].
-
అధునాతన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి - బ్లీడింగ్-ఎడ్జ్ మొబిలిటీ/మానిప్యులేషన్ కాలక్రమేణా ఉత్పత్తులలోకి (మరియు భద్రతా సందర్భాలలో) జారిపోయే పద్ధతులను రూపొందిస్తూనే ఉంది.
మినీ-కేస్ నమూనా (నిజమైన పైలట్ల నుండి): ఇరుకైన లైన్సైడ్ డెలివరీ లేదా కాంపోనెంట్ షటిల్తో ప్రారంభించండి; డేటాను సేకరించడానికి టెలిఆప్/సహాయక డెమోలను ఉపయోగించండి; సహకార భద్రతా కవరుకు వ్యతిరేకంగా బలగాలు/వేగాలను ధృవీకరించండి; ఆపై ప్రక్కనే ఉన్న స్టేషన్లకు ప్రవర్తనను సాధారణీకరించండి. ఇది ఆకర్షణీయంగా లేదు, కానీ ఇది పనిచేస్తుంది [2][4].
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI ఆచరణలో ఎలా నేర్చుకుంటుంది 🧩
నేర్చుకోవడం ఒక విషయం కాదు:
-
అనుకరణ & టెలిఆపరేషన్ - మానవులు పనులను ప్రదర్శిస్తారు (VR/కైనెస్థెటిక్/టెలియోప్), స్వయంప్రతిపత్తి కోసం సీడ్ డేటాసెట్లను సృష్టిస్తారు. అనేక మంది పైలట్లు టెలిఆప్-సహాయక శిక్షణను బహిరంగంగా అంగీకరిస్తున్నారు ఎందుకంటే ఇది బలమైన ప్రవర్తనను వేగవంతం చేస్తుంది [4].
-
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ & సిమ్-టు-రియల్ - డొమైన్ రాండమైజేషన్ మరియు అడాప్టేషన్తో సిమ్యులేషన్ బదిలీలో శిక్షణ పొందిన విధానాలు; లోకోమోషన్ మరియు మానిప్యులేషన్కు ఇప్పటికీ సాధారణం.
-
విజన్-లాంగ్వేజ్-యాక్షన్ మోడల్స్ - RT-2-స్టైల్ పాలసీలు కెమెరా ఫ్రేమ్లను + టెక్స్ట్ లక్ష్యాలను చర్యలకు మ్యాప్ చేస్తాయి, వెబ్ జ్ఞానం భౌతిక నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి [1].
సాధారణ ఇంగ్లీషులో: దానిని చూపించు, దానిని అనుకరించు, దానితో మాట్లాడు - ఆపై మళ్ళీ చెప్పు.
భద్రత మరియు నమ్మకం: ఆకర్షణీయం కాని ముఖ్యమైన అంశాలు 🛟
ప్రజల దగ్గర పనిచేసే రోబోలు నేటి హైప్ కంటే చాలా కాలం ముందు నుంచే భద్రతా అంచనాలను వారసత్వంగా పొందుతున్నాయి. తెలుసుకోవలసిన రెండు యాంకర్లు:
-
ISO/TS 15066 - పరస్పర చర్యలు (వేగం-మరియు-విభజన పర్యవేక్షణ, శక్తి-మరియు-శక్తి పరిమితి) మరియు మానవ-శరీర సంబంధాల పరిమితులు [2]తో సహా సహకార అనువర్తనాలకు మార్గదర్శకత్వం.
-
NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ - రోబోట్ నిర్ణయాలు నేర్చుకున్న నమూనాల నుండి వచ్చినప్పుడు మీరు డేటా, మోడల్ నవీకరణలు మరియు ఫీల్డ్ చేయబడిన ప్రవర్తనలకు వర్తింపజేయగల గవర్నెన్స్ ప్లేబుక్ (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE). [3].
TL;DR - గొప్ప డెమోలు బాగున్నాయి; ధృవీకరించబడిన భద్రతా కేసులు మరియు పాలన చల్లగా ఉన్నాయి.
పోలిక పట్టిక: ఎవరు ఏమి నిర్మిస్తున్నారు, ఎవరి కోసం 🧾
(అసమాన అంతరం ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉంది. కొంచెం మానవీయంగా, కొంచెం గజిబిజిగా ఉంది.)
| సాధనం / రోబోట్ | ప్రేక్షకులు | ధర / యాక్సెస్ | ఇది ఆచరణలో ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| చురుకుదనం అంకె | వేర్హౌసింగ్ ఆపరేషన్లు, 3PLలు; టోట్/బాక్స్ కదలికలు | ఎంటర్ప్రైజ్ విస్తరణలు/పైలట్లు | త్వరిత WMS/MES ఇంటిగ్రేషన్ మరియు వేగవంతమైన టైమ్-టు-పైలట్ కోసం పర్పస్-బిల్ట్ వర్క్ఫ్లోస్ ప్లస్ క్లౌడ్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్ [5]. |
| అప్ట్రోనిక్ అపోలో | తయారీ & లాజిస్టిక్స్ బృందాలు | పెద్ద OEM లతో పైలట్లు | మానవులకు సురక్షితమైన డిజైన్, మార్చుకోగల-బ్యాటరీ ఆచరణాత్మకత; పైలట్లు లైన్సైడ్ డెలివరీ మరియు తనిఖీ పనులను కవర్ చేస్తారు [4]. |
| టెస్లా ఆప్టిమస్ | సాధారణ ప్రయోజన పనులపై పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి | వాణిజ్యపరంగా అందుబాటులో లేదు | పునరావృతమయ్యే/సురక్షితం కాని పనులకు (ప్రారంభ దశ, అంతర్గత అభివృద్ధి) సమతుల్యత, అవగాహన మరియు తారుమారుపై దృష్టి పెట్టండి. |
| బిడి అట్లాస్ | అధునాతన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి: చలనశీలత & మానిప్యులేషన్ సరిహద్దు | వాణిజ్యపరమైనది కాదు | మొత్తం శరీర నియంత్రణ మరియు చురుకుదనాన్ని పెంచుతుంది; తరువాత ఉత్పత్తులను రవాణా చేసే డిజైన్/నియంత్రణ పద్ధతులను తెలియజేస్తుంది. |
(అవును, ధర అస్పష్టంగా ఉంది. ప్రారంభ మార్కెట్లకు స్వాగతం.)
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI ని మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు ఏమి చూడాలి 🧭
-
ఈ రోజు సరిపోయే పని vs. రోడ్మ్యాప్ - ఈ త్రైమాసికంలో ఇది మీ టాప్ 2 ఉద్యోగాలను చేయగలదా, కేవలం కూల్ డెమో ఉద్యోగం మాత్రమే కాదు.
-
భద్రతా కేసు - ISO సహకార భావనలు (వేగం-మరియు-విభజన, శక్తి-మరియు-శక్తి పరిమితులు) మీ సెల్లోకి ఎలా మ్యాప్ అవుతాయో అడగండి [2].
-
ఇంటిగ్రేషన్ భారం - ఇది మీ WMS/MES గురించి మాట్లాడుతుందా, మరియు అప్టైమ్ మరియు సెల్ డిజైన్ను ఎవరు కలిగి ఉంటారు; కాంక్రీట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ టూలింగ్ మరియు భాగస్వామి ఇంటిగ్రేషన్ల కోసం చూడండి [5].
-
లెర్నింగ్ లూప్ - కొత్త నైపుణ్యాలను ఎలా సంగ్రహిస్తారు, ధృవీకరించబడతారు మరియు మీ విమానాల అంతటా ఎలా విస్తరించబడతారు.
-
సర్వీస్ మోడల్ - పైలట్ నిబంధనలు, MTBF, విడిభాగాలు మరియు రిమోట్ డయాగ్నస్టిక్స్.
-
డేటా గవర్నెన్స్ - రికార్డింగ్లను ఎవరు కలిగి ఉన్నారు, ఎడ్జ్ కేసులను ఎవరు సమీక్షిస్తారు మరియు RMF-అలైన్డ్ నియంత్రణలు ఎలా వర్తింపజేయబడతాయి [3].
సాధారణ పురాణాలు, మర్యాదగా విప్పు 🧵
-
"హ్యూమనాయిడ్స్ అంటే రోబోలకు కేవలం కాస్ప్లే లాంటివి." కొన్నిసార్లు చక్రాల బాట్ గెలుస్తుంది. కానీ మెట్లు, నిచ్చెనలు లేదా చేతి పరికరాలు పాల్గొన్నప్పుడు, మానవ శరీర నిర్మాణం అనేది ఒక లక్షణం, నైపుణ్యం కాదు.
-
"ఇదంతా ఎండ్-టు-ఎండ్ AI, నియంత్రణ సిద్ధాంతం లేదు." నిజమైన వ్యవస్థలు క్లాసికల్ నియంత్రణ, స్థితి అంచనా, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు నేర్చుకున్న విధానాలను మిళితం చేస్తాయి; ఇంటర్ఫేస్లు మాయాజాలం [1].
-
“డెమో తర్వాత భద్రత స్వయంగా సర్దుకుంటుంది.” దీనికి విరుద్ధంగా. భద్రత అనేది మీరు చుట్టూ ఉన్న వ్యక్తులతో కూడా ప్రయత్నించగల దానికంటే ఎక్కువ దూరం వెళుతుంది. ప్రమాణాలు ఒక కారణం కోసం ఉన్నాయి [2].
సరిహద్దులో ఒక చిన్న పర్యటన 🚀
-
హార్డ్వేర్ - కాంపాక్ట్, ఆన్-డివైస్ వేరియంట్లపై VLAలు ఉద్భవిస్తున్నాయి, తద్వారా రోబోట్లు తక్కువ జాప్యంతో స్థానికంగా అమలు చేయగలవు, అయితే భారీ మోడల్లు అవసరమైన చోట హైబ్రిడ్/క్లౌడ్గా ఉంటాయి [1].
-
పరిశ్రమ పైలట్లు - ప్రయోగశాలలకు అతీతంగా, ఆటోమేకర్లు హ్యూమనాయిడ్లు మొదట లివరేజ్ను ఎక్కడ సృష్టిస్తాయో (మెటీరియల్ హ్యాండ్లింగ్, తనిఖీ) టెలిఆప్-సహాయక శిక్షణతో మొదటి రోజు వినియోగాన్ని వేగవంతం చేయడానికి పరిశీలిస్తున్నారు [4].
-
ఎంబోడీడ్ బెంచ్మార్క్లు - విద్యాసంస్థలు మరియు పరిశ్రమలలో ప్రామాణిక టాస్క్ సూట్లు జట్లు మరియు ప్లాట్ఫామ్లలో పురోగతిని అనువదించడానికి సహాయపడతాయి [1].
అది జాగ్రత్తగా ఆశావాదంలా అనిపిస్తే - అదే. పురోగతి ముద్దగా ఉంది. అది సాధారణం.
రోడ్మ్యాప్లలో “హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI” అనే పదబంధం ఎందుకు కనిపిస్తూనే ఉంది 🌍
ఇది ఒక కన్వర్జెన్స్ కోసం ఒక చక్కని లేబుల్: మానవ ప్రదేశాలలో సాధారణ-ప్రయోజన రోబోలు, "స్టేషన్ 3లో నీలిరంగు బిన్ను ఉంచండి, ఆపై టార్క్ రెంచ్ను పొందండి" వంటి సూచనలను తీసుకోగల మోడల్ల ద్వారా శక్తిని పొందుతాయి మరియు దానిని చేయండి. మీరు VLA-శైలి తార్కికం మరియు సహకార-భద్రతా పద్ధతులతో ప్రజలకు సరిపోయే హార్డ్వేర్ను కలిపినప్పుడు, ఉత్పత్తి ఉపరితల వైశాల్యం విస్తరిస్తుంది [1][2][5].
చివరి వ్యాఖ్యలు - లేదా గాలులు చాలా పొడవుగా ఉన్నాయి, చదవలేదు 😅
-
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI = వివిధ పనులను గ్రహించగల, ప్లాన్ చేయగల మరియు పనిచేయగల మూర్తీభవించిన మేధస్సు కలిగిన మానవ ఆకారపు యంత్రాలు.
-
ఆధునిక బూస్ట్ VLA మోడళ్ల నుండి వస్తుంది, ఇవి రోబోట్లు భాష మరియు చిత్రాల నుండి భౌతిక చర్యల వరకు సాధారణీకరించడానికి సహాయపడతాయి [1].
-
గిడ్డంగి మరియు తయారీలో ఉపయోగకరమైన విస్తరణలు ఉద్భవిస్తున్నాయి, భద్రతా చట్రాలు మరియు ఇంటిగ్రేషన్ సాధనాలు విజయం సాధించడం లేదా విచ్ఛిన్నం చేయడం [2][4][5].
ఇది పెద్ద విషయం కాదు. కానీ మీరు సరైన మొదటి పనిని ఎంచుకుంటే, సెల్ను బాగా డిజైన్ చేసి, లెర్నింగ్ లూప్ను హమ్ చేస్తూ ఉంటే, యుటిలిటీ మీరు అనుకున్న దానికంటే త్వరగా కనిపిస్తుంది.
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అనేది మ్యాజిక్ కాదు. ఇది ప్లంబింగ్, ప్లానింగ్ మరియు పాలిషింగ్ - అంతేకాకుండా మీరు స్పష్టంగా హార్డ్-కోడ్ చేయని పనిని రోబోట్ పూర్తి చేసినప్పుడు కొన్ని క్షణాల ఆనందం. మరియు అప్పుడప్పుడు ప్రతి ఒక్కరినీ ఊపిరి పీల్చుకునేలా, ఆపై చప్పట్లు కొట్టేలా చేసే వికృతమైన సేవ్. అదే పురోగతి. 🤝🤖
ప్రస్తావనలు
-
గూగుల్ డీప్మైండ్ - RT-2 (VLA మోడల్) : మరింత చదవండి
-
ISO - సహకార రోబోట్ భద్రత : మరింత చదవండి
-
NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ : మరింత చదవండి
-
రాయిటర్స్ - మెర్సిడెస్-బెంజ్ × అప్ట్రోనిక్ పైలట్లు : మరింత చదవండి
-
అజిలిటీ రోబోటిక్స్ - ఆర్కెస్ట్రేషన్ & ఇంటిగ్రేషన్ : మరింత చదవండి