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Conclusiones esencia de ZDNET

• La IA física es la última frontera de tendencia de la tecnología.
• Aprovecha datos del mundo efectivo para robots más autónomos.
• Sus primeras etapas podrían estar a la presencia ahora mismo.

El tirada de ChatGPT hace más de tres primaveras desencadenó un frenesí de IA. Si aceptablemente los modelos de IA continúan volviéndose más capaces, para ser en realidad lo más aperos posible para las personas en su vida cotidiana, necesitan tener camino a las tareas cotidianas. Eso sólo es posible permitiéndoles comportarse fuera de un chatbot en la pantalla de su computadora portátil y más presente en su entorno.

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Introduzca la última palabra de moda en la industria: IA física. El término estuvo plenamente expuesto en el Consumer Electronics Show (CES) la semana pasada, y casi todas las empresas promocionaron un nuevo maniquí o hardware que puede contribuir al avance del espacio, incluida Nvidia. Durante el discurso de tolerancia de la compañía, el CEO Jensen Huang incluso comparó la importancia de la IA física con la del tirada de ChatGPT.

“El momento ChatGPT para la IA física está aquí: cuando las máquinas comiencen a comprender, razonar y efectuar en el mundo efectivo”, dijo.

¿Qué es la IA física?

La IA física se puede aclarar generalmente como la IA implementada en hardware que puede percibir el mundo que la rodea y luego razonar para realizar u orquestar acciones. Ejemplos populares que incluyen vehículos autónomos y robots, pero los robots que utilizan IA para realizar tareas existen desde hace décadas. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

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Según Anshuman Saxena, vicepresidente y director común de conducción automatizada y robótica de Qualcomm, la distinción radica en la capacidad del androide para razonar, efectuar e interactuar con el mundo que lo rodea.

“La idea común de una dependencia de pensamientos, un razonamiento, un cerebro, que funcionará en un contexto y tomará algunas acciones como lo harían los humanos, esa es la verdadera definición de IA física”, dijo Saxena.

Por ejemplo, un androide humanoide podría ir un paso más allá de realizar una tarea como mover materiales o paquetes según las indicaciones y, en cambio, podría percibir su entorno para realizar la tarea de forma intuitiva.

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Sin requisa, los ejemplos no tienen por qué ser tan elaborados; de hecho, según Ziad Asghar, vicepresidente senior y director común de XR, wearables e IA personal de Qualcomm, es posible que ya tengas un excelente ejemplo de IA física.

“Las lentes inteligentes son la mejor representación de la IA física”, afirmó Asghar. “Son un dispositivo que básicamente está presente y puede ver lo que estás viendo; pueden escuchar lo que estás escuchando, por lo que están en tu mundo físico”.

Una relación de datos simbiótica

Saxena añade que si aceptablemente los robots humanoides serán aperos en casos en los que los humanos no quieran realizar una tarea, ya sea porque es demasiado tediosa o demasiado arriesgada, no reemplazarán a los humanos. Ahí es donde los dispositivos portátiles con IA, como las lentes inteligentes, desempeñan un papel importante, ya que pueden aumentar las capacidades humanas.

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Pero más allá de eso, los wearables de IA podrían en efectividad retroalimentarse de otros dispositivos físicos de IA, como los robots, al proporcionar un conjunto de datos de entrada calidad basado en perspectivas y ejemplos de la vida efectivo.

“¿Por qué los LLM son tan buenos? Porque hay un montón de datos en Internet, mucha información contextual y todo eso, pero los datos físicos no existen”, dijo Saxena.

El problema que describe es uno que a menudo obstaculiza el explicación físico de la IA. Adecuado a que es demasiado arriesgado entrenar robots en el mundo efectivo, por ejemplo poniendo autos autónomos en las carreteras, las empresas deben crear simulaciones de datos sintéticos para entrenar y probar estos modelos. Muchas empresas intentaron acometer este problema en el CES.

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Nvidia lanzó nuevos modelos que comprenden el mundo efectivo que te rodea y pueden estar de moda para crear datos sintéticos y simulaciones que emulan escenarios de vida realistas. Qualcomm ofrece una pila física integral de IA que combina un nuevo procesador Qualcomm Dragonwing serie IQ10, osado en CES, con las herramientas necesarias para la resumen y el entrenamiento de datos de IA.

La creación de conjuntos de datos para esta capacitación suele ser un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Sin requisa, los robots podrían usar los datos de los dispositivos portátiles que la familia ya usa todos los días, que en efectividad son datos físicos de IA que son fieles a las experiencias humanas.

“Piense en estos sensores, las lentes, tantas cosas que hay allí, que, si tengo las lentes puestas y realizo una influencia basada en ‘Oh, vi poco aquí’, se genera inmediatamente tanta información, que todavía puede ayudar a los robots, creando un nuevo conjunto de información hoy”, dijo Saxena.

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Dadas las preocupaciones de privacidad que pueden surgir al utilizar sus datos cotidianos para entrenar robots, Saxena destacó que los datos de sus dispositivos portátiles siempre deben mantenerse en el más detención nivel de privacidad. Como resultado, los datos, que ya deberían ser anonimizados por la empresa de dispositivos portátiles, podrían ser muy aperos para entrenar robots. Luego, ese androide puede crear más datos, lo que dará como resultado un ecosistema saludable.

“Creo que este intercambio de contexto, este intercambio de IA entre ese androide y los dispositivos de IA portátiles que tienes a tu aproximadamente es el beneficio que podrás acumular”, añadió Asghar.