ロボット + LLM ≠ 身体化された知能?

Heart of Machine PRO · メンバー ニュースレター第 36 週

---- 今週は、慎重に検討する価値のあるAI＆ロボティクス業界の重要なこと⑤について説明します ----

1. ロボット LLM ≠ 身体化された知性?

汎用ヒューマノイド ロボットの LLM テクノロジー ロードマップの次のステップは何ですか?身体化された知能につながる一般的なロボット LLM における主な技術的課題は何ですか? LLM が普及する前、ボストン ダイナミクスはどのようにしてロボットを作っていたのでしょうか?シーンの理解と人間と機械のコラボレーション技術におけるブレークスルーはどのような機会をもたらすでしょうか? ...

2. Llama 2 のオープンソース エコシステムはパイか罠か?

Llama 2 によってもたらされたオープンソース エコシステムは信頼できますか? Baichuan-2 は国内における Llama 2 の後継となると期待されていますか?オープンソース LLM トレーニング スライスの重要性は何ですか?オープンソースとクローズドソース、国内大型モデル分野の競争環境はどうなっているのか？ Llama 2 のオープンソース エコシステムは信頼できますか? Baichuan-2 はラマ 2 の国内代替となる可能性がありますか?オープンソース LLM トレーニング スライスの重要性は何ですか?国内大型モデル分野におけるオープンソースとクローズドソースの競争環境はどうなっているのでしょうか?

3. RLAIF は信頼できる代替手段ですか?人間（H）を人工知能（AI）に置き換える？

RLAIF はどのように実装されますか? AI アノテーションはどのように RL を強化しますか?ラリフのメリットは何ですか？ LLM は RLAIF トレーニングに基づいてどのようにパフォーマンスを発揮しますか? RLAIFがRLHFに代わることは可能でしょうか? RLHF は将来的に必要になるでしょうか? Google は最近他にどのような RL 研究を行っていますか? ...

4. OpenAI の秘密トレーニング GPT-5

GPT-5 うわさ話はありますか? GPT-5の機能は何ですか? GPT-5は本当に存在するのでしょうか？サム・アルトマンは以前、GPT-5には取り組んでいないと言っていましたね？ ...

5. AI が翻訳作業を引き継ぐまでに何年かかりましたか?

なぜスペインのウェブサイト編集者は全員「解雇」されたのでしょうか? AI を使用して Web サイトを翻訳することは信頼できますか? Google から始まった AI 翻訳開発の歴史について学びませんか? 10 年前の AI 翻訳がどのようなものか覚えていますか? AI翻訳は今後どこまで発展していくのでしょうか？ なぜスペイン語ウェブサイトの編集者は全員解雇されるのでしょうか?人工知能を使用して Web サイトを翻訳することは信頼できますか? Googleを起点とした人工知能翻訳の発展を見てみましょう。 10 年前の人工知能翻訳がどのようなものだったのか覚えていますか?現在の人工知能翻訳はどのような方向に発展していくのでしょうか？

このニュースレターの完全版には、AI とロボット工学に関する 5 つのトピックの解釈と 29 の重要なニュース更新が含まれています。そのうち技術点は9点、国内点は11点、海外点は9点です。

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重要事項の解釈①ロボット LLM ≠ 身体化された知能?

日時: 9月6日

イベント: Zhihui Junは最近、インタビューで、彼の起業家チームの一般的な人型ロボットLLM開発計画には、データセンターの設立とハードウェア構造の反復的な再構築が含まれていることを明らかにしました。

Zhihui Jun、一般的な人型ロボットと LLM テクノロジーの次のステップについてどう思いますか?

1. Zhihui Jun 氏はインタビューで、LLM 汎用ヒューマノイド ロボットの具現化インテリジェンス テクノロジーのルートにおいて、中核となる閾値はデータにあると述べました。 Zhiyuan Robotics の最近の焦点の 1 つは、独自のデータセンターを構築することです。

Zhihui Jun は、データ作業には「教師あり学習データ」、「シミュレーション データ」、「AIGC 生成データ」が含まれると要約しました

Zhihui Jun氏は、次の計画は数カ月以内に臨港を立ち上げ、ロボットの汎化能力を強化するためにモーションデータを埋めるためのシナリオとシミュレーションプラットフォームを確立することであると述べた。

2. Zhiyuan Robot の仕事のもう 1 つの焦点は、ロボットの動作パフォーマンスを向上させることを目的として、ハードウェア構造を反復的に再構築することです。

Zhiyuan Robotは現在、人型ロボットの価格を20万元以下に抑えると発表している

Zhihui 氏は、価格が 20 万元に達しない場合、人型ロボットは商品化されないと述べています

② 20万元という評価額は、新エネルギー自動車製造業界の一部の労働者をロボットに置き換えるのに必要な1～2年の投資回収期間に匹敵する。

4. Zhiyuan Robotics チームの量産コスト管理方法には 2 つの側面が含まれます:

関節モーターや器用ハンドなどのコアコンポーネントを自社開発するなど、自社開発ルートを採用することでコストを半減できる

ソフトウェアとアルゴリズムを使用して精度要件を満たすことでハードウェアのコストを削減

Zhihui Jun氏は、彼らの主な目標は工業製造分野での商業化を達成することであり、来年下半期にはこの目標を達成する予定であると述べた。

6. Zhihui Jun 氏はまた、同社の商品化における隠れた一線、すなわち、汎用人型ロボットの最終目標に向かう途中で「途中で卵を産む」ことについても言及しました。

① ユニバーサル ヒューマノイド ロボットには、最も包括的なロボット技術スタックが含まれており、その実装プロセスにはさまざまな最先端技術の開発と最適化が含まれており、特殊な形式のさまざまな革新的なロボット製品を生み出すことができます。

Zhiyuan Robot の遠征 A1 以外に、中国で汎用人型ロボットを開発しているチームはどこですか? [6] [7]

ユニバーサル ロボットと LLM は身体化された知能に相当しますか? [2] [3] [26]

チューリング賞受賞者、中国科学院学会員、清華大学相互情報研究所所長の姚其之氏は、2023年世界ロボット会議で次のように述べた: 将来のAGIには、相互作用する具体化されたエンティティが必要である現実の物理世界と連携してさまざまなタスクを完了することで、このようなタスクは業界に真のより大きな価値をもたらすことができます。同時に、Yao Qizhi 氏は、身体化ロボットは現在 4 つの主要な課題に直面していると指摘しました。

1. ロボットは、最低レベルの制御を 1 ステップで直接達成するための大規模な言語モデルのような基本的な大規模モデルを持つことはできません。

2. コンピューティング能力の課題。 Google が開発した Robotics Transformer モデルを使用しても、ロボット制御を実現するにはまだ多くの改善が必要です

3. ロボットのマルチモーダルな感覚認識をすべて統合する方法には、解決すべき多くの問題がまだ残されています。

ロボットの開発には大量のデータ収集が必要であり、多くのセキュリティとプライバシーの問題にも直面します

LLM が普及する前、ボストン ダイナミクスはどのようにしてロボットを作っていたのでしょうか?

2021 年、ボストン ダイナミクスのシニア ロボット エンジニアであり、アトラス認識ソフトウェア開発の責任者であるパット マリオンは、アトラス パルクールの背後にあるテクノロジーを説明する記事を発表しました。 [4]

Atlas による優れたパルクール機能の実現には、主にパルクール認知機能、Atlas 行動ライブラリ、モデル予測制御という 3 つのテクノロジーの側面が関係しています。

2. パルクールの認知能力: 高度な深度カメラ、認識アルゴリズム、高度なマップ、その他のコンポーネントの使用を含む

① Atlas は、TOF 深度カメラを使用して、1 秒あたり 15 フレームで環境の点群を生成します。点群は、測距の大規模な集合です。

② TOF(Time of Flight)とは直訳すると「飛行時間」となります。測距原理は、対象物に光パルスを連続的に送信し、対象物から戻ってくる光をセンサーで受信し、光パルスの飛行時間（往復時間）を検出することで対象物の距離を求めるものです。

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