Tag: 机器人

五个简单问题：什么是 Meta AI？您可以将其关闭吗？

Meta 人工智能工具的推出在用户中引起了一波困惑，因为人工智能机器人降临到应用程序上并开始与真人互动。 拥有 Facebook、Instagram、Messenger 和 WhatsApp 的 Meta 公司继 2023 年在美国首次推出后，于周五在澳大利亚和其他几个国家推出了新的虚拟助手。 虽然该工具是使用 Meta 改进的 Llama 3 开源语言模型构建的，但它遇到了一些问题，一些有趣和沮丧的用户都在网上分享了这些问题。 人们看到机器人冒充具有虚构生活经历的人类，其中包括一个 聊天机器人加入了 Facebook 上的妈妈群组，谈论它的“孩子”，暴露了该技术的一些陷阱和局限性。 以下是关于 Meta AI 以及该技术对用户意味着什么的五个简单问题。 什么是元人工智能？ Meta AI 是一种人工智能工具，用于以与竞争对手类似的方式回答问题 聊天GPT, Google Gemini 和微软副驾驶。 它是一种生成式人工智能，根据在线数据进行训练，可以处理语言以在聊天中提供智能响应，包括模仿人类对话的后续响应。 Meta AI 出现在 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 的社交媒体源和搜索栏上，向用户提示主题并在发送查询时启动聊天。 人们还发现它参与 Facebook 群组中的对话。 Meta 为何推出它？ 自 2022 年 ChatGPT 席卷互联网以来，人工智能领域的竞争一直在加剧，所有主要科技巨头都推出了自己的版本。 昆士兰大学商学院副教授斯坦·卡拉纳西奥斯 (Stan Karanasios) 告诉美国广播公司 […]

Takeo Kanade，工程师：“人工视觉将带来隐形传送，但不会分解你的身体并将其发送到另一个地方” | 技术

Takeo Kanade（日本兵库县，78 岁）流利地讲述着他 40 多年来致力于的人工视觉。 这一科学学科使您能够从球的角度观看足球比赛或通过鹰眼观看网球比赛。 Kanade 与他的同事 Bruce Lucas 开发的基本算法称为 Lucas-Kanade 方法，可以帮助计算机和机器人理解移动图像。 他的工作还为改善机器人手术、自动驾驶和面部识别做出了贡献。 “未来，机器人将在某种程度上比人类更好，”他承认。 由于他在数学上的发展，奏获得了 BBVA 基金会颁发的信息和通信技术类别知识前沿奖。 这位研究人员于 1974 年获得京都大学电气工程博士学位。当他 5 岁时去钓鱼并制作了自己的鱼钩时，他发现了自己对工程学的热情。 他是该校计算机科学和机器人学教授 卡内基梅隆大学匹兹堡分校 （美国），生活质量技术中心的创始人，并于 2006 年至 2012 年间担任该中心的负责人。 问。 您认为机器人视觉有一天会与人类视觉相媲美吗？ 回答。 是的，在某些时候它可能比人类更好。 事实上，在某些领域它们已经更好了，例如在计算机面部识别方面。 长期以来，这被认为是一个具有巨大优势的领域，因为我们善于识别我们认识的人。 然而，如果我们在陌生的环境中遇到了新朋友，我们常常会忽视他们。 P。 这两者中哪一个最不可能失败？ R。 人类。 自动驾驶汽车可以全方位观察200米，并且非常精确地识别其他汽车、行人或自行车的位置，但我们有更好的理解。 我们可以对你前面的车发生的情况有一些预期。 您还可以识别您是否在学校附近开车，并预测可能过马路的儿童。 计算机正试图达到这种理解水平，但目前还不是那么好。 避免发生事故至关重要。 更多信息 P。 有一天，驾驶会实现 100% 自动驾驶吗？ R。 十年甚至更短的时间内。 然而，人们必须被说服。 这就像汽车的使用一样，虽然它会导致事故和死亡，但它所带来的好处却如此之大，以至于作为一个社会，我们接受它。 […]

阿特拉斯（Atlas），一个看起来像《星球大战》中的柔术机器人，将用于制造汽车

阿特拉斯 他躺在地板上，当他想站起来时，他会向内转动双脚和膝盖。 这是他作为一个人永远无法做到的。 即使是最好的柔术演员也不是。 他的脸没有鼻子、没有嘴、没有眼睛，只有一个大的圆形屏幕，什么也没有显示，但在圆周边缘发出光线。 他很让人想起星球大战《幽灵的威胁》中的一些赛车修理机器人。 该机器有手、手臂和腿。 他可以行走、跳跃和操纵物体。 而且看起来比之前的版本更加时尚、紧凑； 制造公司波士顿动力公司近年来一直在其中工作。 新型人形机器人是 全电动 旨在在现实世界中开展工作。 他既可以担任建筑工地助理，也可以担任守夜人。 当然还有更多。 波士顿动力公司并不清楚新Atlas的局限性； 这就是为什么它表示已与汽车制造商现代达成协议，以便可以在其工厂测试机器人。 Atlas 的前一个版本已经令人印象深刻。 波士顿动力公司数十年来一直致力于该设备的研发。 我们看到他让许多人无法跳跃，并且完全遵守他从人类那里收到的口头命令。 这个新版本是全电动的，效率更高。 或者说，这家科技公司希望如此，这也是开发流行机器狗 Spot 的公司所希望的。 同样，他手中的镊子仍在继续工作，以便他能够用它们执行新的动作。 波士顿动力公司表示：“我们将 Atlas 的电动版本设计得更强大、更灵巧、更敏捷。” 该公司还指出，他们本可以赋予 Atlas 更加人性化的外观，就像许多制造公司最近所做的那样。 然而，该计划是让机器“尽可能高效地移动来完成任务，而不是受到人类运动范围的限制”。 波士顿动力公司表示：“阿特拉斯将以超出人类能力的方式移动。” 目前，该设备仍处于测试阶段； 这意味着只有与之达成协议的公司才能在受控环境中测试该技术。 目前还没有官方发布日期。 也没有预期的价格。 当上市时，Atlas 很可能不会有类似的形状； 但这将是一个完全不同的机器人。 1713545367 #阿特拉斯Atlas一个看起来像星球大战中的柔术机器人将用于制造汽车 2024-04-19 09:13:58

皮尔警方宣布逮捕皮尔逊机场黄金抢劫案

皮尔地区警察局和美国烟酒枪械局表示，他们计划周三宣布逮捕涉嫌从多伦多皮尔逊国际机场盗窃约 2000 万美元黄金和近 200 万美元现金的人。 该公告将于事件发生整整一年后于美国东部时间上午 8:30 在布兰普顿发布。 CBC新闻将现场直播这一消息。 在一份新闻通报中，执法部门表示，作为针对这起备受瞩目的盗窃案的联合调查的“24K 项目”的一部分，他们将披露“与皮尔逊国际机场黄金和现金盗窃案有关的细节和逮捕情况”。 皮尔区警察局长 Nishan Duraiappah，侦探中士。 迈克·马维蒂（Mike Mavity）和负责烟酒枪械局的特工埃里克·德格里（Eric DeGree）计划发表讲话。 过去 12 个月，警方对此案鲜有提及。 在回答 CBC 新闻最近提出的问题时，警方表示，调查人员正在“夜以继日地寻找、逮捕和指控这起犯罪事件的责任人”。 布林克起诉加拿大航空机器人 与此同时，总部位于迈阿密的安全公司 Brink's 正在起诉加拿大航空，指控其允许窃贼进入加拿大航空机场设施并携带金条和现金离开。 Brink 发言人凯·法里斯 (Kaye Faris) 在周二发送的一封电子邮件中表示：“我们今天也注意到了这一消息，并期待在明天的新闻发布会上听到皮尔警察局的更多信息。” 据CBC新闻获得的法庭文件显示，2023年4月14日，两家瑞士银行Raiffeisen和Valcambi委托Brink's将400多公斤黄金和1,945,843美元的美国纸币从苏黎世转移到多伦多。 当时，黄金的价值刚刚超过 1,320 万瑞士法郎，按当前汇率计算，相当于近 2,000 万加元。 这批货物搭乘AC881航班于当地时间4月17日下午1点25分从苏黎世起飞，并于下午3点56分安全抵达皮尔逊，没有发生任何事故。 大约 20 分钟后，两批印有“银行票据”和“金条”字样的货物从飞机上卸下，并在大约一个半小时后存放在加拿大航空的存储设施中。 诉讼称，就在那时事情出了问题。 布林克在文件中称，“下午 6 点 32 分左右，一名身份不明的人进入了 AC 的货物储存设施。 “没有适当的安全协议或功能来监控、限制或以其他方式监管身份不明的个人对设施的访问。” 2023 年 4 月 […]

观看迷你人形机器人展示他们的足球技能

足球机器人进行了升级。 使用由人工智能驱动的深度强化学习进行训练的两足机器人可以比接受脚本课程的机器人更快地行走、转身踢球以及跌倒后站起来。 盖伊·杠杆 谷歌 DeepMind 和他的同事们将电池供电 Robotis OP3 机器人它高约 50 厘米，有 20 个关节，经过 240 小时的深度强化学习。 这项技术结合了人工智能训练的两个关键原则：强化学习让智能体通过反复试验获得技能，其目标是因正确选择而获得奖励的次数多于错误选择，而深度学习则使用神经网络层——试图模仿人类大脑——分析人工智能显示的数据中的模式。 研究人员将他们的机器人与使用预先编写的技能工作的机器人进行了比较。 经过深度强化学习训练的人比其他人走得快 181%，转身快 302%，踢球更用力 34%，在一对一比赛中摔倒后站起来的速度比其他人快 63%。 “这些行为很难手动设计和编写脚本，”Lever 说。 这项研究推动了机器人领域的发展 乔纳森·艾特肯 在英国谢菲尔德大学。 “本文处理的最重要的问题之一是缩小模拟与真实的差距，”他说。 这就是在模拟中学到的技能不一定能很好地转移到现实生活环境中的地方。 他说，谷歌 DeepMind 团队提出的解决方案是一个有用的解决方案，即使用物理引擎来模拟训练案例，而不是让机器人在现实生活中重复尝试事物并将其用作神经网络分析的训练数据。 但团队成员表示，“踢足球的机器人并不是最终目标” 托马斯·哈诺亚。 艾特肯说：“这项工作的目的不是很快生产出在英超联赛中比赛的人形机器人，而是了解我们如何快速培养复杂的机器人技能，使用综合训练方法来培养可以迅速、更重要的是，能够稳健地转移到实际工作应用中。” 主题： 1713202156 #观看迷你人形机器人展示他们的足球技能 2024-04-10 19:00:44

观看迷你人形机器人展示他们的足球技能

足球机器人进行了升级。 使用由人工智能驱动的深度强化学习进行训练的两足机器人可以比接受脚本课程的机器人更快地行走、转身踢球以及跌倒后站起来。 盖伊·杠杆 谷歌 DeepMind 和他的同事们将电池供电 Robotis OP3 机器人它高约 50 厘米，有 20 个关节，经过 240 小时的深度强化学习。 这项技术结合了人工智能训练的两个关键原则：强化学习让智能体通过反复试验获得技能，其目标是因正确选择而获得奖励的次数多于错误选择，而深度学习则使用神经网络层——试图模仿人类大脑——分析人工智能显示的数据中的模式。 研究人员将他们的机器人与使用预先编写的技能工作的机器人进行了比较。 经过深度强化学习训练的人比其他人走得快 181%，转身快 302%，踢球的力气大 34%，在一对一比赛中摔倒后站起来的速度比其他人快 63%。 “这些行为很难手动设计和编写脚本，”Lever 说。 这项研究推动了机器人领域的发展 乔纳森·艾特肯 在英国谢菲尔德大学。 “本文处理的最重要的问题之一是缩小模拟与真实的差距，”他说。 这就是在模拟中学到的技能不一定能很好地转移到现实生活环境中的地方。 他说，谷歌 DeepMind 团队提出的解决方案是一个有用的解决方案，即使用物理引擎来模拟训练案例，而不是让机器人在现实生活中重复尝试事物并将其用作神经网络分析的训练数据。 但团队成员表示，“踢足球的机器人并不是最终目标” 托马斯·哈诺亚。 “这项工作的目的不是很快生产出在英超联赛中比赛的人形机器人，”艾特肯说，“而是了解我们如何快速培养复杂的机器人技能，使用综合训练方法来培养可以迅速、更重要的是，能够稳健地转移到实际工作应用中。” 主题： 2024-04-10 19:00:44 1712808918

观看迷你人形机器人展示他们的足球技能

足球机器人进行了升级。 使用由人工智能驱动的深度强化学习进行训练的两足机器人可以比接受脚本课程的机器人更快地行走、转身踢球以及跌倒后站起来。 盖伊·杠杆 谷歌 DeepMind 和他的同事们将电池供电 Robotis OP3 机器人它高约 50 厘米，有 20 个关节，经过 240 小时的深度强化学习。 这项技术结合了人工智能训练的两个关键原则：强化学习让智能体通过反复试验获得技能，其目标是因正确选择而获得奖励的次数多于错误选择，而深度学习则使用神经网络层——试图模仿人类大脑——分析人工智能显示的数据中的模式。 研究人员将他们的机器人与使用预先编写的技能工作的机器人进行了比较。 经过深度强化学习训练的人比其他人走得快 181%，转身快 302%，踢球的力气大 34%，在一对一比赛中摔倒后站起来的速度比其他人快 63%。 “这些行为很难手动设计和编写脚本，”Lever 说。 这项研究推动了机器人领域的发展 乔纳森·艾特肯 在英国谢菲尔德大学。 “本文处理的最重要的问题之一是缩小模拟与真实的差距，”他说。 这就是在模拟中学到的技能不一定能很好地转移到现实生活环境中的地方。 他说，谷歌 DeepMind 团队提出的解决方案是一个有用的解决方案，即使用物理引擎来模拟训练案例，而不是让机器人在现实生活中重复尝试事物并将其用作神经网络分析的训练数据。 但团队成员表示，“踢足球的机器人并不是最终目标” 托马斯·哈诺亚。 “这项工作的目的不是很快生产出在英超联赛中比赛的人形机器人，”艾特肯说，“而是了解我们如何快速培养复杂的机器人技能，使用综合训练方法来培养可以迅速、更重要的是，能够稳健地转移到实际工作应用中。” 主题： 1712805295 #观看迷你人形机器人展示他们的足球技能 2024-04-10 19:00:44

Hiltzik：一位顶级机器人专家大肆宣传人工智能和自动驾驶汽车

如果您是技术炒作的粉丝，那么 2023 年就是您的最佳选择。 其他人可能都对商业技术推广者不断承诺我们正站在新世界的门口感到困惑。 现在就穿上你的厚外套吧。 可能还会有另一个人工智能冬天，甚至可能是一个全面的科技冬天，即将来临。 而且天气会很冷。 — 罗德尼·布鲁克斯 罗德尼·布鲁克斯 (Rodney Brooks) 在这里用他的视角来审视这一切 第六届年度预测记分卡。 正如他在 1 月 1 日发布记分卡时所写，这是他“关于如何 [his] 过时的预测 自 2018 年 1 月 1 日起，涉及 (1) 自动驾驶汽车(2) 机器人、人工智能和机器学习，和（3） 人类太空旅行，坚持了下来。” 通讯 从 Michael Hiltzik 获取最新信息 普利策奖获得者对经济学等的评论。 请输入电邮地址 注册我 您有时可能会收到来自《洛杉矶时报》的促销内容。 长话短说：他们表现得很好。 我们为什么要关心布鲁克斯的想法？ 作为 我一年前写过 在报告他的第五份年度记分卡时，布鲁克斯是“世界上最有成就的机器人和人工智能专家之一……IRobot 的联合创始人，Roomba 机器人吸尘器的制造商； RobustAI 联合创始人兼首席技术官，该公司为工厂和仓库制造机器人； 麻省理工学院计算机和人工智能实验室前主任。” 换句话说，他是勒德分子的对立面。 相反，布鲁克斯深入参与技术研发，但具有足够的独立思想，能够在他所看到的地方进行炒作。 他经常看到这样的情况。 他也是一位实践技术分析师。 […]

苹果 iCar 不再发布？ 科技巨头探索家庭机器人

据报道，在放弃电动汽车计划后，苹果正在进军机器人领域，寻求大胆的新产品类别。 该公司正在开拓新市场并寻求创造额外收入的途径。 个人机器人是该公司正在调查的领域之一。 A 彭博社报道 表明苹果工程师正在探索开发一款跟随用户的家庭机器人的可能性。 该计划仍处于早期阶段，正值苹果寻求新的收入来源之际。 今年 2 月，苹果高管取消了自动驾驶电动汽车计划 称赞 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克。 这家总部位于库比蒂诺的科技巨头已将重点转向开发混合现实护目镜，但该项目可能需要数年时间才能成为重要的收入来源。 彭博社的报告还表明，iPhone 制造商已经开发出一种先进的桌面家用设备，使用机器人技术来操纵显示屏。 据业内人士透露，机器人显示器比移动机器人要发达得多。 尽管苹果已经开始对该设备的屏幕进行有限的测试生产，但他们尚未决定是否继续进行。 在放弃电动汽车项目之前，苹果告诉其高管，公司的未来取决于三个领域：汽车、家庭和混合现实。 随着 Vision Pro 耳机的发布，苹果已经进入了混合现实市场。 此外，彭博社的马克·古尔曼 报道 去年，该公司打算推出最近推出的 Vision Pro 的更实惠版本。 从电动汽车到家庭机器人 该桌面机器人项目最初旨在模仿人的头部运动，例如在 FaceTime 通话中点头。 然而，彭博社的报告表明，该公司担心消费者是否愿意为此类设备支付溢价。 彭博社的报告表明，苹果高管对桌面机器人项目存在分歧。 高管们正在加利福尼亚州库比蒂诺园区附近的一个类似家庭环境的秘密设施中探索替代机器人应用。 自史蒂夫·乔布斯时代以来，苹果一直没有努力寻找接替 iPhone 的下一个重大产品，去年该公司 303.66 英镑（3833 亿美元）销售额中的 52% 都来自 iPhone。 苹果曾希望其电动汽车（预计每辆车零售价约为 8 万英镑）能够产生数千亿美元的收入。 然而，二月底，该公司通知员工，该项目在开发十多年后被取消。 该项目取消后，一些开发汽车的员工被重新部署到苹果人工智能 (AI) 部门。 然而，也有报道称裁员不可避免。 科技迷们，准备好让您大吃一惊吧！ 苹果正在开发一款移动家庭机器人，这肯定会让你质疑现实。 🤯🤖 […]

这个机器人可以预测你什么时候会微笑，并以微笑回应

Emo机器人模仿人的面部表情 Yuhang Hu 人形机器人可以提前一秒预测某人是否会微笑，并匹配自己脸上的微笑。 创作者希望这项技术能让与机器人的互动更加逼真。 尽管人工智能现在可以在令人印象深刻的程度上模仿人类语言，但与物理机器人的交互往往会陷入“恐怖谷”，部分原因是机器人无法复制对交流至关重要的复杂的非语言线索和习惯。 现在， 霍德·利普森 纽约哥伦比亚大学的博士和他的同事创造了一个名为 Emo 的机器人，它使用人工智能模型和高分辨率摄像头来预测人们的面部表情并尝试复制它们。 它可以提前大约 0.9 秒预测某人是否会微笑，并同步微笑。 “我是一个厌倦了的机器人专家，但我对这个机器人微笑，”利普森说。 Emo 由一张面部、眼球内装有摄像头和柔性塑料皮肤组成，皮肤上有 23 个通过磁铁连接的独立电机。 该机器人使用两个神经网络：一个用于观察人脸并预测他们的表情，另一个用于计算如何在自己的脸上产生表情。 第一个网络是在人们做鬼脸的 YouTube 视频上进行训练的，而第二个网络是通过让机器人在实时摄像头中观看自己做鬼脸来进行训练的。 “它知道当它要拉动所有这些肌肉时，它的脸会是什么样子，”利普森说。 “这有点像一个人站在镜子前，即使你闭上眼睛微笑，你也知道你的脸会是什么样子。” Lipson 和他的团队希望 Emo 的技术能够改善人机交互，但他们首先需要扩大机器人的表达范围。 利普森说，他们还希望训练它根据人们所说的话做出表达，而不是简单地模仿另一个人。 主题： 1712572011 #这个机器人可以预测你什么时候会微笑并以微笑回应 2024-03-27 18:00:05