El impacto revolucionario de los modelos GPT en la robótica: más allá del tamaño del conjunto de datos y de su uso.
Los modelos GPT han alcanzado un enorme rendimiento y parte de su éxito radica en la calidad y valor de los conjuntos de datos utilizados.
La mayoría de conjuntos se centran en tareas relevantes para los usuarios, proporcionando respuestas útiles que impulsan la eficacia del modelo.
Papel del aprendizaje por refuerzo (RL)
OpenAI emplea el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para alinear las respuestas del modelo con las preferencias humanas.
A diferencia del aprendizaje supervisado, RLHF permite a la inteligencia artificial aprender objetivos sin respuestas únicas, mejorando la capacidad de adaptarse a diversas situaciones.
La próxima frontera de los modelos de cimentación está en la robótica
La tecnología que impulsa a GPT también capacita a los robots, permitiéndoles comprender su entorno, tomar decisiones informadas y adaptarse a circunstancias cambiantes.
El “GPT para la robótica” se erige como una revolución que redefine la inteligencia artificial al integrarse en el mundo físico.
Enfoque del modelo de cimentación
Adoptar un modelo básico posibilita la creación de una inteligencia artificial versátil que puede abordar múltiples tareas en el mundo físico.
Este cambio de paradigma permite a la IA enfrentarse a escenarios extremos en entornos no estructurados del mundo real, superando las limitaciones de modelos más especializados.
Entrenamiento en un conjunto de datos grande, propietario y de alta calidad
A diferencia de otras disciplinas de IA, no existen conjuntos de datos preexistentes que representen completamente cómo los robots deben interactuar con el mundo físico, lo que hace que la construcción de conjuntos de datos grandes y de alta calidad sea un desafío complejo.
Papel del aprendizaje por refuerzo en la robótica
Así como el aprendizaje por refuerzo es crucial para responder preguntas a nivel humano, en la robótica, este enfoque es esencial para que un robot pueda aprender y adaptarse a situaciones diversas.
El aprendizaje por refuerzo profundo combina RL con redes neuronales profundas, permitiendo que la IA ajuste continuamente sus habilidades en nuevos escenarios.
Se avecina un crecimiento desafiante y explosivo
La revolución del modelo de base robótica, construida sobre principios similares a GPT, está redefiniendo la inteligencia artificial en el mundo físico.
La autonomía a nivel humano en entornos del mundo real presenta desafíos científicos y técnicos únicos, pero el crecimiento acelerado de estos modelos sugiere un futuro donde la robótica IA transformará numerosas industrias.
El “momento GPT” de la robótica de IA está cerca
La rápida aceleración en el desarrollo de modelos de cimentación robótica anticipa la implementación a gran escala de aplicaciones robóticas comercialmente viables en 2024.
La combinación de hardware adaptable y conjuntos de datos diversificados señala la llegada del “momento GPT” para la robótica de IA, redefiniendo el panorama tecnológico y comercial.
Con información de Tech Crunch.
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