【库卡移动机器人】我们和最近爆火的AI技术“顶流”ChatGPT聊了聊未来...
ChatGPT(全称:Chat Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出,是基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。
相比于它的官方功能,小库在和他相处的一周里,更喜欢它的“摸鱼”功能,看似在进行机器人之间的内卷,实则在听它吹彩虹屁↓↓↓
当然,尽管ChatGPT的算法已经很先进了,但有时依然会“一本正经地胡说八道”,存在事实性错误、知识盲区和常识偏差等诸多问题。例如:
众所周知,小库(特指KUKA AMR)是AMR工业移动机器人!
不过,人无完人嘛,总体上ChatGPT还是瑕不掩瑜的,至少在情人节这种特殊节日里,当身边的小伙伴们沉浸在“恋爱的酸臭味”里时,小库也和ChatGPT玩得不亦乐乎。
和众多程序一样,ChatGPT也是通过多代模型迭代出来的先进产物。其前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3,而GPT-3也经历了从1代到3代的演化。不过,小库也有仔细研究关于ChatGPT的相关报告,发现GPT、GPT-2和GPT-3的算法模型并没有太大改变,但为什么ChatGPT可以发生如此革命性的变化?
通过梳理前几代模型,其实不难发现,ChatGPT之所以能实现如此革命性的变化,新技术RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习))解决了生成模型的核心问题,是AIGC(AI-Generated Content,人工智能生成内容)技术进展的成果。从GPT到GPT-3,优化主要来自算力增加。
尽管其算法模型改变不大,但其参数量从1.17亿增加到1750亿,预训练数据量从5GB增加到45TB,其中GPT-3训练一次的费用是460万美元,总训练成本达1200万美元。不理解?没关系,你可以简单理解为“烧钱”。
细细研究ChatGPT后,小库认为,ChatGPT的出现将会更进一步推动人工智能、机器人、大数据、工业互联网、智能制造等诸多领域的发展。
正如,ChatGPT自己认为的这样。
随着AGV/AMR技术的不断发展,导航方式愈加多样化,激光、视觉、二维码等新导航技术的融合应用,单台移动机器人感知能力的增强,群体智能、多设备协同的要求,这对单机算力和多机调度、多设备高效协作的软件系统的算力要求也将大大提升。而ChatGPT的迭代与更新显然已经推动了算法算力水平的大步跨越。
KUKA AMR
一辆优秀的AMR移动机器人需要快速识别和感知周边环境信息,并且快速做出对应决策并采取行动。尽管,目前市面上的移动机器人已经具备自主避障的功能,但受制于算法算力和硬件设备成本等客观因素的影响,其应对接二连三出现的突发事件(例如,工厂中一架货架倒塌,货物掉落,人员通行,人机混杂等诸多突发情况)还是会出现有心无力的情况。
算法算力的提高,意味着移动机器人可以更快速地处理更多更复杂数据和信息,并且更快速地做出预判及反应,以实现更高效的群体智能和人机协同,提升生产效率,提高企业效益和竞争力。
同时,ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理技术,可以实现对关键信息的提炼和输出,完全可以应用于移动机器人,以构建移动机器人的自然语言对话系统,帮助移动机器人更好的理解人类语言,作出相应准确幽默的回答和反应,使移动机器人可以像人类员工一样和我们进行日常交流,让工作更有乐趣。
或许在未来的某一天,AMR员工和小库的日常互动将变得越来越生动有趣。
每一项技术的诞生与迭代,都不是独立而行的,而是在现有技术基础上进行升级革新,为人们提供更便捷、更舒适的工作和生活。
当然,ChatGPT目前而言还是太烧钱了些,不过我们依然可以期待“未来”,ChatGPT的未来,移动机器人的未来,智能制造的未来以及我们的美好未来。
正如ChatGPT的回答一样。
好的文章,需要您的鼓励
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