О параметрах и векторах технологического прогресса в ИИ
Начало здесь. Что Дженсен Хуанг из Nvidia за последние 1.5 года говорил о векторе развития ИИ?
Генеративный ИИ кардинально снижает порог входа в творческие и технические профессии. Любой человек получает возможность стать программистом, художником или дизайнером, используя ИИ как партнера и усилителя своих способностей. Это фундаментально меняет рынок труда.
Конечной целью развития ИИ, согласно Хуангу, является создание "воплощенного ИИ" (Embodied AI) - систем, способных осмысленно и безопасно действовать в физическом мире.
Следующий рубеж ИИ - физический ИИ.
Применение ИИ, по мнению Хуанга, приведет к полной перестройке промышленных и экономических процессов через создание высокоточных виртуальных моделей реального мира - цифровых двойников (Digital Twins).
Одним из самых амбициозных проектов является создание цифрового двойника Земли - Earth-2. Эта модель, работающая на суперкомпьютерах, предназначена для высокоточного моделирования и прогнозирования экстремальных погодных явлений и последствий изменения климата,
Платформа NVIDIA Omniverse позиционируется как операционная система для создания и эксплуатации цифровых двойников. В этих симуляциях можно тестировать новые производственные линии, обучать роботов и оптимизировать процессы без остановки реального производства, что снижает риски и капитальные затраты.
Ключевая идея - обучение через подражание (imitation learning) в симуляции на платформе Omniverse, а затем перенос навыков на физического робота. Это решает главную проблему робототехники - нехватку реальных данных для обучения.
Хуанг предсказывает, что человекоподобные роботы станут массовым продуктом, поскольку они спроектированы для мира, уже созданного для людей. Им не потребуется перестройка существующей инфраструктуры. Будущие фабрики, по его словам, будут оркестрами из тысяч таких роботов, управляемых через цифрового двойника в Omniverse.
Будущие фабрики будут управлять командами роботов... Цифровой двойник фабрики населен виртуальными роботами и их моделями ИИ - их "мозгами". Роботы выполняют задачу, воспринимая окружение, рассуждая, планируя следующее движение и, наконец, преобразуя его в действия. Эти действия симулируются в симуляторе мира Omnivers.
Это началось с ИИ восприятия - понимания изображений, слов и звуков. Затем генеративный ИИ - создание текста, изображений и звука. Теперь мы вступаем в эру физического ИИ, который может продолжать, рассуждать, планировать и действовать
Следующая волна ИИ - это модели, которые понимают законы физики: гравитацию, трение, причинно-следственные связи. Это критически важное условие для создания автономных роботов, способных ориентироваться и взаимодействовать с непредсказуемой реальной средой.
ИИ, который понимает физический мир... Он понимает такие вещи, как трение и инерция, причина и следствие, постоянство объекта... Эта способность понимать физический, трехмерный мир откроет новую эру ИИ, которую мы называем физическим ИИ, и она сделает возможной робототехнику.
Все фабрики будут роботизированы. Фабрики будут оркестрировать роботов, и эти роботы будут собирать продукты, которые сами по себе роботизированы.
Индустрия робототехники станет крупнейшей индустрией из когда-либо созданных... Мы считаем, что эра робототехники уже за углом.
Реальные данные ограничены, поэтому синтетические данные необходимы для обучения фабрики данных автономных транспортных средств.
Используя Omniverse и Cosmos, фабрика данных ИИ NVIDIA может масштабировать сотни поездок в миллиарды эффективных миль. NVIDIA предлагает полный набор технологий для обучения, развертывания, симуляции и тестирования робототехники следующего поколения.
Всё, что движется - от автомобилей и грузовиков до фабрик и складов будет роботизировано и воплощено ИИ.
Индустрия роботов по мнению Хуанга имеет будущую емкость в 10 трлн долларов. Физический ИИ будет воплощен в каждой индустрии экономики.
