Quiconque s'inquiète actuellement À propos de l'intelligence artificielle Le fait que le monde entier peut vouloir se balancer par le Boston Dynamics AI Institute à Cambridge, Massachusetts. En se promenant, ils verraient que les robots qui pourraient conduire un futur soulèvement essaient toujours de lier leurs lacets, métaphoriquement parlant.

Le fondateur et directeur exécutif de l'Institut, Marc Raibert, a construit certains des robots les plus célèbres du monde dans sa précédente entreprise, Boston Dynamics. La société, acquise par Hyundai en 2020, a développé des machines à pattes capables de courir, de sauter et bien sûr dansant avec Spryness qui peut virer dans l'étrange.

Les créations de Raibert incluent le gros chien à quatre pattes de la taille d'un poney; son petit copain de chien, spot; et un humanoïde acrobatique appelé Atlas. Ils ont accumulé les niveaux d'influenceurs des vues et des likes YouTube, trouvé leur chemin dans les sketchs de comédie et même inspiré dystopique Miroir noir épisodes.

Le futur choc inspiré par les robots de Boston Dynamics peut masquer le fait que la caméra, ce sont les humains, offrant la majeure partie de l'intelligence nécessaire à leurs cascades les plus impressionnantes et audacieuses. L'Institut AI de Raibert, lancé en août 2022 avec le soutien de Hyundai, travaille sur des moyens de retirer les humains de la boucle. Il recherchera des moyens pour les robots de comprendre et de s'attaquer aux situations complexes et imprévisibles avec une aide humaine peu ou pas. Raibert s'est assis avec Wired au siège de l'Institut pour discuter de sa nouvelle entreprise.

Will Knight: Quand avez-vous décidé de passer de la concentration sur les capacités physiques des robots à travailler sur leur intelligence?

Marc Raudge: Cela fait un moment que j'ai été frustré, si vous voulez l'appeler ainsi, avec combien de travail cela a été pour que le robot fasse chaque prochaine chose. Vous avez besoin de ressources substantielles, et cela va prendre des années à accomplir au niveau que j'aimerais voir. La partie athlétique de la robotique se porte vraiment bien, mais nous avons besoin de la partie cognitive.

Et le parkour que nous voyons les robots de dynamique de Boston faire est un exemple de ce travail de programmation et d'ingénierie minutieux?

Oh ouais, il y a beaucoup de travail qui y va.

Il y a récemment eu de grands sauts dans l'IA grâce à de grands modèles de langue et des systèmes comme Chatgpt. Cette technologie peut-elle aider votre mission?

Nous avons un effort important ici en examinant le rôle qu'ils peuvent jouer dans la robotique. Je suis un passionné pour utiliser ce que vous savez en combinaison avec ce que vous apprenez. L'une des choses intéressantes sur les modèles de langue est que la langue vient des humains, qui sont des créatures incarnées. Ce n'est pas axé sur la physicalité, mais il n'est pas non plus dépourvu de mode de réalisation.

Les modèles de langage sont devenus beaucoup plus puissants grâce à la mise à l'échelle des données d'entraînement et de la puissance de calcul impliquée. Quelque chose de similaire pourrait-il se produire en robotique?

Je pense que cela commence à se produire. Marco Hutter à Eth Zurich est un visiteur ici, et nous allons utiliser une partie de son travail. Il a travaillé sur l'apprentissage du renforcement, largement développé dans la simulation, mais a ensuite appliqué aux robots physiques. Il se trouve dans le même quartier que les modèles de grandes langues, en ce sens que vous laissez les machines découvrir des données, puis assembler les données plutôt que quelqu'un de conception à la main une solution. Il a des robots grimpant sur les choses de manière très impressionnante, en utilisant différentes parties de leur corps pour grimper sans jamais avoir rencontré cet obstacle particulier auparavant, car en simulation, ils ont rencontré tant d'environnements différents.

De nos jours, une question clé pour les chercheurs de l'IA est de savoir s'il est possible d'aller au-delà des capacités des grands modèles de langage sans donner aux machines une sorte de forme physique. Le travail que vous effectuez pourrait aider d'autres formes d'IA?