L’epoca dell’Intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto un punto di svolta grazie a modelli di base come GPT, che hanno rivoluzionato il nostro approccio digitale attraverso la robotica. Attualmente, l’attenzione si sposta verso la robotica con l’obiettivo di creare robot IA in grado di apprendere l’interazione con il mondo fisico, promettendo di rivoluzionare il lavoro ripetitivo in settori quali logistica, trasporti, manifattura, vendita al dettaglio, agricoltura e sanità.
GPT si basa su un modello di IA addestrato su un vasto e diversificato set di dati, dimostrando maggiore efficacia rispetto a modelli specializzati. Questo approccio ha permesso di generalizzare l’apprendimento per nuovi compiti, beneficiando delle competenze acquisite in una gamma diversificata di attività.
Per ottenere un’IA generalizzata, è cruciale avere accesso a una grande quantità di dati diversificati e di alta qualità. GPT è stato addestrato su dati raccolti da tutto l’internet, inclusi libri, articoli di giornale, post sui social media, codice e altro. L’apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF) è stato utilizzato per allineare le risposte del modello alle preferenze umane, superando i limiti dell’apprendimento supervisionato.
La tecnologia alla base di GPT, che consente di “vedere” e “pensare”, è la stessa che abilita i robot a comprendere l’ambiente fisico, prendere decisioni informate e adattare le azioni a circostanze mutevoli. Il concetto di “GPT per la robotica” sta seguendo la stessa traiettoria di sviluppo di GPT, ponendo le basi per una rivoluzione nell’ambito dell’IA.
La costruzione di un prodotto di IA in grado di operare in una varietà di contesti reali presenta sfide fisiche complesse. L’IA deve adattarsi a diverse applicazioni hardware e ambienti di apprendimento, come magazzini e centri di distribuzione, ideali per fornire i dati necessari all’addestramento del “GPT per la robotica”.
Con l’accelerazione della traiettoria di crescita dei modelli di base robotici, le applicazioni robotiche, specialmente quelle che richiedono una manipolazione precisa degli oggetti, stanno già trovando applicazione in ambienti di produzione reali. Nel 2024, ci aspettiamo un numero esponenziale di applicazioni robotiche commercialmente valide implementate su larga scala.
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