テスラは、ヒューマノイド ロボットの作成と真の自動運転車の作成を推進しており、金曜日の午後 5 時 (PT) から始まる同社の第 2 回 AI Working day でその詳細を説明します。 人工知能技術の最も先進的な例がいくつか見られることを期待していますが、その技術が主流になるまでにはさらに何年も待つ覚悟をしてください.
テスラ ボットは、コードネームがオプティマスというヒューマノイド ロボットです。 イーロン・マスクが初の AI Working day でデビュー、おそらくショーのスターです。 昨年は、仕様、モックアップ ダミー、ハーキー ジャーキーしか見られませんでした。 オプティマスの衣装を着た人から踊る テスラボットがどのように見えるかを説明するための独特の試みで. Musk は 2 回目の AI Working day を 物理的なテスラ ボットのプロトタイプを待つ.
昨年の AI Working day や 2019年ニューラリンクデビュー、派手な技術を特徴としています。 しかし、彼らは Musk が野心的で才能のあるエンジニアをリクルートするのを支援することも目的としており、2 回目の AI Day はそのパターンに従います。
「このイベントは AI & ロボティクス エンジニアを募集することを目的としているため、非常に技術的なものになります。」 マスクは木曜日にツイートした. 「どのような問題を解決する必要があるかを理解している AI/ロボティクス エンジニアは、彼らが見たものを気に入るでしょう。」 彼が追加した.
テスラはテスラ ボット エンジニアを採用しています 歩くヒューマノイドロボットだけでなく、工場用の車輪付きモデルを作るために、 求人広告 ロイターが発見、そして Musk は従業員を募集するために AI Working day のような派手なイベントを明確に計画しています。
マスク自身は、人類に「実存的な脅威」をもたらす超知的な AI と比較して、私たちがどれほどちっぽけな存在になるかについて心配していたので、将来のロボットの大君主の前でひざまずくことを心配しているとしても、ばかげているとは思わないでください。 しかし、オプティマスによって、テスラはテスラ ボットを便利なアシスタントと見なして、私たちの心を和らげようとしています。 インスタグラムのページにロボットハンドがハートの形をしている画像を掲載し、約束した」時速5マイル以上で走れれば大丈夫.”
テスラ ボットとスポットライトを共有することは、はるかに長期にわたるプロジェクトである FSD ベータ (テスラの車両を完全な自動運転機能に移行させるための技術) になる可能性があります。
AI Working day について知っておくべきことは次のとおりです。
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Tesla の AI Day を視聴するにはどうすればよいですか?
同社は AI イベントへの調整に関する詳細をまだ共有していませんが、おそらく YouTube アカウントでストリーミング 最初のTesla AI Dayのように. これは、自動車メーカーや、彼の他の 2 社、ロケット メーカーの SpaceX と、脳とコンピューターの相互接続を設計する Neuralink の注目を集めるイベントで Musk が使用したものです。
正確なタイミングはまだ明確ではありませんが、イベントの招待状によると、直接参加できるのは金曜日の午後 5 時 (太平洋時間) です。
テスラボットでテスラは何をしようとしていますか?
Musk が Tesla Bot のアイデアを発表したとき、それは「友好的」であり、人間が避けたいと思う「危険で反復的で退屈なタスク」を処理するように設計されていると述べました。 「将来的には、肉体労働が選択の対象となるでしょう。やりたいならできるが、やらなくてもいい」と彼は言った。
設計されたように、125 ポンドのバッテリー駆動の人間サイズのロボットは、「人間レベル」の機能のために手にある 12 個を含む 40 個の機械式アクチュエーターの助けを借りて動きます。 それは 150 ポンドを持ち上げ、8 台のカメラを使って世界を認識します。 テスラの設計は、テスラの車を制御するのと同じコンピューターを使用していることを示していました。
人間が住むさまざまな環境に対応できるロボットを構築することは非常に困難です。 しかし、Tesla の倉庫や工場のように、より制限され管理された環境で運用することで、複雑な問題が軽減されます。 これは、テスラが自動運転車の機能を開始し、オートパイロット機能を高速道路でのみ機能させるようにしたようなものです。高速道路では、車線が明確に示され、信号機がなく、駐車中の車や歩行者がほとんどいない場所です。
人型ロボットを作るのは、しゃがんだ車輪付きの機械よりも難しい。 ボストン ダイナミクスのアトラス ロボットは、研究に何年かかるかを示す良い例です。 しかし、それを機能させることができれば、人間が自分で作成した世界でオブジェクトをナビゲートおよび操作するように便利に構成されています.
テスラの AI Day で Optimus プロトタイプを期待してください。
そもそもAIとは？
最近の人工知能とは、一般的に膨大な数の現実世界のデータを使用して、パターンを認識し、何が起こっているかを理解し、意思決定を行うようにコンピューター システムをトレーニングすることを指します。 これは、従来の if-this-then-that プログラミングの狭い制限からの大きな変化であり、代わりに、はるかに複雑で微妙なさまざまなタスクに取り組む能力に焦点を当てています。
Big Tech は、Google の検索結果、Apple iPhone 14 の写真、投稿のテキストに基づいて広告を選択する Facebook のシステムなどのプロジェクトのために、AI に数十億ドルを投資しています。 それはまだ主に特定のタスクに使用されており、人間の脳の汎用的な能力に欠けていますが、着実に進歩しています.
Musk は、高度な自然言語処理を行う OpenAI という研究所の設立を支援しました。 GPT-3と呼ばれるAIモデル また、DALL-E と呼ばれる別の AI モデルを使用して、テキスト プロンプトをアートワークに変えることで創造性を発揮しました。 OpenAI の使命は、「汎用人工知能が人類全体に利益をもたらすことを保証すること」です。
テスラは AI で何をしていますか?
テスラは AI の主要プレーヤーです。 その FSD ベータ ソフトウェアはその一例ですが、家の中をうろついたり、コマンドに応答したり、テスラの工場フロアでボルトの箱を動かしたりするテスラ ボットも、AI を使用する必要があります。
AI の最も難しい部分の 1 つは、モデルのトレーニングです。この作業には、データ センターに匹敵する計算能力が必要です。 洗練された AI モデルのトレーニングには、数日から数週間かかる場合があります。
テスラは Dojo と呼ばれるテクノロジーを構築し、テスラ車からビデオ データを取り込むための AI トレーニングを高速化しました。 その基盤にあるのは、数千個を単一の「exapod」にリンクできるカスタム設計の AI プロセッサです。 AI Day で Dojo について詳しくお聞きします。
入力ビデオを理解するには、自転車、信号機の左折矢印、一時停止標識などのオブジェクトにラベルを付ける必要があります。 その一部は人間によって、一部は他の AI システムによって行われ、テスラは自動ラベル付けに多額の投資を行ってきました。
AI モデルがトレーニングされると、同社の車に搭載されたテスラが設計した他のプロセッサがモデルを実行して、周囲を識別し、運転方法を決定します。
そこにも、 テスラがカスタム AI チップを開発. 「Tesla の推論エンジンは最高のパフォーマンスを発揮しており、彼らに真のアドバンテージを与えています。 ビバップセンサーは、ロボットが使用できるタッチ センサーを設計するスタートアップです。
テスラの FSD 技術の現状は?
フル セルフ ドライビングの略称である FSD は、自動車業界の標準では、実際にはドライバー アシスタンスに分類されるテクノロジーです。 テスラは、人間が注意を払い、必要に応じていつでもコンピューターから引き継ぐ準備ができていることを要求しており、ドライバーがステアリング ホイールに回転力を加えることが多いという要件をポリシーに適用しています。
FSD は、高速道路でのみ機能する Autopilot と呼ばれるテスラの運転支援技術の進歩です。 しかし、テスラは何年もの間、FSD を購入した顧客に提供するのに苦労してきました。 ここ数か月で、急ブレーキや他の車に近づきすぎるなどの行動のテスラ車の監視によって判断された、高い安全スコアを獲得したドライバーに FSD ベータ プログラムを開始しました。
9月、Musk はソフトウェア アップデートをより多くの顧客にリリースしました。 合計 160,000 人の FSD ベータ テスター、と彼はツイートしました。. FSD ベータ版 10.69.3 マスク氏はまた、10月に「段階的な改善をもたらす」と述べた。
ロボット AI は自動車 AI より難しいですか、それとも簡単ですか?
テスラが自動車用に開発したのと同じ技術を、ヒューマノイド ロボットに適応させることができます。
「私たちの車は車輪に乗った半感覚のロボットです。世界を認識し、世界をナビゲートする方法を理解するニューラル ネットワークです」と Musk は最初の AI Day で語った。
しかし、人の家でロボットが遭遇する可能性のあるさまざまな状況は、車が路上で遭遇するものよりもはるかに多様です。 工場や倉庫など、より限られた環境で動作するロボットは、トレーニングが容易になります。