Мир Робототехники
9.98K subscribers
3.87K photos
738 videos
7 files
1.3K links
Официальный Telegram-канал СМИ «Мир Робототехники»

Робототехника, микроэлектроника, искусственный интеллект - новости будущего здесь и сейчас.

roboticsworld.ru
+7 916 830-02-66
加入频道
🚀 Будущее уже рядом: роботы начинают чувствовать!

Новые достижения в области робототехники впечатляют. Исследователи из MIT разработали робота с сенсорной системой, способной чувствовать текстуры с точностью, сравнимой с человеческой кожей. Эта технология открывает нам множество возможностей: от более тонкой хирургии до разработки роботов, которые смогут оказывать помощь в реальных бытовых ситуациях.

Инженеры использовали сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы научить робота распознавать различные материалы и даже улавливать мельчайшие изменения в текстуре. В будущем такие технологии могут полностью изменить подход к взаимодействию с машинами, делая их более «человечными» в своих действиях.

Не за горами день, когда роботы будут не только выполнять рутинные задачи, но и взаимодействовать с нами на эмоциональном уровне!

#МирРобототехники #Робототехника #ТехнологииБудущего #НаукаИИнновации #MIT
🔥9
Искусственный интеллект, который начался с мозга червя

Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) разработали «жидкую нейронную сеть», вдохновлённую мозгом крошечного червя Caenorhabditis elegans. Этот новый тип искусственного интеллекта (ИИ) стал более компактным и адаптивным, чем традиционные модели.

Что делает эту нейронную сеть особенной?
🔹Компактность и эффективность. Она требует значительно меньше энергии и ресурсов для работы.
🔹Адаптивность. Нейронная сеть способна обучаться и адаптироваться даже после завершения начального обучения, что приближает ее к работе настоящего мозга.
🔹Простота, как у червя. У C. elegans всего 302 нейрона, и учёные смогли создать ИИ с таким же количеством нейронов, который эффективно решает задачи.

Команда MIT протестировала этот ИИ на беспилотных автомобилях и дронах. Жидкие нейронные сети смогли лучше справиться с управлением транспортными средствами, чем более крупные традиционные модели. Эти сети более точно фокусируются на важных деталях, таких как дорога, а не отвлекаются на окружающие объекты.

Разработчки ставят целью внедрение этой технологии в массовое производство.

#МирРобототехники #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #НейронныеСети #MIT #Инновации #Будущее
3👍3🔥1
🤖 Иллюзия «знания» нейросетей: ученые МТИ выявили слабости больших языковых моделей

Большие языковые модели, такие как GPT-4, создают впечатление, что обладают знаниями о мире, способными строить сложные тексты и даже программы. Но это — иллюзия, выяснили исследователи Массачусетского технологического института. Проверка модели на задачах детерминированных конечных автоматов показала, что ее предсказания легко сбиваются даже при малейших изменениях условий.

Так, ИИ хорошо справился с прокладкой маршрута по карте Нью-Йорка, но при добавлении объезда точность упала с почти 100% до 67%. Анализ модели показал, что она «восстановила» сотни несуществующих улиц — воображаемую карту города.

Исследователи предупреждают: большие языковые модели лишь воспроизводят вероятностные данные и могут формировать нереальные представления. Если мы хотим добиться точного восприятия реальности от ИИ, нужны новые подходы.

#МирРобототехники #ИИ #ML #Исследования #MIT #GPT #Нейросети #ИллюзияЗнаний
👍9🔥32