Re: [問卦] AI是不是來到爆發的階段了

看板Gossiping作者時間1年前 (2022/10/06 19:21), 1年前編輯推噓7(7推 0噓 21→)
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※ 引述《VortexSheet (哦?)》之銘言： : 從AI畫圖參賽拿到第一名 : 到人類畫師和AI擁護者論戰 : AI和視覺/雷達整合後能夠自己開車 : AI是不是已經到了大爆發的階段了？ : 這以前做夢都沒想過耶？ : 有沒有八卦？ AI就是現在進行式 未來基本上AI會佔人類日常很大部分 電腦、手機、軟體介面 這些都已經看到影子了 最近特斯拉AI日 推出那個給大家笑的機器人 就是在AI基礎上推出的 很多人一直拿波士頓動力來笑特斯拉機器人 但其實兩者路線完全不同 波士頓動力是工程師把接收器的數據不斷調整優化 甚至機體安裝更多接收器 盡可能把所有動作的數據考慮進來 才有我們看到的這些機器人動作 萬一現在的情況是工程師沒有考慮的 那往往這機器人本來能做的動作 就做不出來了 這也就是為什麼波士頓動力的機器人實用性很低 一來是成本 二來是現實世界中，這種設定好固定參數的機器人往往無法應付千變萬化的情況 而特斯拉機器人，是會根據真實現實中狀況，做出相對應的調整 工程師主要是透過大數據，對AI模型做訓練 當硬體接受器足夠完善，搭配足夠多的數據 AI會漸漸學習並且適應 而波士頓動力的機器人，接受器一多，工程師頭更大 需要針對更多接收器的更多數據去做優化與調整 簡單來說..... 波士頓動力:數據 => 工程師，即工程師要負責數據的處理 這對工程師來說相當累，且機器人適應性不高 特斯拉:數據 => AI => 工程師，即AI負責大數據，工程師針對AI做訓練 這樣子有AI的機器人，適應性會更好 那為何特斯拉可以?? 因為特斯拉自己也有做晶片，可以生產自己的電腦(就是Dojo) 再來特斯拉發展自動駕駛FSD的過程中，擁有真實世界最豐富的大數據 這也不難理解為何特斯拉會想往AI機器人領域發展 所以很多人還是拿車廠來看特斯拉，會有一定程度失真 甚至覺得特斯拉估值過高 因為特斯拉它其實"很不車廠" 他其實很軟體，也有很豐富的AI技術 雖然Google Apple也有很豐富的AI技術 但他們比較偏向網路世界的大數據 不像特斯拉偏向的是真實世界的大數據 若沒有體驗過FSD，YOUTUBE很多可以看 雖然全自駕還有很長的路要走 但要做到所謂馬斯克宣稱的機器人功能，是可以期待的 個人認為確實是下個世代會發展起來的東西 大家也不用急著開始吵馬斯克、特斯拉等等 畢竟他們的粉絲與黑粉總是相互攻訐 但在吵的同時，我反而覺得這種現實世界中的AI一旦起來 發展到一個程度，會很可怕............... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.182.8.142 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1665055293.A.317.html
推
10/06 19:24, 1年前 , 1F
就會先拿來打仗啊…想想一堆機器狗抗鏈砲
10/06 19:24, 1F
推
10/06 19:26, 1年前 , 2F
所以台積電營收會很恐怖
10/06 19:26, 2F
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10/06 19:26, 1年前 , 3F
別忘了90%高階晶片是台灣做的= =
10/06 19:26, 3F
推
10/06 19:29, 1年前 , 4F
沒事 不要白目設定要AI保護人類就好?
10/06 19:29, 4F
推
10/06 19:30, 1年前 , 5F
以後一般人都不用勞動工作
10/06 19:30, 5F
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10/06 19:31, 1年前 , 6F
機器人會負責所有的生產跟勞務
10/06 19:31, 6F
推
10/06 19:31, 1年前 , 7F
駭客任務都是真的
10/06 19:31, 7F
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10/06 19:31, 1年前 , 8F
自動駕駛特斯拉似乎落後了 還在Level 2
10/06 19:31, 8F
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10/06 19:31, 1年前 , 9F
會自我從頭學習的ai真的威脅感很重
10/06 19:31, 9F
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10/06 19:32, 1年前 , 10F
其他車廠有做到Level 3 也有在申請4的了
10/06 19:32, 10F
其實這才是差距....... 其他車廠做的自駕，很類似波士頓動力的方式 透過雷達與攝像頭，把數據做調整處理 但特斯拉是透過AI做影像的處理 但傳統車廠這種作法最合理，也最省成本 因為發展AI所需要的資金，不符合傳統車廠的成本 一般車廠就是做好所謂的車，內裝、豪華、舒適、駕馭感 所以有人說，未來有可能車廠會跟特斯拉買自駕的功能 但我自己覺得不太可能 因為全自駕L5最後一哩路很難完成，與其投入AI發展最後一哩可能走不到的路 傳統車廠研發的方式才是最符合成本 不用到真正的L5，做到有條件但書的L5 提供相當程度的便利性，已經相當足夠了 ※ 編輯: e04su3 (175.182.8.142 臺灣), 10/06/2022 19:36:58
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10/06 19:34, 1年前 , 11F
機器感知能力一定比人強 這倒是不用懷疑
10/06 19:34, 11F
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10/06 19:34, 1年前 , 12F
想太多，特斯拉機器人一樣無法應付千變萬
10/06 19:34, 12F
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10/06 19:35, 1年前 , 13F
化的情況，不然你發表會當天，就會看到它
10/06 19:35, 13F
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10/06 19:35, 1年前 , 14F
展示DARPA Robotics Challenge裡的動作了
10/06 19:35, 14F
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10/06 19:35, 1年前 , 15F
。
10/06 19:35, 15F
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10/06 19:36, 1年前 , 16F
機器人有很多種應用模式吧 比方 替身
10/06 19:36, 16F
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10/06 19:36, 1年前 , 17F
或是全ai控制 那都是不同發展方向
10/06 19:36, 17F
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10/06 19:38, 1年前 , 18F
雙足機器人，一但無法維持平衡，什麼事都
10/06 19:38, 18F
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10/06 19:38, 1年前 , 19F
不用做。
10/06 19:38, 19F
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10/06 19:38, 1年前 , 20F
馬似乎不喜歡多裝其他感測雷達 用AI硬幹
10/06 19:38, 20F
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10/06 19:39, 1年前 , 21F
雙足平衡早就有了啊..看技術是誰的而已XD
10/06 19:39, 21F
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10/06 19:40, 1年前 , 22F
也就是特斯拉的極限大約=最厲害的人類
10/06 19:40, 22F
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10/06 19:40, 1年前 , 23F
加裝超過人類極限的感測裝備車輛>人類
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※ 編輯: e04su3 (175.182.8.142 臺灣), 10/06/2022 19:44:33
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10/06 19:44, 1年前 , 24F
你要叫機器人一面做事，一面維持雙足平衡
10/06 19:44, 24F
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10/06 19:44, 1年前 , 25F
，還有很長一段路要走。
10/06 19:44, 25F
※ 編輯: e04su3 (175.182.8.142 臺灣), 10/06/2022 19:45:30
推
10/06 19:50, 1年前 , 26F
有生之年看的到奇點嗎？
10/06 19:50, 26F
推
10/06 20:56, 1年前 , 27F
拿起手機來拍也是真實空間數據啊
10/06 20:56, 27F
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10/07 20:20, 1年前 , 28F
沒有 現在AI還是一樣笨= =
10/07 20:20, 28F
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