Китайските роботизирани компании нямат както достатъчно данни, така и добър „мозък“, за да подобрят взаимодействието на своите продукти с физическия свят, според хора от индустрията на Световната конференция за изкуствен интелект (WAIC), която приключи в понеделник в Шанхай.
Най-критичното предизвикателство за въплътената AI индустрия беше „свързването на хардуер, данни, модели и сценарии от реалния свят в итеративна система със затворен цикъл“, каза Уанг Сяоганг, съосновател на SenseTime и председател на нейния спин-оф за роботика Ace Robotics, в интервю за South China Morning Post в събота.
Понастоящем огромно количество данни за обучение се събира от човешки демонстрации. Но за да могат тези данни ефективно да се превърнат в по-добре въплътени AI, хардуерният дизайн за роботи трябва да бъде съвместно оптимизиран заедно с методите за събиране на данни и физическата структура, според Уанг.
Той добави, че внедряването на роботи в сценарии от реалния свят, откъдето произхождат данните, остава твърде ограничено.
„Ключовият въпрос е как да отключим тези сценарии и да ги възпроизведем в мащаб“, каза той.
Количеството налични мултимодални данни за физическия свят далеч не е адекватно в сравнение с това, използвано в големите езикови модели, според Яо Маокинг, партньор и старши вицепрезидент на базирания в Шанхай производител на хуманоидни роботи AgiBot. Това създаде едно от пречките в текущото обучение на така наречените световни модели, които се очаква да позволят на хуманоидни роботи от следващо поколение да моделират и да навигират в заобикалящата ги среда, каза той.