Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
In einer kürzlich bei Google durchgeführten Studie versuchten Ingenieure, ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) als Grundlage zu nutzen, um einen vierbeinigen Roboter zu entwickeln, der lernen kann, sich auf äußerst natürliche Weise zu bewegen, ohne zu viel Hilfe von Menschen zu benötigen, wie etwa beim Vorwärtsbewegen, rückwärts, nach links und rechts drehen. Darüber hinaus kann er lernen, sich auf drei verschiedenen Geländearten präzise zu bewegen, darunter ebener Boden, weiche Kissen und Fußmatten mit Lücken.
Das hört sich vielleicht einfach an, aber in Wirklichkeit ist es sehr schwierig, Robotersteuerungen zu entwerfen, die so vielfältige und komplexe Navigationsbefehle verarbeiten können, insbesondere auf unterschiedlichen Geländearten. ohne Hilfe von KI. Das Kernproblem besteht darin, dass Roboter selbst lernen und sich an viele Situationen anpassen können, anstatt bei jedem Schritt immer auf menschliches Eingreifen angewiesen zu sein.
Die in diesem Projekt verwendete KI-Technologie heißt „Deep Reinforcement Learning“, ein Ansatz, der auf Deep-Learning-Technologie basiert und von der Psychologie des Lernens sowie „Lernen durch Versuch“ und „Lernen durch Fehler“ inspiriert ist. Die Leistungsfähigkeit des Deep Reinforcement Learning wurde erstmals 2013 demonstriert, als DeepMind ein KI-Modell veröffentlichte, das lernen konnte, wie man klassische Atari-Spiele ohne Anweisungen spielt.
Auch Videospiele oder zumindest Simulationsspiele werden von Robotikforschern häufig zum Trainieren ihrer KI-Modelle eingesetzt. Es schafft eine großartige theoretische Umgebung, die es Forschern ermöglicht, ihre Roboter in einer virtuellen Welt zu trainieren, bevor sie in die reale Welt gehen, und dem Roboter dabei zu helfen, Situationen zu erkennen und sich daran zu erinnern, die er erlebt, wenn er lernt, eine bestimmte Aufgabe auszuführen.
Darüber hinaus fördern Google-Forscher auch die Entwicklung verbesserter Algorithmen, die es ihren Robotern ermöglichen, schneller und mit weniger Versuchen zu lernen.
Die Tatsache, dass ein Roboter in zwei Stunden selbstständig laufen lernen kann, ist vielleicht kein schockierendes Ergebnis, zeigt aber einen deutlichen Unterschied in der Effizienz im Vergleich zu Ingenieuren, die jeden Vorgang speziell programmieren müssen. Die Art und Weise, wie Roboter agieren, ist manuell und äußerst passiv Vor. Allerdings waren auch die Schwierigkeiten, mit denen das Google-Team konfrontiert war, enorm.
„Obwohl viele Algorithmen für unüberwachtes Lernen oder Deep Reinforcement Learning in Simulationen demonstriert wurden, ist es nicht einfach, sie in realen Experimenten auf Roboter anzuwenden. Erstens erfordert Deep Reinforcement Learning eine große Menge an eingegebenen Trainingsdaten, und das Sammeln von Roboterdaten ist auch sehr kostspielig. Zweitens erfordert der Trainingsprozess viel Zeit für die Überwachung des Roboters. Wenn wir einen Menschen bräuchten, der den Roboter überwacht und ihn jedes Mal manuell zurücksetzt, wenn er stolpert – hunderte oder tausende Male –, würde es viel Mühe und Zeit kosten, den Roboter zu trainieren. „Je länger es dauert, desto schwieriger wird es, das Lernen für Roboter in vielen verschiedenen Umgebungen zu skalieren“, sagte Jie Tan, einer der Schlüsselingenieure des Projekts.
In Zukunft könnte diese Forschung dazu beitragen, agilere Roboter zu entwickeln, die sich schneller an verschiedene Geländetypen anpassen können. Das Anwendungspotenzial ist riesig, allerdings befindet sich das Projekt erst in einem frühen Entwicklungsstadium und es müssen noch viele Herausforderungen bewältigt werden.
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Dänische und amerikanische Wissenschaftler haben gemeinsam ein KI-System namens life2vec entwickelt, das den Zeitpunkt des menschlichen Todes mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann.
Ein KI-Algorithmus namens Audioflow kann auf das Geräusch des Urinierens hören, um abnormale Urinflüsse und entsprechende Gesundheitsprobleme des Patienten effektiv und erfolgreich zu identifizieren.
Japans alternde und schrumpfende Bevölkerung hat dazu geführt, dass dem Land eine erhebliche Zahl junger Arbeitskräfte fehlt, insbesondere im Dienstleistungssektor.
Ein Reddit-Benutzer namens u/LegalBeagle1966 ist einer von vielen Benutzern, die in Claudia verliebt sind, ein Mädchen wie ein Filmstar, das auf dieser Plattform oft verführerische Selfies, sogar nackte, teilt.
Microsoft hat gerade angekündigt, dass zwölf weitere Technologieunternehmen an seinem AI for Good-Programm teilnehmen werden.
Benutzer @mortecouille92 hat die Leistungsfähigkeit des Grafikdesign-Tools Midjourney genutzt und einzigartig realistische Versionen berühmter Dragon Ball-Charaktere wie Goku, Vegeta, Bulma und Elder Kame erstellt. .
Durch einfaches Hinzufügen einiger Bedingungen oder Einrichten einiger Szenarien kann ChatGPT relevantere Antworten auf Ihre Fragen geben. Schauen wir uns einige Möglichkeiten an, wie Sie die Qualität Ihrer ChatGPT-Antworten verbessern können.
Midjourney ist ein künstliches Intelligenzsystem, das aufgrund seiner äußerst schönen Gemälde, die denen echter Künstler in nichts nachstehen, in letzter Zeit in der Online-Community und der Künstlerwelt für „Fieber“ gesorgt hat.
Tage nachdem China den Ausbruch bekannt gegeben hatte, konnte das KI-System von BlueDot mit Zugriff auf weltweite Flugscheinverkaufsdaten die Ausbreitung des Wuhan-Corona-Virus nach Bangkok, Seoul, Taipeh und Tokio weiterhin genau vorhersagen.