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你觉得通用机器人多久将成为现实

Answer

预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。

当前的技术现状

  1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。

  2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。

  3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。

挑战和难点

  1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。

  2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。

  3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。

  4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。

预测时间

基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段:

  1. 短期(5-10年)

    • 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。
    • 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。
  2. 中期(10-20年)

    • 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。
    • 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。
  3. 长期(20年以上)

    • 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。
    • 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。

结论

尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。

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2024-12-25
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2024-12-22
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2024-12-21
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2024-12-19
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以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ,机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
AI多久能学完?
学习 AI 所需的时间因人而异,没有一个固定的期限。不过,对于初学者来说,有一些简明的入门教程可以帮助您在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用,并完成一些基础任务,例如完成一个简单程序、一个爬虫应用以抓取公众号文章,以及一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。 在深入学习 AI 时,很多人会因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。 从更广泛的角度来看,AI 是一个不断发展的领域,需要持续学习和更新知识。就像 Python 在 AI 领域被广泛使用,它拥有丰富的标准库,还能通过类似 pip 的工具和 GitHub 等平台获取更多资源。 而 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。 总之,学习 AI 是一个长期的过程,取决于个人的基础、学习能力和投入的时间精力。
2024-12-16
设定好程序,在没有人工干预的情况下,AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值,其受到多种因素的影响。 一方面,AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练,具备应对各种情况的能力,可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面,运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如,处理简单、重复性高且规则明确的任务时,AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务,其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中,一些案例显示,如产品经理使用 GPT 解决性能问题,SQL 执行时间大幅缩短,效率显著提升。但也有观点认为,对于某些工作场景,AI 带来的效率提升有限。 此外,政策层面,如拜登签署的 AI 行政命令中,也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用,并关注其对劳动力市场的影响,采取措施支持工人等。 总之,AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异,需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
学AI难吗?小白需要多久入门?
学习 AI 的难度因人而异,但对于小白来说,入门是可行的。 例如,在“育儿:用 AI 开发远古动物列表”中提到,若只是学习相关应用,了解一些最基础的网页和编程知识即可,从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会,因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”中,考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境,这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说,小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力,短则几个小时,长则可能需要几天。
2024-09-28
陪护机器人最快多久能正式商用?
目前,在幼教场景中正在开发的陪伴机器人,预计半年内视频生成技术成熟,届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间,由于不同应用场景和技术发展的差异,还难以给出确切的时间。在医疗领域,由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用,但具体商用时间也不确定。总体而言,陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响,仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。
2024-09-04
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
国内有哪些学习通用人工智能的峰会或者活动
以下是国内一些学习通用人工智能的峰会或者活动: 2024 北京智源大会:这是人工智能领域的综合性内行盛会,自 2019 年 10 月首度亮相,已成功举办五届,今年是第六届。大会以全球技术视野、内行精英汇聚、洞察关键趋势为鲜明特色,邀请海内外研究者开展精彩演讲与深入对话。共有 11 位图灵奖得主曾参与大会,每年有 200 位顶尖专家出席,来自 30 多个国家和地区的 50 万观众汇聚一堂,分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验、建立紧密合作。论坛议程及介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/xhDzdTMtzigyq68_aNFVg 。2024 年 6 月 14 日上午举行,主持人是黄铁军,智源研究院理事长。开幕式于 09:00 09:20 致辞,智源进展报告于 09:20 10:00 进行,报告人是王仲远,智源研究院院长。全体大会包括 10:00 11:00 的主题报告:多模态大模型,报告人是特邀嘉宾 Aditya Ramesh,OpenAl Sora 及 DALL.E 团队负责人,对话嘉宾是谢赛宁,纽约大学助理教授。11:00 12:30 进行主题讨论:通用人工智能。Talk 2 环节 1 是 Fireside Chat,对话嘉宾是李开复,零一万物 CEO 张亚勤,清华大学智能产业研究院院长,智源学术顾问委员。环节 2 是报告大模型为通用人工智能带来曙光,报告人是王海峰,百度 CTO。环节 3 是尖峰对话:通往 AGI 之路,主持人是王仲远,智源研究院院长,对话嘉宾是王小川,百川智能 CEO 张鹏,智谱 AI CEO 杨植麟,月之暗面 CEO 李大海,面壁智能 CEO 。
2024-12-17
通用人工智能 英语翻译
“通用人工智能”常见的英语翻译有:“Artificial General Intelligence”(简称 AGI) 。更多信息请见 。
2024-12-13
智能体是什么?设计框架及关键技术是什么?如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括: 1. 强大的学习能力:能通过大量数据学习,理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性:适应不同任务和环境。 3. 泛化能力:将学到的知识泛化到新情境,解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛,如: 1. 自动驾驶:感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化:根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人:各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤: 1. 定义目标:明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制:定义决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化:若为学习型智能体,设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体,可参考以下流程: 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流,整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略,流程包括: 1. 信息聚合与数据挖掘:通过高度集成的数据采集机制,全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化:运用先进的大模型分析信息,提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用:将卖点转化为消费者视角的买点,增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现:设计直观且具有冲击力的卡片展示,确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整:根据目标受众偏好和媒体渠道,动态调整文案或脚本,实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析:将处理结果系统化地存储到飞书,以供未来策略优化和决策支持。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-04
ai通用概念
以下是关于 AI 通用概念的详细介绍: 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 对于 AI 的定义,目前没有普遍共识的通用定义。我们将 AI 定义为具有以下两个产生定制监管响应需求的特征: “适应性”:使解释系统结果的意图或逻辑变得困难。 “自主性”:使为结果分配责任变得困难,一些 AI 系统可以在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。 更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下:(此处未提供相关地址信息)
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法包括平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰,如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行测评,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种,实验室方式能稳定保证实验环境,但人力成本高;众包方式易于获得有效评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20
我想用AI工具将照片风格化,提供现实照片后,生成元宇宙风格的图片,有哪些工具可以达成效果?
目前市面上有一些可以将照片风格化为元宇宙风格的 AI 工具,例如: 1. DALL·E2:能够根据输入的描述或原始图片生成富有创意和独特风格的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的图像生成能力,可以通过设置相关参数和提示来实现照片的风格化。 3. Midjourney:可以根据输入的指令生成令人惊艳的图像效果,包括将照片转化为特定风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-10-08
图片风格转换,现实照片转换成动漫风格,有哪些网站、Bot、
目前在将现实照片转换成动漫风格方面,以下为您推荐一些常见的网站和工具: 1. 美图秀秀:功能丰富,操作相对简单,有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图:提供多种特效和滤镜,包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面,暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展,可能会有新的工具出现。
2024-09-06
我做了一个视频,背景是实拍的城市照片,角色是一个卡通角色,通过即梦让照片上的卡通角色动起来后,发现卡通角色的脸跟手臂动作都糊了。 我现在有什么办法优化,对卡通角色五官重绘更清晰的情况下,还保留现实的照片背景。(用sd重绘的话是不是就丢失了)
以下是一些可能有助于您优化视频的建议: 1. 对于您提到的卡通角色动作模糊的问题,可以尝试使用 Dreamina 工具,并将运动速度设为慢速,同时在 Prompt 里写轻微的动作描述,可能会有不错的效果。 2. 由于 Dreamina 工具存在只有 8 帧和 720P 的限制,您可以使用 Topaz Video AI 将其增强到 24 帧和 4K。在 B 站搜索“Topaz Video AI 4.2.1”关键词能找到相关教程。增强完成后,再放到剪映里裁成 21:9 的比例。 3. 对于卡通角色五官不清晰的情况,如果 AI 工具无法处理,可能需要使用传统的 AE 软件自己制作,比如普通的下沉位移动画。 需要注意的是,在某些情况下,如人物在水中下沉时,AI 视频可能会出现脸糊的情况,这种情况可能需要传统手段来解决。
2024-08-25
我创作了一个AI视频,背景是实拍的城市照片,角色是一个卡通角色,通过即梦让照片上的卡通角色动起来后,发现卡通角色的脸跟手臂动作糊了,我期望通过comfy对其重绘,能解决保留现实背景,卡通角色五官重绘更清晰吗?
在处理您提到的这种情况时,有以下一些建议和方法: 1. Dreamina 对 Prompt 的语义理解较好,您可以将运动速度设为慢速,并在 Prompt 里写轻微的相关描述,可能会有不错的效果。但需要注意的是,Dreamina 存在只有 8 帧和 720P 的限制,对比 Runway 的 24 帧和 4K 有差距。所以需要使用 Topaz Video AI 去增强到 24 帧和 4K,您可以在 B 站通过“Topaz Video AI 4.2.1”这个关键词搜索教程进行学习。增强完以后,再扔到剪映里裁成 21:9。 2. 对于人物在水中下沉等情况导致的脸糊问题,很多时候 AI 搞不定,可能需要使用传统 AE 自己制作普通的下沉位移动画。 不过,需要说明的是,在一些复杂的场景和动作中,AI 可能仍然存在一定的局限性,需要综合多种工具和方法来达到理想的效果。
2024-08-25