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你觉得通用机器人多久将成为现实

回答

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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2024-09-04
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
对于大语言模型使用的未来趋势,是闭源云端还是开源本地部署,作为普通用户是否有必要了解本地部署知识,并且是否有必要自己搭建agent以及rag?
大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署,以下是一些相关信息: Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架,具有以下特点: 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,以满足不同需求和硬件条件,模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型,例如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库,例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时,采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中,虽需投入算力,但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台,并结合大模型企业提供的技术服务,基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架,实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag,这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制,或者有特定的个性化需求,那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求,可能无需深入了解和自行搭建。
2024-09-03
这些是通用大模型,我要的是金融股票领域的大模型
目前在金融股票领域的大模型有彭博发布的 BloombergGPT 以及蚂蚁金融大模型。 通用大模型能够有问必答,适用不同产业,但在特定领域表现可能不理想。而垂直大模型类似于单领域专家,虽受众有限但在特定领域更专业,比如金融领域。微调是对大模型针对特定领域的训练过程,能优化参数提高在该领域的专业性,且相比从头训练新模型更经济高效。
2024-08-28
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2024-04-24
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