RIEM News LogoRIEM News

Làm thế nào giấc mơ người máy của Elon Musk mâu thuẫn với thực tế dữ liệu 100.000 năm

Làm thế nào giấc mơ người máy của Elon Musk mâu thuẫn với thực tế dữ liệu 100.000 năm
Nguồn: interestingengineering
Tác giả: @IntEngineering
Ngày đăng: 28/8/2025

Để đọc nội dung đầy đủ, vui lòng truy cập vào bài viết gốc.

Đọc bài viết gốc
Bài viết thảo luận về những thách thức lớn đối với tầm nhìn về robot hình người của Elon Musk, nhấn mạnh những hiểu biết từ nhà robot học Ken Goldberg thuộc Đại học UC Berkeley. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên lượng lớn văn bản trên internet đã có nhiều tiến bộ, nhưng lĩnh vực robot vẫn tụt hậu rất xa do tồn tại một "khoảng cách dữ liệu 100.000 năm" khổng lồ về loại dữ liệu phong phú và có tính thể hiện mà robot cần để đạt được sự khéo léo và độ tin cậy giống như con người. Những công việc đơn giản của con người như nhặt một chiếc cốc hay thay bóng đèn đòi hỏi kỹ năng nhận thức và thao tác phức tạp mà robot hiện tại không thể tái tạo. Các nỗ lực sử dụng video trực tuyến hoặc mô phỏng để huấn luyện robot đều không đạt hiệu quả vì các nguồn này thiếu dữ liệu chuyển động 3D chi tiết và dữ liệu lực cần thiết cho kỹ năng vận động tinh tế. Việc điều khiển từ xa tạo ra dữ liệu nhưng chỉ với tốc độ tuyến tính, chậm hơn rất nhiều so với lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân thúc đẩy các mô hình ngôn ngữ. Goldberg nhấn mạnh một cuộc tranh luận trong lĩnh vực robot giữa việc chỉ dựa vào thu thập dữ liệu khổng lồ và các phương pháp kỹ thuật truyền thống dựa trên vật lý và mô hình hóa thế giới rõ ràng. Ông ủng hộ một giải pháp thực dụng ở giữa: triển khai robot với khả năng hạn chế nhưng đáng tin cậy để thu thập dữ liệu thực tế.

Thẻ

roboticshumanoid-robotsmachine-learningdata-gapautomationrobotics-engineeringartificial-intelligence