Google DeepmindのAIエージェントは、人間の専門知識を超えてアルゴリズムを夢見ています

人工知能の重要な質問は、モデルが再生とリミックスを超えて、彼らが学んだ、実際に新しいアイデアや洞察を生み出したことを超えていることです。 Google Deepmindの新しいプロジェクトは、いくつかの巧妙なTweexを備えたこれらのモデルが最小限の人間の専門知識を克服できることを示唆しています。いくつかのタイプのアルゴリズムを設計することができます。これはAIを追求するのに役立ちます。 Alfevolvと呼ばれる同社の最新のAIプロジェクトは、Gemini AIモデルのコーディングスキルを、新しいアルゴリズムの有効性と新しいデザインの生産のための開発方法の方法と組み合わせています。 Alphevolvaは、56年間信頼されてきたStarsonアルゴリズムと呼ばれるアプローチを改善するマトリアシスに関連する計算方法を含む、多くの種類の計算のために、より効率的なアルゴリズムを思いつきました。新しいアプローチは、結果を生成するために必要な計算の数を減らすことにより、計算効率を改善します。 DeepMindはアルファベットを使用して、スケジューリングタスク、データ競技内のコンピューターチップの設計をスケッチし、Geminiなどの大規模な言語モデルを作成するために使用されるアルゴリズムの設計を適応させるなど、多くの実際の問題のより良いアルゴリズムを考え出しました。 「これらは、現代のAIエコシステムの3つの重要な要素です」は、Deepmindの科学のためのAIの長であるPushmeet Kohliと呼ばれています。 「この超自然的なコーディングエージェントは、いくつかのタスクをとることができ、解決策の観点から彼らのために知られているものよりもはるかに先を行くことができます。」 Alphabolwayの研究の1つであるMatez Balogは、大きな言語モデルが実際に執筆やコードを思いついたかどうかを知ることはしばしば困難であると言いますが、いくつかの問題に対するより良い解決策を思いついた人はいないことを示すことができます。バログは、「新しくて正しいものを見つけることができることを非常に正確に示しました。」 「あなたが見つけたものがトレーニングデータではないことを本当に確認することができます。」 プリンストン大学の科学者であるSanjeev Aroraは、Algorithm Designを専門としており、アルファベットによって行われた進捗は比較的小さく、潜在的な答えの場所を検索することを含むアルゴリズムにのみ適用されると言います。しかし、彼は次のように述べています。「検索は、多くの設定に適用される非常に一般的なアイデアです。」 Ai-operated Codingは、開発者や企業にソフトウェアを作成する方法を変え始めています。最新のAIモデルにより、初心者がシンプルなアプリとWebサイトを作成することが簡単になり、経験豊富な開発者がAIを使用して作業を自動化しています。 Alfavolve AIは、斬新なアイデアを使用して継続的な使用と評価を通じて来る能力を完全に示しています。…

Amazonはタッチ感のあるロボットを作成しました

ヒロイック 新しい倉庫ロボットが開発され、顧客が棚の周りのRAMZにTouchを使用して、出荷するのに適した製品を見つけることができました。 バルカンと呼ばれるロボットは、ロボットを人間よりも低いソーセージフィンガーにするための意味のあるステップです。ロボットの触覚能力を進めることにより、彼らは彼らがより多くを満たすことを可能にし、先に製造作業を受けることができます。 Vulcanの開発を主導したAmazonのロボットAIのディレクターであるAaron Pernsは、タッチセンシングが棚に押しのけられたオブジェクトにロボットを支援し、それが何であるかを認識することを示唆しています。 「ストーブをしようとしているとき [or pick] これらのポッドの1つにあるアイテムは、他のアイテムに連絡せずに実際にそのタスクを実行することはできません」と彼は言います。 バルカンシステムには、棚を突くためのカスタムスパチュラのような付属物を備えた伝統的なロボットアームがあり、アイテムをつかむために吸うのは吸い込まれています。 バルカンには、ロボットがオブジェクトのエッジと数字を検出できるようにするジョイントの多くにセンサーがあります。 Saynessは、学習センサー信号の理解を作成するためにマシンが重要であり、ロボットがどのように動作するかを制御するアルゴリズムループの一部を作成するために重要であると述べています。彼は、「私たちが持っている特別なソースは、フォーストルクのソフトウェア解釈であり、コントロールループとスピードプランでそれらをどのように包むか」と言います。 アマゾンは本日、ドイツのハンブルクにある補給センターでバルカンを明らかにしました。同社は、ロボットはすでにこの機能で働いており、もう1人の人前であるワシントンで働いていると言います。 新しいロボットは、人間のピッカーの形で同じラインで動作し、高以下の棚からより多くのアイテムを取得することにより、後方の作業からそれらを削除することを目指します。ロボットが見つからないアイテムは、人間の労働者に再割り当てされます。 カリフォルニア大学バークレー校のロボット奏者であるケイン・ゴールドバーグは、「アマゾンはコンパートメントに多くの異なる製品を保存しているため、注文を埋めるために特定のアイテムを削除する必要があります」と述べています。 「これまでのところ非常に困難になっているので、新しいシステムを見たいと思っています。」 Goldbergは、ロボットタッチセンシングの研究が近年アップグレードされており、多くのグループが関節と表面のセンシングに取り組んでいると述べています。しかし、彼は、肉と豊富な労働者のタッチ能力に合う前に、ロボットには何らかの方法があると言いました。 「人間のタッチ感覚は非常に敏感で、巨大なダイナミックレンジを備えた複雑です」とゴールドバーグは言います。 「ロボットは急速に進行していますが、人間が見ていることに驚くでしょう [skin]…