El Fin Del Conocimiento - Bóveda 4/86 - IA Para El Bien - 2023 - El futuro de los robots para el bien: La búsqueda de la IA encarnada

graph LR classDef ai_for_good fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef google fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef navigation fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef language fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef task_planning fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef manipulation fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef interaction fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef healthcare fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef ethical fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef future fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px A["El futuro de
robots para el bien:
La búsqueda de
IA encarnada"] --> B["IA para el Bien:
Plataforma global para IA práctica. 1"] A --> C["Esfuerzos de Google:
Asistencia física para discapacidades. 2"] A --> D["Desafío Clave:
Navegación segura en espacios humanos. 3"] A --> E["Predicción de Comportamiento:
Comprensión de movimiento y mirada. 4"] A --> F["Comprensión del Lenguaje Natural:
Interpretación de comandos. 5"] B --> G["Modelos de Lenguaje Grandes:
Traducción de comandos a programas de robots. 6"] B --> H["Creación de Conjuntos de Datos:
Mapeo de lenguaje a acciones. 7"] B --> I["Planificación de Tareas:
Generación de planes paso a paso. 8"] B --> J["Control Efectivo de Robots:
Evaluación y ejecución de acciones. 9"] B --> K["Desafío de Manipulación:
Adaptación a entornos diversos. 10"] C --> L["Enfoque Basado en Datos:
Mejora de técnicas de agarre. 11"] C --> M["Desafíos Complejos:
Manejo de objetos resbaladizos. 12"] C --> N["Diversidad de Datos:
Mejora la generalización y el rendimiento. 13"] C --> O["Interacción Humano-Robot:
Preferencias, diferencias culturales. 14"] C --> P["Codificación de Preferencias:
Adaptación en tiempo real. 15"] D --> Q["Impacto en la Salud:
Transporte de bienes, asistencia. 16"] D --> R["Asistencia Física:
Seguridad, desafíos técnicos. 17"] D --> S["Mejora de la Accesibilidad:
Realización de tareas repetitivas. 18"] D --> T["Consideraciones Éticas:
Mejora de roles, no reemplazo. 19"] D --> U["Robots Asequibles:
Economías de escala. 20"] E --> V["Conocimiento de Base:
Modelos grandes para la conciencia. 21"] E --> W["Aprendizaje de YouTube:
Habilidades, conciencia situacional. 22"] E --> X["Auto-Anotación:
Escalado del aprendizaje de robots. 23"] E --> Y["Integración:
Respeto a las normas sociales. 24"] E --> Z["Progreso Rápido:
Soluciones para desafíos complejos. 25"] class A ai_for_good class B google class C navigation class D language class E task_planning class F manipulation class G interaction class H healthcare class I ethical class J future

Resumen:

1.- IA para el Bien es una plataforma global organizada por ITU y socios para identificar aplicaciones prácticas de IA que avancen los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU y escalen soluciones para un impacto global.

2.- Los esfuerzos de Google en IA ahora se centran en la asistencia física para personas con discapacidades, con el objetivo de proporcionar tecnologías que ayuden en actividades físicas diarias.

3.- Un desafío clave en la robótica es la navegación segura en espacios humanos, lo que requiere que los robots eviten obstáculos y naveguen en entornos sociales de manera respetuosa.

4.- Google está explorando la predicción de comportamiento para robots, permitiéndoles entender el movimiento humano, la postura y la mirada para interactuar socialmente y evitar interrupciones.

5.- Enseñar a los robots la comprensión del lenguaje natural es crucial, ya que les permite interpretar comandos no estructurados y específicos del contexto para realizar tareas con precisión.

6.- Un enfoque utiliza modelos de lenguaje grandes para traducir comandos de lenguaje natural en programas de robots ejecutables, haciendo que la programación de robots sea accesible para no programadores.

7.- Otro enfoque involucra a personas realizando acciones aleatorias con robots y luego describiéndolas en palabras, creando un conjunto de datos que entrena a los robots para mapear el lenguaje a acciones.

8.- Los robots pueden generar planes paso a paso para tareas evaluando y seleccionando las acciones más plausibles sugeridas por modelos de lenguaje en función de sus capacidades.

9.- El control efectivo de robots implica evaluar hipótesis de acción contra las capacidades del robot y ejecutar el mejor plan, como lo demuestran robots realizando tareas como limpiar derrames.

10.- La manipulación en entornos no estructurados sigue siendo un desafío significativo, requiriendo que los robots se adapten a condiciones variables y manejen objetos diversos.

11.- El enfoque basado en datos de Google implica que los robots intenten continuamente agarrar objetos, registrando éxitos y fracasos para mejorar sus técnicas de agarre.

12.- El mundo real plantea desafíos complejos de manipulación como manejar objetos resbaladizos o transparentes y comprender la física de los objetos, lo que los robots necesitan aprender de los datos.

13.- La diversidad de datos es crítica en el entrenamiento de modelos de manipulación, ya que mejora la capacidad del robot para generalizar y desempeñarse mejor con objetos y condiciones variadas.

14.- La interacción humano-robot debe considerar las preferencias personales y las diferencias culturales para asegurar que los robots se comporten de maneras socialmente aceptables e integren sin problemas en entornos humanos.

15.- El aprendizaje automático puede ayudar a codificar las preferencias humanas derivándolas de los datos, mejorando la capacidad de los robots para respetar y adaptarse a estas preferencias en tiempo real.

16.- Los robots pueden tener un impacto significativo en la salud al transportar bienes y asistir con tareas físicas, potencialmente mejorando la movilidad y la independencia de los pacientes.

17.- Desarrollar robots para asistir físicamente a los pacientes, como ayudarlos a levantarse o ducharse, plantea desafíos significativos de seguridad y técnicos que requieren una consideración cuidadosa.

18.- Los robots en el cuidado de la salud pueden mejorar la accesibilidad y la eficiencia al realizar tareas repetitivas, permitiendo a los profesionales de la salud centrarse en actividades más complejas y centradas en el paciente.

19.- Las consideraciones éticas en la robótica implican asegurar que la tecnología mejore las capacidades humanas sin reemplazar los roles humanos, manteniendo un equilibrio entre la automatización y la participación humana.

20.- Los robots asequibles y ampliamente accesibles dependen de lograr economías de escala, lo que requiere una adopción más amplia y continuos avances tecnológicos para reducir los costos.

21.- Los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a los robots a entender e interactuar con el mundo real al basar su conocimiento en la realidad física y proporcionar conciencia contextual.

22.- Usando datos de videos de YouTube y otras fuentes, los robots pueden aprender habilidades y mejorar su conciencia situacional, aunque este enfoque aún está en fase de investigación.

23.- Se están explorando métodos de auto-anotación y recolección de datos automatizada para escalar el aprendizaje de robots, abordando los desafíos de etiquetado de datos preciso y eficiente.

24.- Los robots futuros deben integrarse sin problemas en entornos centrados en humanos, asegurando que sean útiles y no disruptivos mientras respetan las normas sociales y las preferencias humanas.

25.- La investigación en robótica está progresando rápidamente, con nuevas soluciones y enfoques emergiendo continuamente para abordar desafíos complejos en navegación, manipulación e interacción humana.

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