OpenAIがロボットチームを解散、創設者は「これまでで最高の決断」と語る

OpenAIがロボットチームを解散、創設者は「これまでで最高の決断」と語る

OpenAIの共同創設者であるヴォイチェフ・ザレンバ氏はポッドキャストで、OpenAIがロボット工学チームを解散し、データがより簡単に入手できる他の分野に重点を移したことを明らかにした。

「データにアクセスできる限り、私たちは大きな進歩を遂げることができることがわかりました」とザレンバ氏は語った。「機械学習、教師なし学習、強化学習はすべて非常にうまく機能しており、実際にデータが非常に豊富にある領域はたくさんあります。それが結局、ロボット工学の分野で私たちの足かせとなり、ロボット工学チームを解散するという決断は私にとって非常に難しいものでした。しかし、しばらく前に、会社の観点から言えば、それが実際には最善の策だったことに気づきました。」

「ルービックキューブプロジェクトやその他のプロジェクトを通じて強化学習技術を進歩させた後、昨年10月にロボット研究のさらなる追求をやめ、代わりにチームの焦点を他のプロジェクトに移すことを決定しました」とOpenAIの広報担当者はVentureBeatに声明で述べた。「AIとその機能が急速に進歩するにつれて、人間のフィードバックによる強化学習などの他のアプローチが強化学習研究のより迅速な進歩に役立つことがわかりました。」

OpenAIは2019年10月に初めてロボット工学の研究成果を広く公開し、1万3000年の累積経験を持つAIモデルによって制御される5本指のロボットハンドの詳細を説明した研究を発表した。同年、同社は、完全にシミュレーションで訓練され、実際のロボットに配備され、一度完了するだけで新しいタスクを学習できるロボットシステムを開発したと発表した。

ザレンバ氏はさらにこう付け加えた。「残念ながら、もし私たちがロボット企業だったら、使命は違ったものになっていたでしょう。私たちはロボット工学のこのアプローチと方向性に非常に積極的に取り組み続けたと思います。しかし、私たちが達成したいと考えている汎用人工知能(AGI)という観点からは、何かが欠けているのです。」

OpenAIは長い間、大規模な計算能力が、人間が学習できるあらゆるタスクを学習できる汎用人工知能(AGI)への道に必要なステップであると主張してきた。 Milaの創設者ヨシュア・ベンジオ氏やFacebookの副社長兼主任AI科学者ヤン・ルカン氏のような著名人はAGIは存在し得ないと考えているが、OpenAIの共同創設者とその支援者は、強力なコンピューターと強化学習、事前トレーニング、その他の技術を組み合わせることで、パラダイムシフトをもたらすAIの進歩を実現できると信じている。

さらに、VentureBeatは、OpenAIがロボット工学を放棄したのは同社が直面している経済的現実を反映しているのではないかとも推測した。ロボット工学が資本集約的な分野であることは公然の秘密です。 Alphabet社のAI研究機関DeepMindも近年、研究開発費の増加に伴い、注目度の高いプロジェクトから商用アプリケーションへと移行するなど、同様の変化を遂げている。ロボットを研究している業界の多くの企業やプロジェクトも、容易な状況ではありません。

この記事はOSCHINAから転載したものです

この記事のタイトル: OpenAIがロボットチームを解散、創設者: 最良の決断

記事URL: https://www.oschina.net/news/151219/openai-disbands-robotics-research-team

<<:  5G時代の人工知能のホットスポットとなる業界はどこでしょうか?

>>:  人工知能は商業ディスプレイの将来の発展の傾向を混乱させる可能性がある

ブログ    

推薦する

病院が救急科で人工知能を使用する場合、何を考慮すべきでしょうか?

RapidAI の Mary Hardcastle がヘルスケア技術の進歩を検討し、病院が救急治療...

人工知能の道のりは長い

「人工知能」は最近、特に資本市場で非常に人気があります。実は、これはすべて予想されたことです。物語を...

ユニサウンドがマルチモーダルAIチップ戦略を発表、同時に開発中の3つのチップを公開

昨年5月に業界初となるモノのインターネット(IoT)向けAIチップ「Swift」とそのシステムソリュ...

AIがデータセンターを管理するのに時間がかかる理由

ハイパースケーラーはすでに業務改善のために AI を活用していますが、他のほとんどのデータセンターで...

エッジ AI について知っておくべきことすべて

エッジ AI では、システムを他のシステムに接続する必要がないため、ユーザーはデータをリアルタイムで...

清華大学のAI学生が顔を見せて歌う、この応用は将来に期待される

最近、清華大学初のAI学生がついにその本性を現した。伝えられるところによると、彼の名前は華志兵。清華...

ロボットを活用する3つの革新的な方法

ロボット産業は創業以来、大幅な収益成長を遂げてきました。 2023年までに、世界のロボット市場は年間...

...

アリババが自社開発のAIクラスターの詳細を発表:64基のGPU、数百万のカテゴリーのトレーニングを4倍高速化

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

新しい展開のアイデア | Minuet: GPU での 3D スパース畳み込みの高速化

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

新しいインフラの推進により、人工知能の応用は新たな段階に入る

レポート概要新しいインフラストラクチャにより人工知能アプリケーションの実装が加速COVID-19パン...

人工知能とビッグデータは私たちの生活をこのように変えるだろう

現在、知能ロボットが急速に発展していますが、機械を知能化するための鍵は実はビッグデータです。ビッグデ...

インテリジェントな仮想アシスタントが2022年に生産性を2倍にする方法

翻訳者 | 張野貴校正 | 孫淑娟 良策インテリジェント仮想アシスタント市場の洞察インテリジェント ...