Nota del editor: Tesla AI Day está aquí. Pero muchas personas que están muy ansiosas por ver lo que se revela se inclinan hacia sus computadoras en busca de algo nuevo o estimulante como aperitivo. Chanan Bos escribió un artículo tremendo a principios de este año sobre Tesla y lo que podría significar la “IA del mundo real” de Tesla, mucho más allá de mejores sistemas de conducción autónoma y robotaxis. Parecía un buen momento para revivir la última parte de esa pieza para cualquiera que se lo perdiera, así que aquí está de nuevo. ¡Disfrutar! Y háganos saber en los comentarios lo que tiene que agregar. —Zach Shahan
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Las pistas de Elon sobre la IA del mundo real
Ahora llegamos a la parte realmente emocionante. Elon publicó recientemente algunos tweets que implican algo sobre lo que me he estado preguntando durante mucho tiempo y que nos devuelven a la cuestión del robot que construye el robot. Aquí están los tweets:
FSD beta build V8.1 normalmente me conduce sin intervenciones. La próxima versión es un gran cambio más allá de eso. Tesla está resolviendo una parte importante de la IA del mundo real. Esto no es muy conocido.
– Elon Musk (@elonmusk) 3 de marzo de 2021
Estamos actualizando todos los NN a video envolvente, utilizando subredes en áreas focales (frente a igual cálculo en todos los píxeles sin recortar) y muchas otras cosas, por lo que se necesita más tiempo para escribir y validar el software. Quizás algo la semana que viene.
Esto está evolucionando hacia la solución de una gran parte de la IA del mundo físico.
– Elon Musk (@elonmusk) 24 de febrero de 2021
Potencialmente
– Elon Musk (@elonmusk) 24 de febrero de 2021
Parece probable
– Elon Musk (@elonmusk) 24 de febrero de 2021
IA del mundo real, IA del mundo físico. Lo que Elon quiere decir es el paso en el que pasamos del reconocimiento de objetos a la comprensión del mundo circundante. Idealmente, nos gustaría colocar más robots en almacenes, fábricas y muchos otros lugares. Esos ejemplos son un mundo real muy diferente al de las calles por las que circula un automóvil. Lo mismo puede decirse de una criada / mayordomo robot hipotético en casa o un chef robot en una cocina. Todos esos son problemas de inteligencia artificial del mundo real y la automatización del proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial es la única solución realista si desea ir más allá de la funcionalidad básica donde un equipo necesita tomar la inteligencia artificial en cada paso del camino hacia la funcionalidad básica. En casi todas esas aplicaciones, recopilar una tonelada de datos es extremadamente difícil porque no hay millones de personas que se ofrezcan como voluntarias para cuidar de una IA como lo hacen con el piloto automático de Tesla.
Si alguien pudiera llenar un almacén vacío con prototipos y cocinas de brazos de robot de chef y hacer que todos aprendan día y noche automáticamente, mejorando continuamente y obteniendo un producto vendible en un par de años, los inversores les arrojarían tanto dinero que los desarrolladores se ahogarían. en eso. Cuanta menos participación humana se requiera, más escalable se vuelve.
Sí, abriremos Dojo para entrenamiento como un servicio web una vez que solucionemos los errores.
– Elon Musk (@elonmusk) 20 de septiembre de 2020
Todo lo que Tesla ha aprendido y desarrollado para FSD podría algún día usarse para entrenar todo tipo de IA del mundo real. Es gracioso porque algunas personas ya son un poco escépticas sobre si el FSD funcionará alguna vez y si un futuro Tesla FSD Robotaxi ya está incluido en la valoración actual de las acciones. Sin embargo, ¿qué pasaría si te dijera que Tesla podría ser la clave del problema de la IA en el mundo real? Si Tesla continúa automatizando este proceso, entonces el mercado de la IA del mundo real podría tener que prepararse para una interrupción importante. En cuanto al tweet anterior, depende de cómo lo interpretes. Si nuestra teoría es correcta, lo que Tesla podría ofrecer podría ser mucho más que una potencia de procesamiento en bruto. De alguna manera, esto funcionará como AutoML (aprendizaje automático automático) de Google Cloud, pero en lugar de una pequeña operación de aprendizaje automático, que es buena para aprender algo útil a partir de un montón de imágenes, será un conjunto de herramientas para entrenar una IA. operación en el mundo real, ya sea una cocina o un sistema de entrega de almacén.
No es el robot, es la IA
A estas alturas, todos hemos visto las cosas asombrosas que los robots andantes de Boston Dynamics son capaces de hacer, ya sea con cuatro patas o con dos patas. De hecho, SpaceX utilizó recientemente uno para inspeccionar el lugar del accidente de Starship SN10. El avance es que Boston Dynamics logró resolver el problema de caminar como animales, mantener el equilibrio, no caerse y, más recientemente, poder comprender dónde pueden caminar y cómo superar obstáculos.
Sin embargo, cuando se trata de comprender realmente su entorno e interactuar con ellos, no son tan inteligentes y necesitan desesperadamente entrenamiento. También pueden carecer de la potencia de procesamiento incorporada necesaria, pero principalmente, la IA es el problema, ya que ninguna IA ha resuelto realmente el problema de la IA del mundo real, que en esencia es un problema de aprendizaje. Resolver esto en el caso de los robots puede hacer posibles cosas nuevas e increíbles.
El taller de carrocería en la fábrica de Tesla en Fremont. Crédito de la imagen: Chanan Bos | Electronia
El robot que construye el robot.
Tesla ha estado trabajando durante años en la máquina que construye la máquina, que en esencia es una fábrica altamente automatizada, pero si llegamos a un punto en que un robot puede construir otro robot, entonces el crecimiento exponencial se vuelve posible. Desafortunadamente, la multiplicación directa de robots de esta manera aún está muy lejos. Sin embargo, si se puede programar un grupo de robots para construir una fábrica en la luna o en un asteroide a partir de materias primas locales con un mínimo de aportes de la Tierra, una fábrica que pueda construir más robots, de repente se hacen posibles proyectos masivos a escala Kardashev 1 *. De alguna manera, es como la sonda von Neumann *, pero ahora en forma de robots trabajadores capaces de convertir las materias primas del sistema solar en lo que necesitemos.
* La escala de Kardashev es una medida de cuán avanzada está una civilización en la que en este momento somos del tipo 0 y el tipo 1 es técnicamente capaz de usar y almacenar toda la energía disponible en su planeta.
* Sonda Von Neumann: la idea de una nave espacial autorreplicante que, al llegar a un nuevo sistema solar, utiliza materias primas locales para replicarse y envía réplicas a las estrellas cercanas para hacer lo mismo. Con los viajes espaciales lentos convencionales, las sondas podrían explorar completamente nuestra galaxia en solo medio millón de años. Cuando se aplica a la construcción, la autorreplicación o incluso la replicación regular permite un crecimiento exponencial y megaproyectos increíbles.
Durante años me he preguntado por qué Elon no tiene una empresa como Boston Dynamics que se centre en el problema del robot que construye el robot. Sin embargo, una vez más, asumiendo que está trabajando para lograrlo, es posible que haya previsto el problema mayor, que no era el hardware sino la IA que lo impulsará, en cuyo caso encontró la forma más rentable y realista de financiar el desarrollo de las metodologías. necesario para descifrar la IA del mundo real. Sin embargo, realmente me pregunto cuánto de eso era realmente parte del plan cuando decidió seguir el piloto automático en 2012/2013.
Cómo la IA del mundo real podría encajar en el gran plan de Elon
No es necesario, pero será muy útil en Marte debido a la latencia de la velocidad de la luz.
– Elon Musk (@elonmusk) 2 de febrero de 2020
La ambición de Elon Musk, como ha dicho varias veces, es preservar la existencia de la conciencia. Esto se puede dividir en solo 3 subobjetivos diferentes y varias tecnologías necesarias para lograr el objetivo. El más fácil de definir es hacer la vida multiplanetaria utilizando los cohetes rápidamente reutilizables de SpaceX para construir una civilización en Marte. El segundo es preservar la tierra y la humanidad en ella. Eso se haría con la ayuda de Tesla, que ayudará a la transición del mundo a las energías renovables y garantizará que este mundo siga siendo habitable. Luego, el último tiene que ver con que la IA se haga cargo.
OpenAI originalmente estaba destinado a evitar que la IA extinguiera la conciencia. Aunque, en lugar de ser el salvador que necesitamos, es posible que ellos mismos se hayan convertido en el villano del que se suponía que debían salvarnos, hay mucha ironía allí. ¿Qué es lo que sigue diciendo Elon? ¿El destino ama la ironía? La otra cara de esa moneda, fundada aproximadamente al mismo tiempo, es que Elon inició Neuralink para que podamos unirnos a la IA si no podemos vencerla, algo para que la conciencia al menos siga siendo relevante junto a las mentes de la IA.
The Boring Company y Starlink pueden atribuirse a ayudar a Tesla y SpaceX a lograr sus respectivos objetivos. Starlink al proporcionar fondos y The Boring Company al ayudar a evitar el tráfico en la Tierra y posiblemente al crear lugares para que vivamos bajo tierra en Marte, porque toda la radiación hace que la superficie sea peligrosa.
No obstante, si podemos resolver el problema de la IA del mundo real, entonces podemos hacer que los robots hagan gran parte del trabajo sucio. Poblar Marte sin ellos llevaría mucho más tiempo. Una vez más, los robots y la IA del mundo real pueden impulsar el progreso.
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