Создатель роботов 1X выпустил модель мира, которая поможет ботам учиться понимать, что они видят

Компания 1X, создавшая человекоподобного робота Neo, представила новую модель искусственного интеллекта, которая, по её словам, понимает динамику реального мира и может помочь роботам самостоятельно усваивать новую информацию.

Эта модель, основанная на физике и получившая название 1X World Model, использует комбинацию видео и подсказок, чтобы наделить роботов Neo новыми способностями. По словам представителей 1X, видео позволяет роботам Neo осваивать новые задачи, которым они ранее не обучались.

Этот релиз совпадает с подготовкой 1X к выпуску своих человекоподобных роботов Neo для домашнего использования. Компания открыла предварительные заказы на своих роботов в октябре, планируя начать поставки в этом году. Представитель 1X отказался сообщить сроки начала поставок или предоставить какую-либо информацию о количестве заказанных роботов, ограничившись заявлением о том, что количество предварительных заказов превысило ожидания.

«После многих лет разработки нашей модели мира и создания дизайна Neo, максимально приближенного к человеческому, Neo теперь может учиться на видеоматериалах из интернета и применять эти знания непосредственно в физическом мире», — заявил в своем заявлении Бернт Бёрних, основатель и генеральный директор 1X. «Благодаря возможности преобразовывать любую подсказку в новые действия — даже без предварительных примеров — это знаменует собой отправную точку для способности Neo самостоятельно осваивать практически все, что вы можете себе представить».

Представитель компании 1X пояснил, что модель мира не позволяет современным ботам Neo сразу же выполнять новые задачи после просмотра видео и получения подсказки. Вместо этого бот берет видеоданные, связанные с конкретными проптами, и затем отправляет их обратно в модель мира. Затем эта модель передается обратно в сеть ботов, чтобы дать им лучшее понимание физического мира и больше знаний.

Это также дает пользователям представление о том, как Neo планирует себя вести или реагировать на определенный запрос. Подобная информация о поведении может помочь 1X обучить эти модели до такой степени, что роботы смогут реагировать на запросы, которые они никогда раньше не делали.