Artwork

Контент предоставлен MIT Technology Review. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией MIT Technology Review или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Is robotics about to have its own ChatGPT moment?

26:17
 
Поделиться
 

Manage episode 449912027 series 2770555
Контент предоставлен MIT Technology Review. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией MIT Technology Review или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Robots that can do many of the things humans do in the home—folding laundry, cooking meals, cleaning—have been a dream of robotics research since the inception of the field in the 1950s.

While engineers have made great progress in getting robots to work in tightly controlled environments like labs and factories, the home has proved difficult to design for. Out in the real, messy world, furniture and floor plans differ wildly; children and pets can jump in a robot’s way; and clothes that need folding come in different shapes, colors, and sizes. Managing such unpredictable settings and varied conditions has been beyond the capabilities of even the most advanced robot prototypes.

But now, the field is at an inflection point. A new generation of researchers believes that generative AI could give robots the ability to learn new skills and adapt to new environments faster than ever before. This new approach, just maybe, can finally bring robots out of the factory and into the mainstream.

This story was written by senior AI reporter Melissa Heikkilä and narrated by Noa - newsoveraudio.com

  continue reading

102 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 449912027 series 2770555
Контент предоставлен MIT Technology Review. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией MIT Technology Review или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Robots that can do many of the things humans do in the home—folding laundry, cooking meals, cleaning—have been a dream of robotics research since the inception of the field in the 1950s.

While engineers have made great progress in getting robots to work in tightly controlled environments like labs and factories, the home has proved difficult to design for. Out in the real, messy world, furniture and floor plans differ wildly; children and pets can jump in a robot’s way; and clothes that need folding come in different shapes, colors, and sizes. Managing such unpredictable settings and varied conditions has been beyond the capabilities of even the most advanced robot prototypes.

But now, the field is at an inflection point. A new generation of researchers believes that generative AI could give robots the ability to learn new skills and adapt to new environments faster than ever before. This new approach, just maybe, can finally bring robots out of the factory and into the mainstream.

This story was written by senior AI reporter Melissa Heikkilä and narrated by Noa - newsoveraudio.com

  continue reading

102 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство