Робот-собака от Boston Dynamics теперь может отвечать на ваши вопросы, благодаря ChatGPT

Бостон Динамикс - инженерно-робототехническая компания, которая стала популярной благодаря вирусным видеороликам, демонстрирующим своих футуристических роботов, исполняющих впечатляющие трюки, такие как паркур.

Новое видео, опубликованное экспертом по искусственному интеллекту Сантьяго Вальдаррама, демонстрирует робота-собаку Spot компании Boston Dynamics, выполняющего несколько новых трюков с использованием искусственного интеллекта.

В почти двухминутном видео Спот может отвечать на вопросы естественного языка, такие как "Вы стоите?" и "Какой у вас уровень заряда батареи?".

Для этого Спот сначала использует ChatGPT от Open AI, чтобы запрашивать информацию, а затем использует AI для преобразования текста в речь от Google, чтобы произнести ответ.

"По окончании каждой миссии роботы собирают огромное количество данных. Нет простого способа для мгновенного запроса всех этих данных. Вот где приходит на помощь ChatGPT," - сказал Валдарамма.

"Мы показываем ей файлы конфигурации и результаты миссий. Затем мы задаем вопросы, используя этот контекст. Вместе с голосовым интерфейсом, мы получаем отличный способ запроса наших данных!"

Видео, которое происходит в лаборатории Леватас, также показывает Spot, отвечающий на вопросы, специфичные для миссии, такие как: "Спот, сколько инспекций в вашей следующей миссии?" или "Опишите вашу последнюю миссию".

Также: Эта новая технология может смести с дороги GPT-4 и все подобное ему

Spot обладает возможностью перевозить до 14 кг оборудования, может выполнять повторяющиеся миссии, собирать данные, перемещаться по различным местностям, проводить тепловые осмотры, обнаруживать радиацию и многое другое.

Расширенные возможности роботов, совмещенные с искусственным интеллектом, вызвали у некоторых людей стандартные апокалиптические опасения относительно ИИ и роботов. Вальдарама выступил на Твиттере, чтобы развеять эти беспокойства.

"90% из комментариев — это люди, говорящие о конце цивилизации. Тем временем, 99% специалистов по обработке данных до сих пор размышляют о том, как разбить свои табличные наборы данных,