Yapay zeka için sırada ne var? Belki de yapay genel zekadan daha fazla fiziksel olarak spesifik zeka. İşte bir tez taslağı. (1) İlk olarak, yapay zeka artık yutturmaca döngüsünün dip noktasına giriyor. Her teknoloji, ne kadar şaşırtıcı olursa olsun, bunu yaşar. Aslında, alan incelmeye başladığında yatırım yapmak ve inşa etmek için en iyi zamanlardan biridir. (2) İkincisi, yapay zeka hem arama, özetleme, görselleştirme ve prototip oluşturma *için son derece kullanışlıdır hem de* son derece can sıkıcı bir spam, dolandırıcılık ve slop kaynağıdır. Çok fazla kişi yalnızca olumsuz yönlere odaklanacak. (3) Üçüncüsü, yapay zekanın kesin platosu oldukça beklenmedik. Mevcut modellerin "çok daha iyi web araması ve özeti" ile zirveye ulaşmış gibi görünmesi, çoğu kişinin 2022'de sabitleyeceği yer değil. Google'ı bozmak tarihi bir başarıdır, ancak bu makine tanrısı değildir. (4) Modellerin neden bu şekilde durağanlaştığına dair bir tez, LLM tarzı dijital yapay zekanın gerçekten düşünmek yerine gerçekten sadece tekrar etmesidir. Yukarı yönde değil, aşağı akıştadır. Şimdi, bununla çoğu kişinin düşündüğünden çok daha ileri gidebilirsiniz. Ancak yeni düşüncelere kadar gidemezsiniz. (5) Bu bizi başka bir noktaya götürüyor: Daha önce de söylediğim gibi, dijital yapay zeka bunu uçtan uca değil, ortadan ortaya yapıyor. Çünkü dijital yapay zekanın darboğazı teşvik etmek ve doğrulamaktır. (6) Bununla birlikte, *fiziksel* yapay zeka - robotik rehberlik anlamında - uç durumlara çok fazla enerji yatırıldıktan sonra da olsa, işleri uçtan uca uygulanabilir bir şekilde *yapabilir*. Örneğin, sürücüsüz arabalar artık sizi gerçekten A noktasından B noktasına götürebilir. Bunu uçtan uca yapıyorlar. (7) Dolayısıyla, "A noktasından B noktasına gitmek" gibi son derece iyi tanımlanmış ve ekonomik açıdan değerli fiziksel dünya sorunları, yapay zekanın önemli ilerlemesini görmemiz gereken yerlerdir. Buna fiziksel özgül zeka deyin. (8) Özellikle Çinli robotlar, arabaların veya insansıların ötesinde birçok form faktöründe görev üstüne görev yapacak. Kaldırım robotları ve teslimat drone'ları, sürücüsüz arabaların yanı sıra Çin'de zaten yayında ve donanım sektörleri hızlanıyor. (9) Daha kısa vadeli olmak için bir neden Yapay genel zeka yerine fiziksel olarak spesifik zeka konusunda iyimser olan şey, fiziksel dünyanın gerçek olduğu, dijital dünyanın ise kurgusal olabileceğidir. @drfeifei, ders kitaplarındaki eşzamanlı konum ve haritalama (SLAM) kavramının aslında açık bir fiziksel dünya modeli olduğu, hepimizin dijital alemde eksik olduğunu bildiğimiz bir şey olduğu konusunda ilgili noktaya değindi. (10) Özellikle, hepsi SLAM (veya eşdeğeri) yapan ve sensör verilerini merkezi bir veritabanına yükleyen N farklı robotunuz varsa, hepsi bir anlamda aynı fiziksel dünyadan ve birbirlerinden öğreniyorlar. Sürücüsüz arabaların kat ettiği milyonlarca eğitim mili, bu stratejinin işe yaradığını gösteriyor. (11) Bunu dijital dünyayla karşılaştırın. Metin sahte olabilir, kurgusal olabilir ve aslında çoğu zaman öyledir. Ve bu, AI metni web'e nüfuz ettiği için iki kat daha fazladır. (12) Böylece fiziksel dünyayı algılayan N robot, bir fikir birliği gerçekliğinde birleşecektir. Bir Unitree robotu ve bir Tesla robotu aynı nesneleri algılayacaktır. Buna karşılık, dijital dünyadaki N ajan, tutarsız olabilecek ve olacak olan metin ve görüntüleri almaya devam ediyor. (13) Dijital imzaların yokluğunda, yapay zeka eğitimi için kullanılan çevrimiçi veriler yalnızca dahili olarak tutarsız olmakla kalmayacak, aynı zamanda ince veya derin şekillerde sahte olacaktır. Gerçekten de, yaygın yapay zeka modelleri, birçok dijital verinin (katı dijital sınırların dışında) sahte veya özensiz hale gelmesini veya yapay zeka ajanlarının birbirleriyle konuşmasını sağlar....