La compañía de robótica detrás del robot humanoide Neo , 1X, ha presentado un nuevo modelo de IA que, según dice, entiende la dinámica del mundo real y puede ayudar a los bots a aprender nueva información por sí mismos.
Este modelo basado en la física, llamado Modelo Mundial 1X , combina video e indicaciones para dotar a los robots Neo de nuevas habilidades. El video les permite aprender nuevas tareas para las que no habían sido entrenados previamente, según 1X.
Este lanzamiento coincide con la llegada de sus humanoides Neo a los hogares de 1X. La compañía abrió las reservas de sus humanoides en octubre con planes de enviarlos este año. Un portavoz de 1X se negó a compartir una fecha de envío ni información sobre cuántos se han pedido, salvo que las reservas superaron las expectativas.
“Tras años desarrollando nuestro modelo de mundo y haciendo que el diseño de Neo sea lo más parecido posible al humano, Neo ahora puede aprender de videos a escala de internet y aplicar ese conocimiento directamente al mundo físico”, declaró Bernt Børnich, fundador y director ejecutivo de 1X. “Con la capacidad de transformar cualquier indicación en nuevas acciones, incluso sin ejemplos previos, esto marca el punto de partida de la capacidad de Neo para aprender a dominar prácticamente cualquier cosa que se le ocurra”.
Decir que el bot puede transformar cualquier indicación en una nueva acción es una afirmación pretenciosa y no del todo exacta; no se puede decirle a un Neo que conduzca un coche y que de repente sepa aparcar en paralelo, por ejemplo. Pero hay algo de aprendizaje en marcha.
1X no afirma que el modelo de mundo permita a los bots Neo actuales realizar una nueva tarea inmediatamente después de capturar video y recibir indicaciones, aclaró un portavoz de la compañía. En cambio, el bot toma datos de video vinculados a indicaciones específicas y los envía de vuelta al modelo de mundo. Este modelo se retroalimenta a la red de bots para brindarles una mejor comprensión del mundo físico y más conocimientos.
También proporciona a los usuarios información sobre cómo Neo piensa comportarse o reaccionar ante una indicación específica. Este tipo de información de comportamiento podría ayudar a 1X a entrenar estos modelos hasta el punto en que los robots puedan reaccionar ante una indicación de algo que nunca antes han hecho.
