OpenAI abandona la investigación en robótica

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https://www.therobotreport.com/openai-abandons-robotics-research/

Según el cofundador de OpenAI, Wojciech Zaremba, la empresa ha disuelto recientemente su equipo de robótica. Zaremba hizo este anuncio durante una reciente entrevista en un podcast con el presentador de Weights & Biases, Lukas Biewald, de la que se informó por primera vez en este artículo de VentureBeat.


"En realidad, creo firmemente en el enfoque que el (equipo) de robótica adoptó en esa dirección, pero desde la perspectiva de la AGI (inteligencia general artificial), creo que en realidad faltaban algunos componentes. Así que cuando creamos el equipo de robótica, pensamos que podíamos llegar muy lejos con los datos autogenerados y el aprendizaje por refuerzo", dijo Zaremba.


Zaremba añadió que no se arrepiente de la inversión que OpenAI hizo en robótica. "Creo que tenemos muchas ideas para otros proyectos. También creo que hemos construido una tecnología increíble".


La empresa seguirá invirtiendo en otras áreas en las que haya datos adecuados para el entrenamiento. En opinión de Zaremba, el trabajo en esta área podría continuar una vez que haya modelos de vídeo lo suficientemente potentes como para soportar los conjuntos de datos de entrenamiento necesarios para construir un modelo viable. Según Zaremba, "el problema de los modelos de vídeo es que requieren mucho más cálculo que los modelos de texto".


Entrevista del podcast de Weights & Biases con Wojciech Zaremba



La empresa es famosa por haber utilizado sus herramientas de IA para entrenar una mano robótica para resolver un cubo de Rubik manipulando el cubo. El resultado de esta investigación puede verse en el siguiente vídeo:




Si realmente quieres profundizar, consulta el informe de investigación sobre la resolución del cubo de Rubik con una mano robótica.


Conclusiones

La entrevista de Weights and Biases con Zaremba es muy instructiva si eres un investigador de IA. El estado de la IA está evolucionando rápidamente, pero todavía estamos a décadas de distancia de la inteligencia artificial general. Zaremba señala que la computación y la falta de datos son dos de los requisitos fundamentales para que cualquier aplicación basada en la IA sea viable. Así, a la hora de decidir si un problema puede resolverse con IA, primero hay que preguntarse "si hay suficientes datos para entrenar un modelo". Lo ideal es contar con cientos de miles o incluso millones de puntos de datos para el conjunto de datos base.


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