.@JanLiphardt ist Professor für Bioengineering an der Stanford University und der Gründer von OpenMind. Jan baut ein offenes, dezentrales Ökosystem für Robotik und KI in der realen Welt. Wir haben Iris (den Roboter) für einen Spaziergang über die Straße von ihrem Büro mitgenommen und uns über die Vision hinter OpenMind unterhalten. 00:17 – Einführung 01:00 – Vision für OpenMind 03:01 – Softwareangebot 08:23 – Zukünftige Aufgaben 10:42 – Modularer Ansatz 14:08 – Jans Hintergrund im Bioengineering 16:28 – Entwicklerzugang

Unitree hat gerade den neuen R1-Humanoiden vorgestellt. Ab 5.900 $ und wiegt nur 25 kg (55 lb).

Geschichte geschrieben. Gute Arbeit NEO!

Jensen sagt, dass jedes zukünftige Industrieunternehmen zwei Fabriken benötigen wird: eine, um die physischen Maschinen zu bauen, und eine andere KI-Fabrik, um die Intelligenz zu entwickeln, die sie antreibt – genau wie Tesla es bereits für Autos tut.

Humanoide Roboter können auf unzählige Arten versagen und unsichere Dinge tun – Hardwarefehler, Softwareprobleme, Cyberangriffe, seltsame Randfälle oder menschliches Versagen. Vor hundert Jahren gab es in den USA 20 Verkehrsunfalltote pro 100 Millionen Meilen. Heute liegt diese Zahl unter 1,5 – aber nicht bei null. Roboter werden nicht 100% sicher sein – und vielleicht sollte das nicht die Erwartung sein. Wir befinden uns in der „frühen Automobil“-Phase für Humanoide. Wir haben noch nicht genügend Daten aus der realen Welt über Roboter, die unter Menschen arbeiten, um zu definieren, was „sicher genug“ wirklich bedeutet. Aber Roboter müssen unter Menschen sein – um älteren Menschen zu helfen und gefährliche, sich wiederholende und mühsame Aufgaben zu übernehmen. Wir müssen angemessene Sicherheitsstandards festlegen, die Menschen schützen, ohne den Fortschritt zu bremsen. Wenn wir zu risikoscheu sind, riskieren wir Stagnation; wenn wir zu leichtfertig sind, laden wir Schaden ein.

Optimus serviert Popcorn bei der Soft-Opening-Veranstaltung von Teslas erstem Diner.

Eric Schmidt sagt, dass Robotik die Art der Arbeit in den nächsten Jahrzehnten vollständig verändern wird - aber in den nächsten 5–10 Jahren wird der Einfluss wahrscheinlich positiv für den Arbeitsmarkt sein.

Eric Jang äußert sich zu RL vs. überwachtem Lernen für humanoide Roboter-Manipulationsaufgaben.

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