Google ha presentado su última creación: Robotic Transformer 2 (RT-2), un modelo de lenguaje que representa un emocionante avance en el desarrollo de la inteligencia robótica. Aunque ofrece la promesa de mayor eficiencia y productividad en diversas industrias, también desata la formulación de preguntas sobre su impacto en el mercado laboral y la sociedad en general.
Este innovador modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) tiene el potencial de elevar a los robots a un nivel de inteligencia nunca antes visto, ya que pueden aprender tanto de datos web como de experiencias robóticas, convirtiendo este conocimiento en instrucciones generalizadas para su control, abriendo nuevas posibilidades de colaboración entre humanos y máquinas.
RT-2 para entrenar robots con inteligencia artificial
[post_relacionado]RT-2 es una combinación excepcional de conocimientos obtenidos tanto de la web como de datos robóticos, los cuales se transforman en instrucciones generales para el control de robots, manteniendo al mismo tiempo su sorprendente capacidad de reconocimiento visual y lenguaje en varios idiomas.
Con el objetivo de superar los desafíos que enfrentan las máquinas para entender y ejecutar comandos complejos, los investigadores de Google adaptaron la tecnología de modelos de visión-lenguaje de alta capacidad (VLM) al control robótico. El resultado es RT-2, que se basa en los modelos Pathways Language and Image (PaLI-X) y Pathways Language model Embodied (PaLM-E) como pilares fundamentales de su funcionamiento.
Este representa las acciones como tokens en su salida, lo que permite describirlas como cadenas de texto que pueden ser procesadas por analizadores de lenguaje natural estándar. Esta capacidad de comprensión avanzada permitirá a los robots recibir y ejecutar instrucciones complejas de manera más eficiente y precisa que nunca.
¿Los robots podrían reemplazar a los empleados?
Gracias a su capacidad para comprender y ejecutar órdenes complejas, los robots se convierten en una opción más viable para reemplazar a los humanos en una amplia variedad de tareas y roles laborales. Tareas que antes requerían la presencia humana y habilidades especializadas ahora pueden ser llevadas a cabo por máquinas entrenadas con este modelo de lenguaje.
Un aspecto clave del impacto en el mercado laboral es el aumento de la eficiencia y productividad que las máquinas pueden aportar a diversas industrias. Al poder aprender y generalizar a partir de datos web y robóticos, Esta innovación permite a los robots realizar tareas complejas con mayor precisión y rapidez. Esto podría llevar a una reducción en los costos laborales para las empresas, ya que podrían depender cada vez más de máquinas altamente capacitadas y eficientes.
No obstante, el aumento de la automatización también puede plantear desafíos para los trabajadores humanos. A medida que los robots se vuelvan más competentes en diversas tareas, es probable que algunas ocupaciones sean reemplazadas por máquinas. Esto podría resultar en pérdida de empleos en ciertos sectores y requerir una reevaluación de las habilidades que los trabajadores humanos deben desarrollar para mantenerse relevantes en el mercado laboral.
Por otro lado, la integración de tecnologías como la ya mencionada también podría generar oportunidades para la colaboración entre humanos y máquinas. Los robots avanzados podrían asumir tareas peligrosas o monótonas, permitiendo que los humanos se concentren en actividades más creativas y estratégicas.
Es fundamental abordar estos desafíos de manera equitativa y responsable. La implementación de tecnologías como esta debe ir acompañada de medidas para reentrenar y reubicar a los trabajadores que podrían verse afectados negativamente por la automatización. Además, es necesario establecer regulaciones y marcos éticos para garantizar un uso adecuado y seguro de la tecnología.
Fuente: https://internetpasoapaso.com/google-lanza-modelo-lenguale-entrenar-robots-ia/