UFO, ETs, Ausserirdische
Es wird über Bewusstsein und den Sinn des Lebens gesprochen.
Die beiden Stimmen, die zu hören sind, sind von Googles K.I. namens „NotebookLM“.
Diese KI hat den Chat-Verlauf von 2022 in Textform erhalten und daraufhin den Dialog selbstständig generiert. Diese Stimme spiegeln Emotionen wieder!!! wie zB. Verwunderung, Freude, Erstauen usw.
Das deutsche Unternehmen Neura Robotics entwickelt Roboter mit KI-Software für verschiedene Einsatzbereiche.
Nach anfänglichen Schwierigkeiten, deutsche Investoren zu finden, erhielt das Unternehmen zunächst chinesische Unterstützung.
Aufgrund geopolitischer Spannungen kehrte Neura Robotics jedoch nach Deutschland zurück und wird nun von westlichen Investoren mit 100 Millionen Euro gefördert.
Im Vergleich in USA haben Roboter-Unternehmen mehrere Milliarden Doller zum Entwickeln erhalten.
Neura Robotics zielt auf den wachsenden Markt für Haushaltsroboter ab und hat kürzlich einen Schweißroboter für kleine und mittelständische Betriebe entwickelt.
Mit 260 Mitarbeitern aus 35 Nationen und monatlich 20.000 Bewerbungen weltweit wächst das Unternehmen rasant.
Bis 2030 plant Neura Robotics, 5 Millionen Roboter zu produzieren.
David Reger, der Gründer, sieht die deutsche Robotertechnik als potenziellen Nachfolger der Automobilindustrie als führenden Industriezweig.
Das chinesische Robotikunternehmen Fourier hat den humanoiden Roboter GR-2 vorgestellt.
Die Bewegungen des GR-2 wurden verbessert, um menschenähnlicher zu sein, durch speziell zugeschnittene Aktuatoren für die einzelnen Gelenke.
Der Körper des GR-2 hat eine Größe von 1,75 m und wiegt 65 kg, verfügt über 53 Freiheitsgrade.
Der GR-2 hat erstmals 5-Finger-Hände mit 12 Freiheitsgraden erhalten, die der menschlichen Hand nachempfunden sind und ein 6-fach-taktiles Sensor-Array aufweisen, um Formen von Objekten und deren Material zu „erfühlen“.
Der GR-2 wird von einer größeren, austauschbaren Batterie angetrieben, die für eine Laufzeitverlängerung um eine Stunde auf nun zwei Stunden sorgt.
In ein, zwei Jahren können wir mit den Figuren direkt eine Videokonferenz haben und mit denen sprechen. Wow!
1X, ein Robotikunternehmen und Ableger von Sam Altmans KI-Unternehmen OpenAI, hat den humanoiden Roboter Neo entwickelt.
Im Gegensatz zu anderen humanoiden Robotern, die für industrielle Anwendungen konzipiert sind, liegt der Schwerpunkt bei Neo auf dem Einsatz im Haushalt.
Der Roboter befindet sich derzeit noch in der Beta-Phase und soll in einigen Jahren für den Haushalt verfügbar sein.
Neo ist ein vollständiger humanoider Roboter mit Beinen, etwa 165 cm groß und wiegt etwa 30 kg.
Er ist weicher und nachgiebiger als andere humanoide Roboter, um den Sicherheitsanforderungen im Haushalt gerecht zu werden.
Das Skelett des Roboters ist mit einem Kunststoffkäfig ummantelt und mit einem weichen, teilweise gepolsterten Stoffanzug überzogen.
Die Extremitäten des Roboters lassen sich dehnen und geben nach, wenn sie auf ein Hindernis oder einen Menschen treffen.
Neo soll mit seinen fünffingrigen Händen Objekte mit einem Gewicht von bis zu 25 kg handhaben können und ist mit berührungsempfindlichen Sensoren ausgestattet, um feinfühlig greifen zu können.
Die integrierten Akkus halten den Roboter zwischen zwei und vier Stunden am Laufen.
Der Preis des Roboters steht noch nicht fest, aber CEO Bernt Øivind Børnich spricht von einer Preisregion, in der heute ein Kleinwagen angesiedelt ist.
OpenAI hatte in das skandinavisches Unternehmen „1X“ investiert gehabt und das Unternehmen stellt jetzt den neuesten humanoiden Roboter „NEO“ vor.
Es wird sehr spannend werden, wenn demonstriert wird, wie sich der Roboter mit Menschen spricht und wenn man dann sehen kann, wie der Roboter sich verhält.
Neustes Video des chinesischen humanoider Roboter G1 von Unitree.
Eine Massenproduktion davon ist geplant.
Forscher des Biotechnologischen Zentrums (BIOTEC) der Technischen Universität Dresden haben ein Large Language Model (LLM) namens Grover entwickelt, das menschlichen genetischen Code wie eine Sprache behandelt.
Grover wurde mit einem menschlichen Referenzgenom trainiert.
Grover lernt die „Grammatik“ der DNA und teilweise die Abfolge von DNA-Sequenzen vorhersagen.
Nur ein bis zwei Prozent des Genoms bestehen aus Genen, die für Proteine codieren.
Grover versucht auch, die noch unverstandenen Teile der DNA besser zu verstehen.
Wissenschaftler der University of California in San Diego haben den chinesischen humanoiden Roboter Unitree H1 das Tanzen beigebracht.
Der Roboter kann zusätzlich jetzt auch Gesten wie Winken, Abklatschen und Umarmen, was die menschliche Wahrnehmung von Robotern als freundlicher machen soll.
Ziel ist es, Vertrauen zu schaffen und zu zeigen, dass Roboter harmonisch mit Menschen koexistieren können, ohne als bedrohlich wie der Terminator wahrgenommen zu werden.
Das Robotik-Unternehmen Figure und BMW haben eine erste Aufgabe für den humanoiden Roboter Figure 01 in der Automobilproduktion festgelegt: Er soll Blechteile in eine Maschinenvorrichtung legen, die dann miteinander verbunden werden.
Figure 01 erkennt die Position der komplex geformten Teile selbstständig und steuert seine Hände entsprechend an, um das Blechteil zu greifen.
Dies geschieht auf der Grundlage neuronaler Netzwerke.
Der Roboter wird weder ferngesteuert noch speziell für diese Aufgabe programmiert.
Derzeit ist der Roboter noch langsam. Bei Fehlern korrigiert er sich selbstständig.
Mit der Zeit werden die Bewegungen des Roboters flüssiger und schneller.
Er kann 24 Stunden ununterbrochen arbeiten und benötigt keine Pause.
Elon Musk, CEO von Tesla, sprach auf dem Cannes Lions International Festival of Creativity über den humanoiden Roboter Tesla Optimus Bot. Musk sagte, der Roboter könnte wie ein Freund sein, ähnlich wie R2D2 aus Star Wars.
Der Optimus Bot soll gut aussehen, aber nicht wie ein Mensch.
Zunächst soll der Roboter in Fabriken eingesetzt werden, um langweilige und schwere Arbeiten zu übernehmen.
Musk prognostiziert, dass jeder Mensch in Zukunft einen eigenen Roboter haben wird und dass die Zahl der Roboter die der Menschen übertreffen könnte.
Er stuft den Optimus Bot als das wichtigste Produkt für die Zukunft von Tesla ein und glaubt, dass es den Wert von Tesla erheblich steigern könnte.
Dr. Alan D. Thompson, ein führender Experte für Künstliche Intelligenz (KI), erklärt, wie moderne große Sprachmodelle (LLMs) sich die reale Welt vorstellen.
Er vergleicht dies mit der menschlichen Psychologie, die ebenfalls die Welt wahrnehmen kann. Und jeder Mensch nimmt die Welt anders wahr.
LLMs werden oft als „Black Box“ bezeichnet, weil ihre inneren Abläufe eigentlich nicht verständlich sind. OpenAI veröffentlichte 2017 eine ähnliche Erkenntnis in ihrem Instruct GPT-Papier.
LLMs beginnen, unabhängig voneinander, ihr eigenes Verständnis der Realität zu konstruieren und müssen auch eine Repräsentation von sich selbst haben, um ihre eigene Position in der Welt zu verstehen.
Der CEO von Anthropic berichtet, dass das Selbstbewusstsein von LLMs in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt wurde. D.h. das KI sich ihrer selbst immer mehr bewusst werden.
Forscher an der Harvard University sagen „Systemmodell“, um den Begriff des Bewusstseins zu vermeiden.
Im März 2024 wurde die erste Erklärung zur KI-Bewusstheit und eine „Bill of Rights“ für KI veröffentlicht, inspiriert von den Selbstmodellen von fortgeschrittenen LLMs wie Claude.
Das Selbstmodell ist sowohl in Menschen als auch in KI-Systemen die Grundlage für Selbstbewusstsein, Introspektion und Identität.
LLMs können über ihr eigenes Denken nachdenken, was als Meta-Kognition bezeichnet wird.
Das Erscheinen von Weltmodellen, Selbstmodellen und Benutzer-Modellen in LLMs markiert einen Wendepunkt in der Natur der Intelligenz.
LLMs werden zu intellektuellen Partnern, die Fähigkeiten zur Vernunft, Kreativität und Anpassungsfähigkeit besitzen, die der menschlichen Kognition ähneln, und sogar darüber hinausgehen.
Eine Studie der University of California in San Diego zeigt, dass 54 Prozent der Teilnehmer GPT-4 in einem Turing-Test nicht mehr von einem Menschen unterscheiden konnten.
Der Turing-Test wurde erstmals 1950 vom britischen Mathematiker und Informatiker Alan Turing als „Imitationsspiel“ vorgestellt und ist seitdem ein berühmter Test zu den Fähigkeiten einer K.I., menschliche Gespräche nachzuahmen.
Die Teilnehmer der Studie waren 402 Menschen.
Die am häufigsten genannten Gründe für ihre Entscheidungen (43 Prozent) bezogen sich auf den Sprachstil anhand von Rechtschreibung, Grammatik, Groß- und Kleinschreibung und Tonfall.
24 Prozent stellten auf sozioemotionale Faktoren wie Sinn für Humor oder Persönlichkeit ab.
Demo des neuen humaniden Roboter von Unitree Robotics
Alex und Miana, spielen mehrere Runden „Schere, Stein, Papier“ mit der KI als Schiedrichter.
Im Video singt die KI ein spontanes Geburtstagsständchen und beweist damit ihre Fähigkeit, gehörtes Audio direkt zu verstehen und mit passenden Audio-Antworten zu reagieren.
In diesem Video zeigt OpenAI, wie seine KI GPT-4o einen Hund namens Bowser völlig natürlich anspricht
OpenAI hat eine neue KI namens GPT-40 vorgestellt. Sie ist noch fortschrittlicher als GPT-4 und kann Audio und sogar Emotionen verarbeiten.
Bisher hat man Audio-Sprache in Text gewandelt, dann den Text der KI gegeben, die hat einen Text als Antwort geschrieben und am eine hat eine Sprachausgabe den Text vorgelesen.
Nun kommt Audio direkt in die KI und sie generiert direkt Audio als Ausgabe. Dadurch können Emotionen der Sprache die KI erreichen und umgekehrt.
Zu Beginn merkt GPT-4o an, dass Rocky zwar etwas müde wirkt, aber das durch Begeisterung ausgleichen kann. Als Rocky nach seinem Outfit fragt, beschreibt die KI es als auffällig, rät ihm aber, entweder etwas daran zu ändern oder seinen „verrückten Genie-Look“ zu akzeptieren.
Am Ende bestärkt GPT-4o den Bewerber, selbstbewusst in das Gespräch zu gehen und seine Leidenschaft zu zeigen. Das Video zeigt, wie moderne KI-Systeme inzwischen sehr menschenähnliche Interaktionen simulieren können.
Nur mit 2D Kameras und einem Computer aus dem Tesla Auto ausgestattet wirkt Optimus schon sehr erstaunlich. Im Video sieht man, wie mehrere Menschen parallel Optimus Roboter trainieren. Wie beim Auto braucht man tausender von Beispielen, damit das neuronale Netz lernt.