現在のロボット工学モデルは、人間の脳がいかに効率的であるかを本当に強調しています。 ロボットモデルは比較的小さく(数十億のパラメータが少なく)、1秒のコンテキストしか保存せず、100ミリ秒の推論ステップを実行します。 対照的に、人間の脳には100兆個のシナプス(パラメータにほぼ類似)があり、何時間もの前のコンテキストを考慮しながら、毎秒24フレームを処理します。 では、これらすべての次元(推論計算の観点から互いにトレードオフしている)にわたって、ロボット工学の多くの桁違いの改善を同時に得るにはどうすればよいでしょうか? そして、脳で何が起こっているのかをどのように説明すればよいのでしょうか?それはソフトウェアの利点とハードウェアの利点のどちらに似ていますか? @svlevineのエピソード全編が公開されました!