Physical Intelligence (π) : viviamo in un’epoca di rivoluzione tecnologica: l’ultimo decennio ha visto emergere assistenti AI pratici, sistemi in grado di generare immagini e video fotorealistici e modelli capaci di prevedere la struttura delle proteine. Eppure, nonostante tutti questi progressi, l’intelligenza umana supera ancora drammaticamente l’intelligenza artificiale nel mondo fisico. Per parafrasare il paradosso di Moravec, vincere una partita a scacchi o scoprire un nuovo farmaco rappresentano “problemi facili” per l’AI, mentre piegare una camicia o pulire un tavolo richiede la risoluzione di alcuni dei problemi ingegneristici più complessi mai concepiti. Per costruire sistemi AI dotati della versatilità fisica che possediamo, è necessario un nuovo approccio: dobbiamo rendere i sistemi AI “incarnati” affinché possano acquisire intelligenza fisica.
Negli ultimi otto mesi, Physical Intelligence ha sviluppato un modello di robot generale chiamato π0 (pi-zero). Credono che questo rappresenti un primo passo verso l ‘obiettivo a lungo termine di sviluppare un’intelligenza fisica artificiale, affinché gli utenti possano semplicemente chiedere ai robot di eseguire qualsiasi compito desiderino, proprio come avviene con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) e gli assistenti chatbot. Come gli LLM, il modello è addestrato su dati ampi e diversificati e può seguire varie istruzioni testuali. A differenza degli LLM, π0 abbraccia immagini, testo e azioni, acquisendo intelligenza fisica grazie all’addestramento su esperienze incarnate dai robot, imparando a emettere direttamente comandi motori a basso livello tramite un’architettura innovativa. Può controllare una varietà di robot diversi e può essere guidato nell’esecuzione di un compito desiderato o perfezionato per specializzarsi in scenari applicativi complessi.
