向選手們表示感謝！ Nvidia 的老闆兼聯合創始人黃仁勳不時開玩笑地回憶道，如果沒有遊戲玩家在個人電腦上，人工智慧不會發生革命——至少不會發生與深度學習相關的革命。在好話的背後，這首先是英偉達提醒我們的一個機會，如果沒有其特別高效的圖形晶片來運行支撐人工智慧的演算法，一切都將不可能...
聖克拉拉公司的最後一次會議，GTC，剛剛在聖荷西結束，這是一個展示人工智慧的所有重要性以及這家公司所代表的所有分量的機會，包括所有雲端所使用的晶片和人工智慧巨頭。 GTC 也為 Nvidia 提供了一個機會，在與人工智慧密切相關的領域中擊倒兩張主要牌：機器人。
便利製造
第一個設計是為了回應一個相當明顯的觀察：從硬體的角度設計機器人並不容易，特別是當你是一個小型結構或小型大學實驗室時。因此，Nvidia 推出了六個用於自主產品的參考平台，如果一切順利的話，這些平台將從 7 月開始提供。顯然，在每種情況下，它的晶片都是突出的，在這種情況下是 Jetson，它的嵌入式平台。
有兩種型號的無人機（一種用於普通大眾，另一種更工業化），兩種型號的無線電控制“汽車”（兩種尺寸，一種由麻省理工學院開發），一種水上交通工具，最後是一種救援機器人。目前的名單相對較短，但應該會增加。小型人形機器人？我們被告知，思考這個問題並不奇怪。特別是因為這將使得觸及這些第一個平台無法解決的人工智慧其他領域成為可能。
除了技術參考元素之外，Nvidia 還提供開發套件和一整套 API。簡而言之，整個交鑰匙生態系統可供研究人員使用。機器人創建項目正在簡化，英偉達正在透過將其擴展到輔助市場來鞏固其在人工智慧領域日益強大的地位。每個人似乎都有所收穫。目前，價格尚未最終確定，但我們收到的第一個非最終價格將是自動迷你汽車約 2,500 美元，專業無人機超過 5,000 美元。七月應該會澄清這一切。
虛擬化以節省時間
因此，第一個物質計劃很重要，但最終並不是最令人印象深刻的。相反，英偉達的策略因其潛力而引人注目。
該公司因此開發了一款“虛擬機器人”，正式命名為艾薩克。正如黃仁勳在 GTC 開幕主題演講中所解釋的那樣，該工具的名字取自兩個艾薩克：牛頓代表物理學……阿西莫夫代表機器人。
事實上，這個模擬器結合了 3D 圖形和深度學習，處於人工智慧、機器人技術和物理學的交匯處。它透過在機器人訓練階段節省大量時間來證明其存在的合理性。
多久？英偉達負責「智慧機器」的傑西·克萊頓（Jesse Clayton）不想給我們提供精確的數字——考慮到多種可能的情況，原因是顯而易見的。然而，他澄清說，由於艾薩克，目前需要幾個月或幾週的學習時間肯定會減少到幾天或幾個小時。
學習階段非物質化
如何 ？艾薩克建議“虛擬化”這一階段的“學習”，而不是要求機器人研究人員花費數小時來監督訓練（主要包括重置初始情況，以便機器人能夠重新開始，直到系統成功）。
為了實現其目標，Nvidia 使用了虛幻引擎 4 的修改版本（又是視頻遊戲的世界），並透過渲染技術和內部模擬進行了改進。借助該引擎，可以創建在虛擬世界中進化但與我們的世界相同的機器人的表示。在後者中，我們將模擬機器人的行為，並透過使其遵循與我們美好的舊地球相同的物理定律來測試其人工智慧。
因此，機器人會在純粹的數位宇宙中重複其訓練階段，例如將球推向一個小目標，其中重力、慣性和速度與我們日常生活中所經歷的相同。他重複這個練習，直到他準備好冒險並開始在現實生活中工作。而且由於一切都是數位化的，因此可以加快時間來增加嘗試次數。
生長和繁殖
更好的是，顯然可以增加「虛擬」機器人的數量來加速學習過程。然後在每個階段選擇最有效的，再次複製，使其進步等等。進展是指數級的。
現在，在虛擬宇宙中，機器人可以更快地學習，並且在學習開始時（當它可能做任何事情時）不會危及人類。甚至可以在實體版本正在做其他事情的同時使用虛擬版本的機器人進行學習測試。一旦結果令人滿意，我們最終將改進的人工智慧部署在真實的機器人中。
為了將 2017 年 5 月 10 日公佈的戰略的兩個方面聯繫起來，Nvidia 的代表向我們建議在參考平台和 Isaac 之間建立橋樑。因此，購買小型自動駕駛汽車的大學可以獲得在 Isaac 中進行精確模擬所需的整個資料集。
借助這個平台，Nvidia 顯然正在利用其在人工智慧、晶片設計以及視頻遊戲領域的逼真渲染方面的所有專業知識。有什麼合理的理由認為 Nvidia 也可以感謝玩家…
