向选手们表示感谢！ Nvidia 的老板兼联合创始人黄仁勋时不时地开玩笑地回忆道，如果没有游戏玩家在个人电脑上，人工智能不会发生革命——至少不会发生与深度学习相关的革命。在好话的背后，这首先是英伟达提醒我们的一个机会，如果没有其特别高效的图形芯片来运行支撑人工智能的算法，一切都将不可能......
圣克拉拉公司的最后一次会议，GTC，刚刚在圣何塞结束，这是一个展示人工智能的所有重要性以及这家公司所代表的所有分量的机会，包括所有云所使用的芯片和人工智能巨头。 GTC 也为 Nvidia 提供了一个机会，在与人工智能密切相关的领域击倒两张主要牌：机器人。
便利制造
第一个设计是为了回应一个相当明显的观察：从硬件的角度设计机器人并不容易，特别是当你是一个小型结构或小型大学实验室时。因此，Nvidia 推出了六个用于自主产品的参考平台，如果一切顺利的话，这些平台将从 7 月份开始提供。显然，在每种情况下，它的芯片都是突出的，在这种情况下是 Jetson，它的嵌入式平台。
有两种型号的无人机（一种用于普通大众，另一种更工业化），两种型号的无线电控制“汽车”（两种尺寸，一种由麻省理工学院开发），一种水上交通工具，最后是一种救援机器人。丰田。目前的名单相对较短，但应该会增加。小型人形机器人？我们被告知，思考这个问题并不奇怪。特别是因为这将使得触及这些第一个平台无法解决的人工智能其他领域成为可能。
除了技术参考元素之外，Nvidia 还提供开发套件和一整套 API。简而言之，整个交钥匙生态系统可供研究人员使用。机器人创建项目正在简化，英伟达正在通过将其扩展到辅助市场来巩固其在人工智能领域日益强大的地位。每个人似乎都有所收获。目前，价格尚未最终确定，但我们收到的第一个非最终价格将是自动迷你汽车约 2,500 美元，专业无人机超过 5,000 美元。七月应该会澄清这一切。
虚拟化以节省时间
因此，第一个物质计划很重要，但最终并不是最令人印象深刻的。相反，英伟达的战略因其潜力而引人注目。
该公司因此开发了一款“虚拟机器人”，正式命名为艾萨克。正如黄仁勋在 GTC 开幕主题演讲中所解释的那样，该工具的名字取自两个艾萨克：牛顿代表物理学……阿西莫夫代表机器人。
事实上，这个模拟器结合了 3D 图形和深度学习，处于人工智能、机器人技术和物理学的交汇处。它通过在机器人训练阶段节省大量时间来证明其存在的合理性。
多久？英伟达负责“智能机器”的杰西·克莱顿（Jesse Clayton）不想给我们提供精确的数字——考虑到多种可能的情况，原因是显而易见的。然而，他澄清说，由于艾萨克，目前需要几个月或几周的学习时间肯定会减少到几天或几个小时。
学习阶段非物质化
如何 ？艾萨克建议“虚拟化”这一阶段的“学习”，而不是要求机器人研究人员花费数小时来监督训练（主要包括重置初始情况，以便机器人能够重新开始，直到系统成功）。
为了实现其目标，Nvidia 使用了虚幻引擎 4 的修改版本（又是视频游戏的世界），并通过渲染技术和内部模拟进行了改进。借助该引擎，可以创建在虚拟世界中进化但与我们的世界相同的机器人的表示。在后者中，我们将模拟机器人的行为，并通过使其遵循与我们美好的旧地球相同的物理定律来测试其人工智能。
因此，机器人会在纯粹的数字宇宙中重复其训练阶段，例如将球推向一个小目标，其中重力、惯性和速度与我们日常生活中所经历的相同。他重复这个练习，直到他准备好冒险并开始在现实生活中工作。而且由于一切都是数字化的，因此可以加快时间来增加尝试次数。
生长和繁殖
更好的是，显然可以增加“虚拟”机器人的数量来加速学习过程。然后在每个阶段选择最有效的，再次复制，使其进步等等。进展是指数级的。
现在，在虚拟宇宙中，机器人可以更快地学习，并且在学习开始时（当它可能做任何事情时）不会危及人类。甚至可以在物理版本正在做其他事情的同时使用虚拟版本的机器人进行学习测试。一旦结果令人满意，我们最终将改进的人工智能部署在真实的机器人中。
为了将 2017 年 5 月 10 日公布的战略的两个方面联系起来，Nvidia 的代表向我们建议在参考平台和 Isaac 之间建立桥梁。因此，购买小型自动驾驶汽车的大学可以获得在 Isaac 中进行精确模拟所需的整个数据集。
借助这个平台，Nvidia 显然正在利用其在人工智能、芯片设计以及视频游戏领域的逼真渲染方面的所有专业知识。有什么合理的理由认为 Nvidia 也可以感谢玩家……
