Sudah lama ada robot-robot dengan kecerdasan buatan. Manusia masih menjalani kehidupan mereka seperti biasa.

Misalnya, dalam kompetisi robotika DARPA 2015, Atlas[2] berhasil menyelesaikan delapan tugas yang berbeda, termasuk tugas-tugas berikut ini:.

• Mengendarai kendaraan utilitas di site.
• Perjalanan turun melintasi puing-puing.
• Singkirkan puing-puing yang menghalangi jalan masuk.
• Buka pintu dan masuk ke gedung.
• Naiki tangga industri dan lintasi jalur industri.
• Gunakan alat untuk menerobos panel beton.
• Cari dan tutup katup di dekat pipa yang bocor.
• Hubungkan selang kebakaran ke pipa tegak dan nyalakan katup.

Atlas sedang backlift.

Atlas sedang parkour.

Atlas didorong dengan pipa hingga jatuh, tapi bisa bangun sendiri.

Atlas dicambuk & ditembak dengan pistol.

Atlas dipukul dengan kursi.

Atlas membalas (melihatnya saja bikin ngilu).

Speaking of machine learning, we asked about how Boston Dynamics uses artificial intelligence in its robots. Raibert likes to divide AI into two distinct types that are most relevant to his company: Athletic AI is the equivalent of what lets us operate our bodies (stand, walk, climb, maneuver around obstacles, and so on). Scholarly AI is the equivalent of what happens when we plan in our heads (figuring out what time you need to leave your home to make it to work). Boston Dynamics is focused on the former.

Ketika membahas tentang pembelajaran mesin, kami ingin tahu bagaimana Boston Dynamics menggunakan kecerdasan buatan (AI) dalam robot mereka. Menurut Raibert, AI dibagi menjadi dua jenis yang berbeda sesuai dengan relevansinya terhadap perusahaan mereka: Athletic AI, yang mirip dengan cara kita mengoperasikan tubuh kita (berdiri, berjalan, memanjat, bermanuver di antara rintangan, dan sebagainya), dan Scholarly AI, yang mirip dengan proses berpikir kita saat membuat rencana (seperti mencari tahu jam berapa kita harus meninggalkan rumah). Boston Dynamics lebih fokus pada jenis yang pertama.