Haftanın en iyi yapay zekâ ve yapay zekâ sanatı haberlerini gelen kutuna al — seçkin, kısa ve ücretsiz.
Ücretsiz. İstediğin zaman çık.
Yapay zeka, robotları dar ve önceden programlanmış görevlerden genel amaçlı özerkliğe taşıyan başlıca güç — ancak önde gelen araştırmacılar, bir fabrika kolu ile bulaşık makinesini güvenilir biçimde doldurabilen bir robot arasındaki uçurumun hâlâ çözüme kavuşturulamamış zorlu sorunlarla dolu olduğunu söylüyor.
Endüstriyel robotlar, dar anlamda onlarca yıldır özerk — aynı kaynağı, aynı alımı, aynı yerleştirmeyi binlerce kez hatasız tekrarlıyor. Yapay zekanın şimdi mümkün kıldığı şey ise farklı: genelleştirme yapabilen robotlar. Çeşitli manipülasyon verileriyle eğitilmiş bir model, ilkesel olarak daha önce fiziksel olarak hiç karşılaşmadığı bir nesneyi şekli, ağırlığı ve olası davranışı hakkında akıl yürüterek işleyebilir.
Ezbere hareketten akıl yürütmeye dayalı eyleme geçiş, araştırmacıların genel amaçlı özerklikten kastettiklerinin özünü oluşturuyor. Ars Technica'nın haberine göre, robotik alanında çalışan çeşitli kurucular ve akademisyenler içinde bulunduğumuz anı, görüntü oluşturucuların ve sohbet botlarının arkasındaki mimarilerin — dil ve görme modellerinin — robot beyni olarak yeniden kullanıma alındığı nokta olarak tanımlıyor. Pratik sonuç, daha hızlı görev genelleştirmesi: her yeni nesne için elle yeni bir hareket dizisi kodlamak yerine, görece küçük bir robot demonstrasyon seti üzerinde bir temel modeli ince ayarlıyorsunuz.
Hugging Face'in LeRobot çerçevesi — v0.6.0 sürümünde insan geri bildirim döngüleri eklendi — bu sürecin pratikte hayata geçirildiği açık kaynaklı bir örnek: insan düzeltmeleri, robotun uç durumlardaki davranışını sıkılaştırmak amacıyla eğitime geri besleniyor.
Görme ve dil, pek çok robot görevi için yeterince iyi bir düzeyde büyük ölçüde çözüme kavuşturuldu. Eller ise değil. İnsan elinin 27 serbestlik derecesi ve hiçbir mevcut robot tutucu tarafından karşılanamayan bir dokunsal geri bildirim sistemi var. Olgun bir domatesi ezmeден almak, bir kabloyu klipsten geçirmek, bir gömleği katlamak — bu görevler, mevcut donanım ve yapay zeka modellerinin gerçek dünya değişkenliği altında yetersiz kaldığı kuvvet algılama ve ince motor kontrolü gerektiriyor.
Araştırmacılar bu soruna iki cepheden saldırıyor: daha iyi donanım (yumuşak tutucular, dokunsal sensörler) ve daha iyi eğitim verisi (teleoperasyon veri kümeleri, simülasyondan gerçeğe aktarım). Hiçbiri çözüme kavuşturulmadı. Kontrolsüz ortamlarda yeni hassas görevlerdeki başarısızlık oranı, gözetimsiz dağıtımın — bir robotun müdahaleye hazır bir insan olmaksızın görevi tamamlamak üzere yalnız bırakılmasının — sıkı sınırların dışında ticari açıdan uygulanabilir olmadığı kadar yüksek olmaya devam ediyor.
Ars Technica'nın görüştüğü araştırmacılar arasındaki uzlaşı, iş yeri dağıtımının önce olgunlaşacağı yönünde. Depolar, hastaneler ve üretim tesisleri ortak bir özelliği paylaşıyor: robot davranışını bozan öngörülemezliği azaltmak için kısmen mühendislik çalışması yapılabiliyor. Aydınlatma tutarlı. Nesneler etiketli. Zeminler temiz. Bu, bir tahıl kutusu yana döndüğünde ya da kapı önü paspası kayınca hâlâ zorlandığı bir sistem için çok daha elverişli bir ortam.
Ev dağıtımı, tam da evlerin standartlaşmaya direnmesi nedeniyle daha uzun bir zaman çizelgesine sahip. Her mutfak farklı. Her aile nesneleri öngörülemeyen yerlere bırakıyor. Mutfağınızı idare edebilecek robot ya mevcut modellerin sağladığından çok daha sağlam bir genelleştirme kapasitesine ihtiyaç duyuyor ya da robotun sınırlamaları etrafında tasarlanmış bir eve — ki çoğu insanın yaşamak istediği bu değil.
Yapay zeka sistemleri inşa eden ya da temel model yatırımlarının nereye aktığını takip eden herkes için robotik giderek artan biçimde yanıt haline geliyor. Görüntü üreten ve sohbet eden aynı çok modlu mimariler — değişen başarı oranlarıyla — fiziksel kontrole uyarlanıyor. Simülasyondan gerçeğe geçiş boşluğunu kapatabilecek ve hassas manipülasyonu ölçekte çözebilecek şirketler, genel amaçlı özerkliğin pratikte nasıl görüneceğini belirleyecek. Araştırmacılar bu ufku on yıllar değil yıllar olarak koyuyor — ama belirli bir yıl söylemekten özenle kaçınıyorlar.
