„Videoclipul nu conține telemontaj, - spune Producător norvegian de roboți umanoizi 1X. „Fără grafică pe computer, fără tăieturi, fără accelerare a videoclipului, fără redare a traiectoriei conform scenariului. Totul este controlat de rețele neuronale, totul este autonom, totul la viteză de 1X”.
Este un producător umanoid pe care OpenAI și-a pus cipurile anul trecut într-o rundă de finanțare de 25 de milioane de dolari din Seria A. O serie ulterioară de 100 de milioane de dolari din Seria B a arătat cât de mult cântărește atenția OpenAI, precum și hype-ul general în jurul roboților umanoizi universali, un concept care a părut întotdeauna un viitor îndepărtat, dar în ultimii doi ani a devenit o explozie termonucleară absolută.
Roboții umanoizi ai lui 1X arată ciudat de subestimați lângă ceea ce lucrează, să zicem, Tesla, Figure, Sanctuary sau Agility. Humanoid Eve nu are încă picioare sau mâini agile. Se mișcă pe o pereche de roți motorizate, echilibrându-se pe o a treia roată mică în spate, iar mâinile sale sunt gheare rudimentare. Se pare că este îmbrăcat pentru săniuș și are o față zâmbitoare cu LED intermitent.
1X are o versiune bipedă numită Neo, care are și brațe frumos articulate – dar poate că aceste detalii nu sunt prea importante în aceste zile de început ale dezvoltării robotilor de uz general. Marea majoritate a cazurilor de utilizare timpurie vor arăta astfel: „ia chestia asta și pune-l acolo” - este puțin probabil să necesite degete capabile să cânte la pian. Iar locul principal în care vor fi folosite este în depozitele cu podele din beton și în fabrici unde probabil nu vor trebui să urce scări sau să calce peste nimic.
Nu numai atât, multe grupuri au rezolvat problema mersului biped și a echipamentelor manuale frumoase. Dar acesta nu este principalul obstacol. Principalul obstacol este ca aceste mașini să învețe rapid sarcinile și apoi să le facă în mod autonom, așa cum face Toyota cu roboti manipulatori desktop. Când Figura 01 „a dat seama” cum să lucreze singur cu o mașină de cafea, a fost un eveniment mare. Când Optimus de la Tesla și-a împăturit cămașa în videoclip și s-a dezvăluit că se află sub controlul unui operator uman, a fost mult mai puțin impresionant.
Sarcinile de mai sus nu sunt excesiv de dificile, nu sunt despre plierea cămășilor sau operarea unui aparat de cafea. Dar există o serie de roboți cu drepturi depline care îndeplinesc o serie de sarcini, ridicând și punând lucrurile la locul lor. Le apucă la o înălțime de la gleznă până la talie. Le împrăștiau în cutii, pubele și tăvi. Ei ridică jucăriile de pe podea și le pun deoparte.
De asemenea, deschid uși, aleargă la stațiile de încărcare și se conectează la ele, folosind ceea ce pare o manevră de ghemuire inutil de complicată pentru a le conecta mufa de glezne.
Pe scurt, ei fac aproape același lucru pe care trebuie să îl facă în cazurile timpurii de utilizare a umanoizilor de uz general, instruiți, conform 1X, „pe baza datelor”. În esență, compania a antrenat 30 de roboți Eve pentru a efectua o serie de sarcini individuale fiecare, aparent folosind antrenament prin simulare prin video și teleoperații. Apoi au folosit acest comportament învățat pentru a antrena un „model de bază” capabil de o gamă largă de acțiuni și comportamente. Acest model de bază a fost apoi perfecționat pentru a ține cont de capacitățile specifice ale mediului – sarcini de depozit, manipulare generală a ușilor etc. – și, în cele din urmă, roboții au fost instruiți cu privire la sarcinile specifice pe care ar trebui să le îndeplinească.
Acest pas final va avea loc probabil la fața locului, pe site-urile clienților, odată ce roboții vor primi sarcinile lor zilnice, iar 1X spune că va dura „doar câteva minute de colectare a datelor și instruire pe un GPU desktop”. Probabil, într-o lume ideală, acest lucru ar însemna că cineva stă într-o cască de realitate virtuală îndeplinește o sarcină, iar apoi software-ul de învățare profundă combină acea sarcină cu abilitățile cheie ale botului, o rulează de câteva mii de ori într-o simulare pentru a testa diferiți factori aleatori și rezultate.după care boții vor fi gata de lucru.
„În ultimul an”, scrie Eric Jang, VP AI la 1X, pe blogul său, „am dezvoltat un motor de date pentru a rezolva sarcinile comune de manipulare a dispozitivelor mobile într-un mod complet de la capăt la capăt. Am văzut că funcționează, așa că acum angajăm cercetători în domeniul inteligenței artificiale în zona golfului San Francisco pentru a-l extinde până la de 10 ori numărul de roboți și operatori TV.”
Mă întreb când vor fi gata aceste lucruri pentru prime time.
Citeste si: