Roboti AI+ se korak za korakom premikajo proti realnosti.
Nedolgo nazaj je humanoidni robot Figure demonstriral avtonomno delovanje aparata za kavo, le 10 ur učenja od konca do konca, robot lahko natančno upravlja aparat za kavo, brez kakršnega koli daljinskega upravljalnika, in ima možnost samodejnega popravljanja napako, lahko prepozna nepostavljeno vrečko za kavo in samo vstavi vrečko za kavo.
Toyota, drugo največje avtomobilsko podjetje na svetu, uporablja tehnologijo umetne inteligence in sisteme strojnega učenja, da bi robotom omogočila opazovanje in učenje človeškega vedenja pri gospodinjskih opravilih ter posnemanje ljudi pri gospodinjskih opravilih. Ta projekt ne dokazuje le napredka generativne umetne inteligence za pomoč robotiki, temveč ponuja tudi nove rešitve za prihodnost pametnih domov in življenja starejših.
Iz javnega videa eksperimenta je eksperimentator z vidika človeka, ki rad organizira, z mehansko roko upravljal daljinski upravljalnik, tako da se je robot naučil, kako s smetnjakom in krtačo pometati fižol na mizo, robotovi lastni senzorji pa so robotu omogočali zaznavanje oprijema trdnih predmetov in teže predmetov. Po pouku lahko samostojno opravite to gospodinjsko dejavnost.
Pri tej robotski roki Toyota uporablja sistem strojnega učenja, imenovan difuzijska strategija, ki je podoben sistemu, ki se uporablja v generatorjih slik z umetno inteligenco, za hitro predlaganje pravega naslednjega dejanja prek številnih možnosti in informacij.
Tehnologija, razvita v sodelovanju z raziskovalci, ki jih vodi profesor Shuran Song na univerzi Columbia, ponuja robotom učinkovitejši način učenja.
Uporaba takšnih sistemov za strojno učenje omogoča robotom, da bolj prožno absorbirajo podatke in se tako bolje prilagajajo kompleksnemu fizičnemu svetu in človeškemu okolju, zaradi česar so roboti bolj primerni za delo, ki zahteva prilagodljivost, improvizacijo in prožnost kot tradicionalne vnaprej programirane rutine.
Toyota poskuša združiti sisteme strojnega učenja z jezikovnimi modeli, ki podpirajo ChatGPT in njegove konkurente, s kombiniranjem jezikovnih modelov, ki se jih lahko roboti naučijo opravljati nalog z gledanjem videoposnetkov, spreminjanje spletnih virov, kot je YouTube, v močne vire za usposabljanje robotov, ki lahko robotom omogočijo učenje več nalog z gledanjem videoposnetkov. Da bi izboljšali učinkovitost učenja.
To ni prvi robot, ki se spretnosti uči prek YouTuba, skupina raziskovalcev v Združenem kraljestvu je lansirala podobnega robota kuharja, ekipa je vsadila nov učni algoritem za tega robota kuharja, ki temelji na vizualnem opazovanju človeškega kuharja, postopoma dodaja recept robotovemu receptu z izračunom podobnosti med vektorizacijo obeh. Naučite se in dodajte nove recepte v realnem času.
V naslednjih poskusih je ekipa robota nahranila z osmimi preprostimi recepti za solato in mu dala gledati video posnetke ljudi, ki pripravljajo solato. Po ogledu teh videoposnetkov je robot lahko prepoznal uporabljeni recept in ga ponovil.
Robot je analiziral vsak okvir videoposnetka in identificiral različne predmete, kot sta nož ali voditeljeva roka, kar mu je omogočilo, da je sklepal, kaj se bo zgodilo naslednje – na primer, če je voditelj držal nož in korenček, je robot lahko napovedati, da bo korenček sesekljan. Ko si je robot ogledal 16 videoposnetkov, je algoritem v 93 odstotkih primerov pravilno identificiral znane recepte.
Omeniti velja, da je ekipa, ki je razvila robota, iz Cambridge Robotics Institute, ki ga je leta 2015 ustanovila Toyota.
Zdi se, da je uporaba jezikovnih modelov pri raziskavah robotike dandanes nov trend, saj si nekatera velika tehnološka podjetja, kot je Google DeepMind, prizadevajo za podobne raziskave. Ekipa Google DeepMind je izdala programsko opremo Auto-R, ki uporablja velike jezikovne modele za pomoč robotom pri določanju praktičnih in varnih nalog, kot je preprosto razvrščanje predmetov in pobiranje kozarca vode.
Z hitrim vlakom generativne umetne inteligence so roboti postopoma spoznali, da pomagajo ljudem pri delitvi gospodinjskih opravil z učenjem, kar bo v naša življenja prineslo več udobja in tudi spodbujalo komercializacijo storitvenih robotov, kot so vroči humanoidni roboti. Prihodnost je lahko resnična, kot je rekel Musk, vsaka družina bo imela več robotov, ki bodo delali za nas, in ti pametnejši in bolj prilagodljivi roboti bodo postali pomembni partnerji v naših življenjih.