Robotų smegenys išeina iš GPT-2 etapo: kūnams jau reikia geresnio proto

Robotų DI smegenys vis dar atsilieka nuo jų kūnų. TechCrunch šią mintį sudėjo labai aiškiai: robotų kūnai jau laukia, kol protas juos pasivys.

Atrodo keistai, nes humanoidų video internete atrodo įspūdingai. Bėga, kelia dėžes, šoka, griūna ir vėl atsikelia.

Bet gražus judesys dar nereiškia, kad robotas supranta pasaulį taip, kaip reikia darbui realioje aplinkoje.

KŪNAS JAU NEBE DIDŽIAUSIA BĖDA

Mechanika, baterijos, jutikliai ir pavaros per pastaruosius metus labai pajudėjo. Robotai gali vaikščioti, balansuoti ir atlikti užduotis, kurios anksčiau atrodė kaip laboratorijos triukas.

Silpnesnė vieta dažnai yra sprendimų priėmimas. Kaip suprasti neaiškią komandą? Kaip reaguoti, kai daiktas pastumtas ne ten? Kaip nekartoti klaidos?

Čia prasideda nebe robotika kaip geležis, o robotika kaip DI problema.

KODĖL LYGINAMA SU GPT-2

GPT-2 etapas kalbos modeliuose buvo toks laikas, kai jau matėsi kryptis, bet dar nebuvo masinio lūžio. Įspūdinga, bet dar ne kasdieniam darbui be daug priežiūros.

Robotikos DI šiandien panašioje vietoje. Yra pažadas. Yra investicijos. Yra demo. Bet dar reikia duomenų, saugumo, testavimo ir labai daug nuobodaus mokymo.

Nuobodu čia geras žodis. Nes tikras darbas prasideda tada, kai robotas ne vieną kartą padaro triuką, o šimtą kartų padaro paprastą užduotį.

KĄ STEBĖTI TOLIAU

Svarbiausia stebėti ne tik gražius video, bet ir realius diegimus: sandėliai, gamyba, priežiūra, logistika, slauga.

Kitas signalas bus duomenys. Kas turi daug realaus pasaulio veiksmų duomenų, tas turės pranašumą mokant robotų modelius.

Laimės ne vien tas, kas turi gražiausią humanoidą. Laimės tas, kas išmokys jį dirbti tada, kai aplinka nėra ideali.

FAQ

Kodėl robotams reikia geresnio DI?

Nes realiame pasaulyje robotas turi suprasti aplinką, neaiškias komandas ir netikėtus pokyčius.

Kas yra GPT-2 etapas robotikoje?

Tai metafora laikui, kai technologija jau rodo kryptį, bet dar nėra pakankamai brandi plačiam kasdieniam naudojimui.

Kur robotai gali prigyti pirmiausia?

Sandėliuose, gamyboje, logistikoje ir kitose vietose, kur užduotys kartojasi, o aplinką galima bent iš dalies kontroliuoti.

Šaltinis: TechCrunch.

Jei galvojate apie robotiką versle, pradėkite ne nuo humanoido video. Pradėkite nuo vienos pasikartojančios užduoties, kurią verta automatizuoti.