İnsansı robotları anlamak | TechCrunch

Robotlar kendi işlerini yaptı 1921 Yeni Yılının ertesi günü sahneye çıktı. Dünyanın George Lucas’ın droidlerine ilk bakışını yakalamasından yarım yüzyıldan fazla bir süre önce, gümüşi insansılardan oluşan küçük bir ordu, Birinci Çekoslovak Cumhuriyeti’nin sahnelerine çıktı. Tüm niyet ve amaçlar açısından onlar insansıydılar: iki kol, iki bacak, bir kafa; hepsi bu.

Karel Čapek’in oyunu RUR (Rossumovi Univerzální Roboti) büyük beğeni topladı. Düzinelerce dile çevrildi ve Avrupa ile Kuzey Amerika’da oynandı. Ancak eserin kalıcı mirası, “robot” kelimesinin kullanılmaya başlanmasıydı. Čapek’in robotları makinelerden daha organik olduğundan, terimin anlamı aradan geçen yüzyılda biraz gelişti.

Ancak onlarca yıldır süren bilim kurgu, robotlara ilişkin kamusal imajın kökenlerinden çok fazla uzaklaşmamasını sağladı. Çoğu kişi için insansı form hala platonik robot idealdir; ancak teknolojinin durumu bu vizyona yetişememiştir. Bu haftanın başlarında Nvidia, GTC geliştirici konferansında kendi sahnede robot geçit törenini düzenledi; CEO Jensen Huang’ın yanında yarım düzine insansı görüntü vardı.

Genel amaçlı insansı kavramı kavramı, yakın zamana kadar özünde “robot” kelimesinden daha uzun süredir ortalıkta dolaşırken, kavramın hayata geçirilmesi tamamen ulaşılmaz görünüyordu. Henüz o noktaya tam olarak ulaşamadık ama konsept ilk kez ufukta belirdi.

“Genel amaçlı insansı nedir?”

Daha derine inmeden önce iki temel tanımı bir kenara bırakalım. “Genel amaçlı insansılar” hakkında konuştuğumuzda gerçek şu ki, her iki terim de farklı insanlar için farklı şeyler ifade ediyor. Konuşmalarda çoğu kişi her ikisine de Justice Potter’ın “Gördüğümde anlarım” yaklaşımını benimser.

Bu makalenin amacına uygun olarak, genel amaçlı bir robotu, becerileri hızla kazanabilen ve esasen bir insanın yapabileceği her görevi yapabilen bir robot olarak tanımlayacağım. Buradaki en büyük anlaşmazlık noktalarından biri, çok amaçlı robotların bir gecede genel amaçlı hale gelmemesidir.

Aşamalı bir süreç olduğu için sistemin bu eşiği ne zaman geçtiğini kesin olarak söylemek zordur. Bu ikinci bölümle biraz felsefi bir tavşan deliğine girme eğilimi var, ancak bu makaleyi kitap uzunluğunda tutmak adına, devam edip diğer döneme geçeceğim.

Reflex Robotics’in sistemini insansı olarak adlandırdığımda biraz (büyük ölçüde iyi huylu) tepki aldım. İnsanlar, robotun bacaklarının olmadığı açıkça ortada olan bir gerçeğe dikkat çekti. Bir an için tüm insanların bacakları olmadığı gerçeğini bir kenara bırakırsak, sistemi “insansı” veya daha spesifik olarak “tekerlekli insansı” olarak adlandırmakta bir sakınca görmüyorum. Benim tahminime göre, bu amaca uygun olacak kadar insan formuna benziyor.

Bir süre önce Agility’den biri, Digit’i “muhtemelen insansı” olarak nitelendirdiğimde bunda tartışılabilir hiçbir şey olmadığını öne sürdüğümde karşı çıktı. Açık olan şey, robotun insan formunu yeniden yaratma girişiminin bazı rakipler kadar sadık olmadığıdır. Bununla birlikte, robotun evrimini, başsız devekuşuna daha çok benzeyen öncüsü Cassie’den takip ettiğim için biraz önyargılı olabileceğimi itiraf etmeliyim (dinleyin, hepimiz tuhaf bir dönemden geçtik).

Dikkate alma eğiliminde olduğum diğer bir unsur da, insani formun insani görevleri yerine getirmek için kullanılma derecesidir. Bu unsur kesinlikle gerekli değildir ancak insansı robotların ruhunun önemli bir parçasıdır. Sonuçta, form faktörünün savunucuları, dünyalarımızı insanların etrafında inşa ettiğimizi, dolayısıyla o dünyada çalışacak insan benzeri robotlar inşa etmenin mantıklı olduğunu hemen belirteceklerdir.

Uyarlanabilirlik, iki ayaklı insansıların konuşlandırılmasını savunmak için kullanılan bir diğer önemli noktadır. Robotlar onlarca yıldır fabrika işlerinde çalışıyor ve bunların büyük çoğunluğu tek amaçlı. Yani tek bir şeyi birçok kez çok iyi yapmak üzere yaratılmışlardır. Otomasyonun üretim için bu kadar uygun olmasının nedeni budur; özellikle montaj hatları dünyasında çok fazla tekdüzelik ve tekrar vardır.

Brownfield ve Greenfield

“Yeşil alan” ve “kahverengi alan” terimleri çeşitli disiplinlerde onlarca yıldır ortak kullanımdadır. İlki, gelişmemiş araziyi (kelimenin tam anlamıyla yeşil alan) tanımlayan iki kişiden büyük olanıdır. Daha önceki terimin aksine geliştirilen brownfield, mevcut sahalardaki geliştirmeyi ifade eder. Depo dünyasında bu, bir şeyi sıfırdan inşa etmekle zaten orada olan bir şeyle çalışmak arasındaki farktır.

Her ikisinin de artıları ve eksileri var. Sıfırdan başlamayı gerektirmedikleri için kahverengi alanlar genellikle daha fazla zaman alır ve daha uygun maliyetlidir; yeşil alanlar ise tamamen spesifikasyona göre bir site inşa etme fırsatını karşılar. Sınırsız kaynaklar göz önüne alındığında, çoğu şirket yeşil alanı tercih edecektir. Otomatik sistemler göz önünde bulundurularak sıfırdan inşa edilmiş bir alanın performansını hayal edin. Bu, çoğu organizatör için boş bir hayal, dolayısıyla otomasyona geçme zamanı geldiğinde, şirketlerin çoğunluğu kahverengi alan çözümleri arıyor; robotik sulara ilk kez ayaklarını soktuklarında bu iki kat daha fazla.

Çoğu deponun kahverengi alan olduğu göz önüne alındığında, aynı şeyin bu alanlar için tasarlanan robotlar için de söylenebilmesi sürpriz olmamalıdır. İnsansılar bu kategoriye tam olarak uyuyor; aslında, birçok açıdan, kahverengi alan çözümlerinin en kahverengileri arasında yer alıyorlar. Bu, çevreleri için insansı robotlar inşa etme konusundaki daha önceki noktaya geri dönüyor. Çoğu kahverengi alan fabrikasının insan işçiler düşünülerek tasarlandığını rahatlıkla varsayabilirsiniz. Bu genellikle tekerlekli robotlar için engel teşkil eden merdiven gibi unsurlarla birlikte gelir. Bu engelin sonuçta ne kadar büyük olacağı, düzen ve iş akışı da dahil olmak üzere birçok faktöre bağlıdır.

Bebek adımları

Bana ıslak battaniye diyebilirsiniz ama ben gerçekçi beklentiler belirlemenin büyük bir hayranıyım. Bu işi uzun zamandır yapıyorum ve abartılı döngülerden payıma düşeni atlattım. Yatırımcı ve müşteri ilgisinin artırılması açısından bunların yararlı olabileceği bir boyut vardır, ancak aşırı vaatlerin tuzağına düşmek çok kolaydır. Bu, hem gelecekteki işlevlere ilişkin belirtilen vaatleri hem de demo videolarını içerir.

Geçen ay, “Eğlence ve kâr için bir robotik demosunun sahtesi nasıl yapılır?” başlıklı küstahça başlıklı bir yazıda bu ikincisi hakkında yazmıştım. Bunu yapmanın, gizli teleoperasyon ve yaratıcı düzenleme dahil çeşitli yolları vardır. Bazı firmaların bilgiyi açıklamadan videoları hızlandırdığına dair fısıltılar duydum. Aslında insansı firma 1X’in adının kökeni de budur; tüm demoları 1X hızında yürütülür.

Sektördeki çoğu kişi, bu tür ürünlerde açıklamanın önemli, hatta gerekli olduğu konusunda hemfikir, ancak katı standartlar mevcut değil. Bu tür videoların yatırımcıları büyük miktarlarda para yatırmaya ikna etmede rol oynaması durumunda yasal olarak gri bir alana girdiğiniz iddia edilebilir. En azından, kamuoyunda, özellikle de yöneticilerin gerçeği açıklayan sözlerini müjde olarak kabul etme eğiliminde olanlarda son derece gerçekçi olmayan beklentiler oluşturuyorlar.

Bu yalnızca, geri kalanımızla birlikte gerçekte faaliyet gösterirken bu kadar emek harcayanlara zarar vermeye hizmet edebilir. Sistemler bu beklentileri karşılayamadığı zaman umudun ne kadar hızlı tükendiğini görmek kolaydır.

Gerçek dünyadaki dağıtımın zaman çizelgesi iki temel kısıtlamayı içerir. Birincisi mekatronik; yani donanımın neler yapabileceği. İkincisi ise yazılım ve yapay zeka. Robotlarda neyin yapay genel zeka (AGI) olarak nitelendirildiğine dair felsefi bir tartışmaya girmeden, kesinlikle söyleyebileceğimiz tek şey, ilerlemenin kademeli olduğu ve kademeli olmaya devam edeceğidir.

Huang’ın geçen hafta GTC’de belirttiği gibi, “Eğer YGZ’yi çok spesifik bir şey olarak tanımlarsak, bir yazılım programının çok iyi performans gösterebileceği – veya çoğu insandan belki %8 daha iyi – bir dizi test olduğunu belirtirsek, oraya beş içinde varacağımıza inanıyorum. yıllar.” Bu, alandaki uzmanların çoğundan duyduğum zaman çizelgesinin iyimser ucunda. Beş ila 10 yıllık bir aralık yaygın görünmektedir.

İnsansılar, YGZ’ye benzeyen herhangi bir şeye çarpmadan önce, daha geleneksel emsalleri gibi, tek amaçlı sistemler olarak başlayacaklar. Pilotlar, bir sonraki aşamaya geçmeden önce bu sistemlerin belirli ölçekte bir şeyi iyi yapabildiğini kanıtlamak için tasarlandı. Çoğu insan en alttaki meyve için taşıma çantasına bakıyor. Elbette, ortalama Kiva/Locus AMR’niz kutuları tüm gün boyunca hareket ettirebilir, ancak bu sistemler, yükleri kendi başlarına açıp kapatmak için gereken mobil manipülatörlere sahip değildir. İnsana benzeyen bir şeye bağlı olsun veya olmasın, robot kolları ve uç efektörlerin devreye girdiği yer burasıdır.

Geçen hafta Atlanta’daki Modex fuarında benimle konuşan Dexterity’nin kurucu mühendisi Robert Sun ilginç bir noktaya dikkat çekti: insansılar, depoların ve fabrikaların ışıklarının söndürülmesi (tam otomatik) yolunda akıllıca bir geçici çözüm sağlayabilir. Tam otomasyon sağlandığında, bir insansı robotun esnekliğine ihtiyaç duymayacaksınız. Ancak bu sistemlerin zamanında tamamen çalışır hale gelmesini makul bir şekilde bekleyebilir miyiz?

Sun, “Tüm lojistik ve depolama işlerini robotlaştırılmış çalışmaya dönüştürdüğümde insansıların iyi bir geçiş noktası olabileceğini düşündüm” dedi. “Artık elimizde insan yok, o yüzden oraya insansıyı koyacağız. Sonunda otomatik ışıkların kapatıldığı fabrikaya taşınacağız. O halde insansıların çok zor olması meselesi onları geçiş dönemine sokmayı zorlaştırıyor.”

Beni pilota götür

İnsansı robotiğin mevcut durumu tek kelimeyle özetlenebilir: pilot. Bu önemli bir dönüm noktası ama bize her şeyi anlatması gerekmiyor. Pilot duyurular, potansiyel bir ortaklığın erken aşamasını duyuran basın bültenleri olarak gelir. Her iki taraf da onları seviyor.

Startup için gerçek, kanıtlanabilir ilgiyi temsil ediyorlar. Büyük şirket için, hissedarlara firmanın en son teknolojiyle ilgilendiğinin sinyalini verirler. Ancak nadiren gerçek rakamlardan bahsedilir. Bunlar genellikle satın alma siparişlerini tartışmaya başladığımızda devreye girer (ve o zaman bile çoğu zaman gelmez).

Geçtiğimiz yıl bunlardan bazılarının duyurulduğuna tanık olduk. BMW, Figure ile çalışırken Mercedes, Apptronik’i tercih etti. Agility, Amazon’daki pilot çalışmalarını tamamlayarak bir kez daha diğerlerine göre bir adım önde başladı; ancak biz hâlâ bir sonraki adıma dair haber bekliyoruz. Genel amaçlı sistemlerin uzun vadeli vaatlerine rağmen, bu alandaki hemen hemen herkesin aynı temel işlevsellik ile başladığı özellikle anlamlıdır.

Üzerinde durmak için iki ayak

Bu noktada AGI’ye giden en net yol, akıllı telefonu olan herkese tanıdık gelmelidir. Boston Dynamics’in Spot dağıtımı, uygulama mağazası modelinin endüstriyel robotlarla nasıl çalışabileceğine dair gerçek dünyadan net bir örnek sunuyor. Robot öğrenimi dünyasında çok sayıda zorlayıcı çalışma yapılıyor olsa da, yeni görevleri çözebilecek ve hataları anında düzeltebilecek sistemlerden çok uzağız. Keşke robotik üreticileri üçüncü taraf geliştiricilerden telefon üreticilerine benzer şekilde yararlanabilseydi.

Kategoriye olan ilgi son aylarda önemli ölçüde arttı, ancak kişisel olarak konuşmak gerekirse geçen yılın sonlarından bu yana ibre benim için her iki yönde de pek fazla hareket etmedi. Kesinlikle muhteşem demolar gördük ve üretken yapay zeka umut verici bir gelecek sunuyor. OpenAI kesinlikle bahislerini koruyor, ilk olarak 1X’e ve daha yakın zamanda da Figure’a yatırım yapıyor.

Pek çok akıllı insan form faktörüne inanırken pek çok kişi de şüpheci olmaya devam ediyor. Ancak şunu rahatlıkla söyleyebilirim ki, gelecekteki fabrikalar anlamlı ölçekte insansı robotlarla doldurulsa da doldurulmasa da, tüm bu çalışmaların bir anlamı olacak. Konuyla ilgili konuştuğum en şüpheci robot uzmanları bile, insanları ruh haline sokma yarışının, Dünya’da bugüne kadar kullandığımız ürünlerin icat edilmesine yol açtığı NASA modeline işaret etti.

Otomasyonun günlük hayatımızda oynadığı rolü şu veya bu şekilde etkileyecek robotik öğrenme, mobil manipülasyon ve hareket (diğerlerinin yanı sıra) konularında devam eden atılımlar göreceğiz.