Хүний оролцоог орлох чадвартай шинэ үеийн робот хоол боловсруулалт болон нарийн хөдөлгөөн шаарддаг ажилбарт ойртож байна.
Хоол боловсруулах салбар нь хүний хөдөлмөрөөс хэт ихээр хамаардаг хэвээр байна. Жимс, ногоо, мах зэрэг бүтээгдэхүүнийг хурдан бөгөөд болгоомжтой хүртэл удирдах шаардлагатай атлаа, хоёр ижил жимс эсвэл тахианы хэсэг гэж байдаггүй учир автоматжуулахад ихээхэн төвөгтэй байсаар ирсэн.
Eka компанийн танилцуулсан робот томоохон амжилтын ирмэг дээр байгааг харуулж байна. Эдгээр роботууд нь OpenAI-ийн анхны том хэлний загвар болох GPT-1-тэй төстэй буюу ерөнхий “физик оюун ухааны” анхны шинж тэмдгийг илэрхийлж байна. Удаашруулсан бичлэг дээр робот түлхүүр барихдаа барих хушуугаараа эхлээд ширээний гадаргууг шүргээж, дараа нь түлхүүрийг хуруу хооронд нь барьж авах гэсэн хүн төрөлхтөнд онцлог үйлдлийг хийж байгаа нь анхаарал татав.
Eka-гийн алгоритм нь алдаа гарсан тохиолдолд автоматаар сэргэж засаж чаддаг бололтой. Бусад роботуудыг ийм чадварт сургахын тулд сургагч хүмүүс олон төрлийн алдааг зориудаар үзүүлэх шаардлагатай байдаг. Eka-гийн роботын мэдрэгчүүд гарын жинг, түлхүүр рүү шилжих үеийн инерци, удаашрал, дараа нь барьсан түлхүүрийн жинг хүртэл “мэдэрч” байгаа мэт сэтгэгдэл төрүүлдэг.
Компанийн үүсгэн байгуулагч Агравал-ын хэлснээр энэхүү ерөнхий арга нь илүү нарийн хөдөлгөөнд ч хэрэглэгдэх боломжтой. Жишээлбэл, iPhone угсрахад шаардагдах нарийн ур чадварыг өөр хэлбэрийн идэвхжүүлэгч, мэдрэгч бий болгож, симуляцид дадлагажуулснаар хүрэх боломжтой. Зарим мэргэжилтнүүд хүний жишээ үзүүлэлт болон симуляцийг хослуулах нь зөвхөн симуляциас илүү үр дүнтэй гэж үзэж байгаа бөгөөд эцэстээ хоёр аргын хослол шаардлагатай байж магадгүй юм.
Робот хүний түвшний ур чадамжид хүрэхийн тулд Eka-гийн боловсруулж буй мэдрэхүйт, физик оюун ухаантай болох нь зайлшгүй гэдэг нь тодорхой болж байна.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
Эх сурвалжийг нээх ↓
Food handling is an area of work that still relies heavily on humans. Fruit, vegetables, meat, and other foods need to be handled quickly but gently. It is also hard to automate because no two pieces of fruit, vegetables, or chicken nuggets look exactly the same.
Eka’s demos suggest that the company may be onto something big. I found myself mentally comparing their robots to GPT-1, OpenAI’s first large language model, developed four years before ChatGPT. GPT-1 was often incoherent but showed glimmers of general linguistic intelligence.
The robots I saw seem to have a similar kind of nascent physical intelligence. When I watched a video of one reaching for a set of keys in slow motion, I noticed it did something that seemed remarkably human: It touched the tips of its grippers to the table and slid them along the surface before making contact with the keys and securing them between its digits. Eka’s algorithms seem to know instinctively how to recover from a fumble. This kind of thing is difficult for other robots to learn, unless the humans training them deliberately make a wide range of mistakes.
Unlike with any other robot I can think of, it’s almost possible to imagine what the world is like for the robot. Its sensors seem to feel the weight of its arm, the inertia as it sweeps toward the keys and slows down. Once it has the keys in its grasp, it seems to sense the weight of them dangling from its claw.
I don’t know if Eka’s approach really is the route to a ChatGPT-like breakthrough in robotics. Some very smart experts believe that mixing human demonstration with simulation will yield better results than simulation alone. Maybe some combination of the two approaches will ultimately be necessary? But it does seem clear that robots will eventually need to have the kind of tactile, physical intelligence that Eka is working on if they are to obtain humanlike dexterity.
Agrawal tells me that the same general approach should work for finer manipulation. The fiddly dexterity required to build an iPhone, for instance, could be achieved by building different actuators and sensors and practicing the task in simulation.
After spending a few hours at Eka, I decide to stop by the restaurant downstairs. I watch from the counter as the staff prepare food and make coffee. A descendant of the machine upstairs may be able to do these things just as well, if not better. But given how much I enjoy chatting with the people who work there, I think I would pay extra to keep humans around. Unless, that is, my hands get automated away too.
What Say You?
Let us know what you think about this article in the comments below. Alternatively, you can submit a letter to the editor at [emailprotected].
