Përmbledhje:
- Revolucioni i AI nuk do të matet vetëm nga chatbot-et, por nga aftësia e teknologjisë për të vepruar në botën fizike përmes robotëve.
- Kina ka avantazh sepse nuk po ndërton vetëm modele AI, por edhe fabrika, robotë industrialë, humanoidë dhe zinxhir furnizimi për prodhim në shkallë të madhe.
- Nëse AI vendoset në një trup, debati për punën ndryshon shumë më tepër, sepse automatizimi mund të arrijë në nivele edhe më shqetësuese.
Robotët humanoidë zakonisht na shfaqen duke vrapuar, kërcyer, ngritur kuti ose bërë lëvizje që duken mbresëlënëse në video. Por sfida e vërtetë nuk është nëse një robot mund të bëjë një demo të bukur. Sfida është nëse mund të hyjë në një zyrë reale dhe të bëjë punët e vogla, të bezdisshme dhe të përditshme që njerëzit i marrin si të mirëqena.
Pikërisht këtu hyn Flexion Robotics. Sipas WIRED, startup-i zviceran, i krijuar nga ish-kërkues të Nvidia-s, po zhvillon një lloj “truri” për robotët humanoidë. Ideja nuk është të ndërtojë domosdoshmërisht trupin më të mirë robotik, por software-in që e bën robotin të kuptojë detyrën, ta ndajë në hapa dhe ta kryejë në botën reale.
Në demonstrimin e përshkruar nga WIRED, një robot humanoid i modifikuar nga Unitree merr një komandë të thjeshtë në gjuhë natyrale. I kërkohet të marrë një pako me snacks, të përdorë shkallët, të kthehet me ashensor, ta hapë pakon dhe t’i vendosë produktet në një sirtar bosh. Kjo duket si punë shumë e thjeshtë për një njeri, por për një robot është një seri e gjatë problemesh. Duhet të ecë, të ruajë ekuilibrin, të hapë dyer, të kuptojë hapësirën, të përdorë ashensorin, të mbajë objektet dhe të mos dështojë kur ambienti nuk është perfekt.
Dallimi kryesor është mënyra si Flexion e trajnon sistemin. Shumë demo robotësh mbështeten te teleoperimi, ku një njeri kontrollon lëvizjet nga prapa skenës, ose te trajnimi për një detyrë shumë specifike. Flexion thotë se qasja e saj është më fleksibël sepse roboti mëson aftësi bazë në simulim dhe më pas një model kryesor AI vendos si t’i përdorë ato në situata reale.
Kompania përdor reinforcement learning, një metodë ku sistemi mëson përmes provës dhe gabimit. Kjo përdoret në disa nivele, nga planifikimi i detyrës deri te kontrolli i motorëve dhe ruajtja e ekuilibrit. Me fjalë të thjeshta, roboti nuk mëson vetëm çfarë duhet të bëjë, por edhe si ta mbajë trupin në kontroll ndërsa e bën.
Kjo është arsyeja pse artikulli e quan robotin një lloj praktikanti zyre. Jo sepse do të marrë vendime të mëdha, por sepse mund të bëjë punë të vogla që shpesh i kalohen praktikantëve ose punonjësve të rinj. Marrja e pakove, lëvizja e objekteve, organizimi i furnizimeve, hapja e dyerve apo ndjekja e udhëzimeve bazë mund të jenë detyra ku robotët humanoidë fillojnë të testohen.
Por kjo nuk do të thotë se robotët do të zëvendësojnë menjëherë praktikantët apo punonjësit e zyrave. Ka ende shumë pengesa. Robotët duhet të jenë të sigurt pranë njerëzve, të mos dëmtojnë objekte, të mos bllokohen nga situata të paparashikuara dhe të kushtojnë aq pak sa kompanive t’u leverdisë përdorimi i tyre. Në një zyrë reale, gjërat nuk janë kurrë aq të pastra sa në një demo.
Megjithatë, ky zhvillim është i rëndësishëm sepse tregon ku po shkon robotika. Gara nuk është më vetëm kush ndërton robotin më të bukur apo më të shpejtë. Gara është kush ndërton inteligjencën që e bën robotin të dobishëm në punë të zakonshme. Analistët e cituar nga WIRED thonë se vlera e madhe nuk është te trupi humanoid, por te modelet AI që e bëjnë atë trup të veprojë me kuptim.
Në thelb, Flexion po tregon se e ardhmja e robotëve humanoidë nuk do të vendoset vetëm nga këmbët, duart apo kamerat e tyre.
Do të vendoset nga aftësia për të kuptuar një kërkesë të thjeshtë njerëzore dhe për ta kthyer atë në veprim real.
