"Vaizdo įraše nėra telemontažo, - sako Norvegijos humanoidinių robotų 1X gamintojas. „Jokios kompiuterinės grafikos, jokių pjūvių, vaizdo pagreitinimo, jokio trajektorijos atkūrimo pagal scenarijų. Viskas valdoma neuroniniais tinklais, viskas autonomiška, viskas 1X greičiu“.
Tai humanoidų kūrėjas, kurio lustai OpenAI praėjusiais metais skyrė 25 mln. JAV dolerių A serijos finansavimo raundą. Tolesnis 100 mln. JAV dolerių B serijos tyrimas parodė, kiek OpenAI dėmesio, taip pat bendras ažiotažas apie universalius humanoidinius robotus, yra koncepcija, kuri yra visada atrodė kaip tolima ateitis, tačiau per pastaruosius dvejus metus tai tapo absoliučiu termobranduoliniu sprogimu.
„1X“ humanoidiniai robotai atrodo keistai neįvertinti šalia to, ką dirba, tarkime, „Tesla“, „Figure“, „Sanctuary“ ar „Agility“. Humanoidė Ieva dar net neturi kojų ar miklių rankų. Jis juda ant poros varomų ratų, balansuodamas ant trečiojo mažo rato gale, o jo rankos yra pradinės nagos. Atrodo, kad jis yra apsirengęs rogutėms ir turi blankų, mirksintį LED veiduką.
1X turi dvikojį versiją, pavadintą Neo, kuri taip pat turi gražiai išlenktas rankas, bet galbūt šios detalės nėra per daug svarbios šiomis pirmosiomis bendros paskirties robotų kūrimo dienomis. Didžioji dauguma ankstyvo naudojimo atvejų atrodys taip: „paimk šį daiktą ir padėk“ – vargu ar tam reikės pirštų, galinčių groti pianinu. Ir pagrindinė vieta, kur jie bus naudojami, yra sandėliai su betoninėmis grindimis ir gamyklos, kur jiems tikriausiai nereikės lipti laiptais ar nieko perlipti.
Negana to, daugelis grupių išsprendė dvikojų vaikščiojimo ir gražios rankinės įrangos problemą. Tačiau tai nėra pagrindinė kliūtis. Pagrindinė kliūtis yra priversti šias mašinas greitai išmokti užduotis ir tada jas atlikti savarankiškai, kaip tai daro „Toyota“ su staliniais robotais. Kai 01 paveikslas „suprato“, kaip savarankiškai dirbti su kavos aparatu, tai buvo didelis įvykis. Kai vaizdo įraše Tesla „Optimus“ susilankstė marškinius ir paaiškėjo, kad jį valdo žmogus, tai buvo daug mažiau įspūdinga.
Minėtos užduotys nėra pernelyg sunkios, jos nėra susijusios su marškinių lankstymu ar kavos aparato valdymu. Tačiau yra nemažai visaverčių robotų, kurie atlieka daugybę užduočių, pakelia ir padeda į vietas. Jie sugriebia juos aukštyje nuo kulkšnies iki juosmens. Jie paskirsto juos į dėžes, dėžes ir padėklus. Jie paima žaislus nuo grindų ir padeda juos.
Jie taip pat atidaro dureles, pribėga prie įkrovimo stotelių ir prie jų prijungia, naudodami, atrodo, bereikalingai sudėtingą pritūpimo manevrą, kad prijungtų kištuką prie kulkšnių.
Trumpai tariant, jie daro beveik tą patį, ką turi daryti ankstyvosiose bendrosios paskirties humanoidų naudojimo atvejais, apmokyti, pasak 1X, „tik remiantis duomenimis“. Iš esmės įmonė apmokė 30 „Eve“ robotų, kad galėtų atlikti keletą individualių užduočių, matyt, naudodama simuliacinius mokymus naudojant vaizdo įrašą ir teleoperacijas. Tada jie naudojo šį išmoktą elgesį, kad išmokytų „bazinį modelį“, galintį atlikti įvairius veiksmus ir elgesį. Tada šis pagrindinis modelis buvo patobulintas, kad būtų atsižvelgta į specifines aplinkos galimybes – sandėlio užduotis, bendrąsias durų manipuliacijas ir kt. – ir galiausiai robotai buvo apmokyti atlikti konkrečias užduotis, kurias jie turėjo atlikti.
Tikėtina, kad šis paskutinis veiksmas bus atliktas vietoje klientų svetainėse, kai robotams bus atliktos kasdienės užduotys, o 1X teigia, kad tai užtruks „tik kelias minutes duomenų rinkimo ir treniruočių stalinio kompiuterio GPU“. Tikėtina, kad idealiame pasaulyje tai reikštų, kad kažkas, stovintis su VR šalmu, atlieka užduotį, o gilaus mokymosi programinė įranga sujungia tą užduotį su pagrindiniais roboto sugebėjimais ir paleidžia kelis tūkstančius kartų modeliuojant, kad patikrintų įvairius atsitiktinius veiksnius ir rezultatus. Po to robotai bus paruošti darbui.
„Per pastaruosius metus“, – savo tinklaraštyje rašo Ericas Jangas, 1X AI viceprezidentas, „mes sukūrėme duomenų variklį, skirtą įprastoms mobiliojo ryšio manipuliavimo užduotims išspręsti visiškai nuo galo iki galo. Matėme, kad tai veikia, todėl dabar samdome dirbtinio intelekto tyrėjus iš San Francisko įlankos, kad robotų ir televizijos operatorių skaičius būtų 10 kartų didesnis.
Įdomu, kada šie dalykai bus paruošti geriausiu laiku.
Taip pat skaitykite: