"A videó nem tartalmaz telemontázst, - mondja Humanoid robotok norvég gyártója 1X. „Nincs számítógépes grafika, nincs vágás, nincs gyorsítás a videóban, nincs a forgatókönyv szerinti pálya lejátszása. Mindent neurális hálózatok irányítanak, minden autonóm, minden 1X sebességgel”.
Ez egy humanoidgyártó, amelyre az OpenAI tavaly 25 millió dolláros A sorozatú finanszírozási körben helyezte el chipjeit. A 100 millió dolláros B sorozat nyomon követése megmutatta, hogy mekkora az OpenAI figyelme, valamint az univerzális humanoid robotok körüli általános hírverés egy olyan koncepció, amely mindig is távoli jövőnek tűnt, de az elmúlt két évben abszolút termonukleáris robbanássá vált.
Az 1X humanoid robotjai furcsán visszafogottnak tűnnek ahhoz képest, amin például a Tesla, a Figura, a Sanctuary vagy az Agility dolgozik. Humanoid Évának még lábai és fürge kezei sincsenek. Erősített kerékpáron mozog, hátul egy harmadik kis keréken egyensúlyoz, kezei kezdetleges karmok. Úgy tűnik, szánkózáshoz öltözött, és halvány, villogó LED-es mosolygós arccal rendelkezik.
Az 1X-nek van egy kétlábú változata, a Neo, amely szintén szépen csuklós karokkal rendelkezik – de talán ezek a részletek nem túl fontosak az általános célú robotfejlesztés korai napjaiban. A korai használati esetek túlnyomó többsége így fog kinézni: "fogd ezt a dolgot, és tedd oda" - ehhez nem valószínű, hogy zongorázni tudó ujjakra lesz szükség. És főként betonpadlós raktárakban és gyárakban használják őket, ahol valószínűleg nem kell lépcsőzni vagy átlépni semmin.
Nem csak, hogy sok csoport megoldotta a kétlábú járás és a gyönyörű kézi felszerelés problémáját. De nem ez a fő akadály. A fő akadály az, hogy ezek a gépek gyorsan megtanulják a feladatokat, majd önállóan elvégezzék azokat, ahogy a Toyota az asztali robotmanipulátorokkal teszi. Amikor a 01. ábra "kitalálta", hogyan kell egyedül dolgozni egy kávéfőzővel, az nagy esemény volt. Amikor a Tesla Optimusa összehajtogatta az ingét a videóban, és kiderült, hogy emberi kezelő irányítja, az sokkal kevésbé volt lenyűgöző.
A fenti feladatok nem túl nehezek, nem inghajtogatásról, kávéfőző működtetéséről szólnak. De számos teljes értékű robot létezik, amelyek számos feladatot végeznek, emelnek és helyeznek a helyükre. Bokától derékig megragadják őket. Dobozokban, ládákban és tálcákban szórják ki őket. Felszedik a játékokat a padlóról és elteszik.
Kinyitják az ajtókat, felrohannak a töltőállomásokhoz, és rácsatlakoznak, szükségtelenül bonyolult guggolásnak tűnő manőverrel, hogy a dugót a bokájukhoz kössék.
Röviden, nagyjából ugyanazt csinálják, mint amit a korai, általános célú humanoidhasználati esetekben kell megtenniük, az 1X szerint "pusztán adatokon alapuló" képzésben. Lényegében a vállalat 30 Eve botot képezett ki, hogy egy sor egyéni feladatot hajtsanak végre, nyilvánvalóan szimulációs képzést használva videón és teleoperációkon keresztül. Ezután ezt a tanult viselkedést használták fel egy „alapmodell” képzésére, amely sokféle cselekvésre és viselkedésre képes. Ezt az alapmodellt aztán finomították, hogy figyelembe vegyék a környezet sajátos adottságait – raktári feladatok, általános ajtókezelés stb. –, végül a robotokat megtanították azokra a konkrét feladatokra, amelyeket el kellett volna végezniük.
Ez az utolsó lépés valószínűleg a helyszínen, az ügyfelek telephelyein fog megtörténni, amint a robotok megkapják a napi feladataikat, és az 1X szerint ez "csak néhány percnyi adatgyűjtést és betanítást igényel egy asztali GPU-n". Feltehetően egy ideális világban ez azt jelentené, hogy valaki egy virtuális valóság sisakjában állva végez egy feladatot, majd a mélytanulási szoftver kombinálja ezt a feladatot a bot kulcsfontosságú képességeivel, több ezerszer lefuttatja egy szimulációban, hogy tesztelje a különféle véletlenszerű tényezőket, és ami után a robotok készen állnak a munkára.
„Az elmúlt év során – írja blogjában Eric Jang, az 1X mesterséges intelligencia részlegének alelnöke – kifejlesztettünk egy adatmotort, amely az általános mobilkezelési feladatokat teljesen végpontokig megoldja. Láttuk, hogy működik, ezért most AI-kutatókat alkalmazunk a San Francisco-i öböl térségében, hogy a robotok és tévések számának 10-szeresére bővítsék.
Kíváncsi vagyok, mikor lesznek készen ezek a dolgok a főműsoridőben.
Olvassa el még: