Fiziki süni intellekt vençur sərmayəsinin ən qaynar sektorlarından biridir, şirkətlər bizə Böyük Dil Modelləri verən alətləri robototexnikaya tətbiq etmək üçün milyardlar toplayır. Bu həyəcan Çinin aparıcı robot istehsalçısı Unitree üçün böyük bir IPO təqdim etməyə kömək etdi, şirkətin Çinin NASDAQ ekvivalentinə gəldikdən sonra 66 milyard dollar dəyərində olduğunu gördü. Bu həftə isə dibi aşağı düşdü və şirkət dəyərinin təxminən yarısını itirdi.
Analitiklər açıq-aşkar bir məsələyə diqqət çəkirlər: Robotların fiziki imkanları yaxşılaşsa da, onların dəyər yaradan işi görmək üçün hələ də nou-hau yoxdur. Keçən həftə keçirilən Actuate konfransında, robotlar üçün süni intellekt beyinləri quran tərtibatçıların toplantısında həyəcan aydın idi. Təşkilatçı Foxglove şirkətinə görə, 2023-cü ildə başlayandan bəri tədbir üç dəfə artdı və 1500 iştirakçısı oldu.
Risk də aydın idi: başqa bir fiziki AI infrastruktur oyunçusu olan Avala üçün stenddəki işarə "robotexnika məlumat böhranını" həll edəcəyini vəd etdi. Bu böhran süni intellekt modelləri üçün yüksək keyfiyyətli təlim məlumatlarının olmamasıdır. İstənilən tapşırığı yerinə yetirə bilən ümumiləşdirilmiş robotlar yaratmaq cəhdləri hələ də uzaqdır və konkret tapşırıqlar üçün uçdan-uca öyrənmədən istifadə hələ də etibarlı, kommersiya performansı olan məhsullar təqdim etməyib. Tərtibatçılar üçün cavab sərhəddəki AI laboratoriyalarının nailiyyətlərini daha yaxşı təqlid etməkdir - daha müxtəlif məlumat dəstləri tapmaq və ya yaratmaq, müxtəlif təlim rejimləri ilə qarışıqlıq yaratmaq və daha yaxşı gücləndirmə öyrənmə ssenarilərini anlamaq.
Model qurucuları üçün simulyasiya alətləri hazırlayan bir başlanğıc olan Antioch şirkətinin qurucusu Harry Mellsop, fiziki süni intellektin ChatGPT-nin gəlişindən əvvəl olan OpenAI modeli olan “GPT 2 erasında” olduğunu təklif edir. Döşəməni aşmaq üçün daha çox məlumat və hesablama tələb olunacaq, xüsusən də yüksək dəqiqlikli simulyasiyalar yaratmaq üçün istifadə olunan şüa izləmə üçün optimallaşdırılmış GPU-lar. Ən uzaqda avtonom nəqliyyat vasitələridir, bu qismən insanların idarə etdiyi avtomobillərdən müvafiq məlumatları toplamaq qabiliyyətinə görə, qismən də əsas vəzifə fiziki mühitlə manipulyasiya etmək deyil, təmasdan qaçmaqdır.
Modelin yaradılması üçün alətlərin çoxu avtonom avtomobil şirkətlərindən gəlir; Məsələn, Foxglove, General Motor-un keçmiş özünü idarə edən səyi olan Cruise şirkətinin keçmiş işçiləri tərəfindən təsis edilmişdir. İndi həmin avtomobil şirkətləri ML alətlərinə sərmayələrinin onlara xüsusi humanoid istehsalçıları ilə rəqabət aparmağa imkan verəcəyinə daha çox mərc edirlər. Tesla artıq bunu Optimus robotu ilə sınayır və indi həm AV fokuslu Wayve, həm də ride-paylaşım nəhəngi Uber indi Ar-Ge səyləri kimi humanoid forma faktorlarına yönəlmiş robototexnika laboratoriyalarını işə salıb.
Olmayandan daha çox ümumilik olacaq, lakin sonra fərqli təcəssümlər üçün bəzi fərqlər olmalıdır." Kendall iddia edir ki, hər hansı bir hardware platformasına qoşulmaq hələ tezdir - sensorlar və digər komponentlərdə irəliləyişlər sürətlə gəlir və həqiqətən ümumi model daha aqnostik olmalıdır. Bu il 105 milyon dollarlıq toxum toplayan Genesis AI adlı şaquli inteqrasiya olunmuş robototexnika şirkətinin baş direktoru Teophile Gervet bununla razılaşmayaraq TechCrunch-a “beyin strategiyasının işləməsi üçün bu dalğada çox tezik; Bizi aparırıq ki, aparat və süni intellektlə birgə dizayn etmək üçün çoxlu imkanlar var”. Gervet sektordakı başqa bir aktual mövzuya da toxundu: Fiziki süni intellekt işinizi necə diqqət mərkəzində saxlamalısınız. Xüsusi tapşırıqları hədəfləyən robototexnika şirkətləri robotlarını sahəyə çıxarır - Qritt günəş fermaları qurur, Agility robotları sənaye şəraitində yerləşdirir və Bedrock ekskavatorları avtonom şəkildə idarə edir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
