İnsan Şekilli Botlar: Bilim Kurgu'dan Gerçekliğe Giden Teknolojik Devrim

Son yıllarda, insansı genel robotlar hızla bilim kurgu eserlerinden gerçek uygulamalara geçmektedir. Donanım maliyetlerinin sürekli düşmesi, sermaye yatırımlarının sürekli artması ve hareket esnekliği ile operasyonel kabiliyetlerdeki teknolojik atılımlar, bu üç faktör sürekli olarak bir araya gelerek, hesaplama alanında bir sonraki büyük platform iterasyonunu aktif olarak teşvik etmektedir.

Hesaplama gücü ve donanım cihazlarının giderek ticarileşmesi, robot mühendisliğine maliyet avantajı sağlasa da, sektör hala eğitim verileriyle ilgili bir darboğaz sorunu ile karşı karşıya. Bu bağlamda, bazı projeler merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI) kullanarak yüksek hassasiyetli hareket ve sentetik verileri toplayıp robot temel modelleri inşa etmeye başladı. Bu, onları insansı robotların dağıtımını teşvik etme konusunda benzersiz bir avantajlı konuma getiriyor.

Tek İşlevden Çoklu İşlev Biçimine

Botlar teknolojisinin ticarileşmesi yeni bir kavram değildir. Tanıdığımız zemin temizleme botları ve evcil hayvan kameraları gibi ev robotları, tek işlevli cihazlar arasında yer almaktadır. Yapay zekanın gelişimi ile birlikte, robotlar tek işlevli makinelerden çok işlevli formlara evrim geçirerek, açık ortamdaki karmaşık görevleri yerine getirmeye yönelik olarak tasarlanmaktadır.

Önümüzdeki 5 ile 15 yıl içinde, insansı robotlar temizlik, yemek pişirme gibi temel görevlerden yavaş yavaş yükselerek, sonunda resepsiyon hizmetleri, yangın söndürme ve hatta cerrahi gibi karmaşık işleri yerine getirebilir hale gelecekler. Yakın zamanda yaşanan teknolojik gelişmeler bu vizyonu gerçeğe dönüştürmeye başlıyor:

1. Piyasa Dinamikleri: 100'den fazla şirket insansı robotlar alanında çalışmalar yapıyor.
2. Donanım Atılımı: Yeni nesil insansı robotlar, gerçek ortamlarda insan benzeri etkileşimler gerçekleştirebilmesi için akıcı ve doğal hareketler sergiliyor. Bazı robotların yürüyüş hızı saatte 3.3 metreye kadar çıkabiliyor, bu da insanın saniyede ortalama 1.4 metre olan hızını çok aşıyor.
3. Maliyet Trendleri: 2032 yılına kadar, insansı robotların maliyetinin ABD işgücü maaş seviyesinin altına düşmesi bekleniyor.

Veri Darboğazı: Gerçek Dünya Eğitiminin Zorlukları

İnsansı robotlar alanında belirgin avantajlara rağmen, düşük veri kalitesi ve yetersizlik sorunları hala geniş ölçekli dağıtımını engelliyor. Otonom sürüş teknolojisine kıyasla, insansı robotlar daha büyük veri toplama zorluklarıyla karşı karşıya. Otonom sürüş sistemleri, mevcut araçlar üzerindeki kameralar ve sensörler aracılığıyla büyük miktarda gerçek yol sürüş verisi toplayabilir. Ancak, tüketicilerin "robot bakıcı" varlığını kabul etmesi pek olası değildir, bu da robotların kutudan çıkar çıkmaz yüksek performansa sahip olması gerektiği anlamına geliyor.

Şu anda, robot teknolojisinin eğitim veri seti ölçeği diğer AI alanlarının çok gerisinde. En büyük robot veri seti yalnızca yaklaşık 2,4 milyon etkileşim kaydı içeriyor, oysa GPT-4'ün eğitim veri seti 15 trilyondan fazla metin belirteci içeriyor, görüntü oluşturucular ise milyarlarca etiketli video-metni çiftini kullanıyor. Bu fark, robot teknolojisinin neden büyük dil modelleri gibi gerçek bir temel model oluşturamadığını açıklıyor.

Geleneksel veri toplama yöntemleri, insansı robotların eğitim verilerinin ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk çekmektedir:

• Simülasyon: Düşük maliyetli fakat gerçek sınır senaryolarından yoksun
• İnternet videoları: Robotların öğrenmesi için gerekli olan bedensel algı ve kuvvet geri bildirim ortamını sağlayamamaktadır.
• Gerçek dünya verileri: Doğru ama maliyeti yüksek ve ölçeklenebilirlikten yoksun.

Veritabanı darboğazını aşmanın yenilikçi çözümleri

Veri darboğazı sorununu çözmek için, bazı yenilikçi projeler bedensel zeka robot uygulamalarına yönelik dikey entegrasyon yazılımı ve veri platformları kuruyor. Bu platformlar, kendi geliştirdikleri donanımlar, çok modlu simülasyon altyapısı ve temel modellerin birleşimi sayesinde bedensel zekanın tam yığın sürücüsü haline geliyor.

Bu platformlar, özel tüketici düzeyindeki hareket yakalama cihazlarını başlangıç noktası olarak alarak hızlı bir şekilde genişleyen artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik oyun ekosistemleri oluşturuyor. Kullanıcılar, yüksek doğrulukta hareket verileri sağlayarak çevrimiçi teşvik ödülleri alıyor ve platformun sürekli gelişimini sağlıyor. Bu kendiliğinden oluşan olumlu döngü, ölçeklenebilir, düşük maliyetli ve yüksek doğrulukta veri üretimini gerçekleştirerek, ilgili veri setlerinin önde gelen robot şirketleri tarafından benimsenen bir eğitim kaynağı haline gelmesine olanak tanıyor.

Ayrıca, bazı projeler parçalanmış simülasyon ortamlarının çok modlu veri platformunu birleştirmeye odaklanmaktadır. Mevcut simülasyon alanı oldukça parçalanmış durumda, farklı araçlar kendi başlarına hareket etmekte, her biri avantajları olsa da birbirleriyle etkileşim kuramamaktadır. Bu bölünmüş durum, Ar-Ge sürecini yavaşlatmakta ve simülasyon ile gerçeklik arasındaki farkı artırmaktadır. Çoklu simülatörlerin standartlaştırılmasını sağlayarak, bu platformlar robot model geliştirme ve değerlendirme için paylaşılan sanal altyapılar oluşturmakta, tutarlı referans testlerini desteklemekte ve sistemin ölçeklenebilirliğini ve genelleme yeteneğini güçlü bir şekilde artırmaktadır.

Botlar Temel Modelinin Yükselişi

Bu yenilikçi platformların teknoloji yelpazesinde, en kritik bileşen belki de Botlar temel modelidir. İlk Botlar temel modellerinden biri olarak, bu modeller, ortaya çıkan fiziksel yapay zeka altyapısının temel sistemleri olarak oluşturuluyor. Konumları, geleneksel büyük dil temel modellerine benzer, ancak robotik alanına yöneliktir.

Bu platformlar, kalabalık kaynaklı hareket verilerini güçlü simülasyon sistemleri ve model yetkilendirme sistemleri ile birleştirerek, farklı senaryolarda genelleme yeteneğine sahip temel modeller eğitmektedir. Bu model, sanayi, tüketim ve araştırma alanlarında çeşitli robot uygulamalarını destekleyerek, büyük ve çeşitli veriler altında genel dağıtım gerçekleştirmektedir.

Kriptografi Teknolojisinin Fiziksel Yapay Zeka'daki Rolü

Kripto teknolojisi, fiziksel dünya yapay zekası için eksiksiz bir dikey yığın inşa ediyor. Merkeziyetsiz Fiziksel Yapay Zeka (DePAI) projesi, token teşvikleri aracılığıyla tüm teknoloji yığınında açık, birleştirilebilir ve izinsiz genişleme mekanizmaları oluşturarak fiziksel yapay zekanın merkeziyetsiz gelişimini gerçeğe dönüştürüyor.

Token teşvik mekanizması resmi olarak devreye girdiğinde, ağ katılımı DePAI döngü etkisinin anahtar unsuru olarak hızla artacaktır: Kullanıcılar donanım cihazları satın alarak proje tarafından teşvik alabilir, Botlar geliştiren şirketler ise cihaz sahiplerine katkı ödülü ödeyecektir. Bu çift taraflı teşvik, daha fazla insanın ilgili cihazları satın almasını ve kullanmasını teşvik edecektir. Aynı zamanda proje, yüksek değerli özelleştirilmiş davranış verilerinin toplanmasını dinamik bir şekilde teşvik edecek ve böylece simülasyon ile gerçek uygulama arasındaki teknik uçurumu daha etkili bir şekilde kapatacaktır.

Sonuç

Botlar platformu devrim niteliğinde ve bunun ölçeklenebilir gelişimi veri desteğine bağlı. Kriptografi, AI robot teknolojisi yelpazesindeki en kritik açığı kapatmayı vaat ediyor: merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka çözümleri aracılığıyla maliyet etkinliği, yüksek ölçeklenebilirlik ve modüler özellikler sağlamak. Robot teknolojisi AI'nın bir sonraki cephe hattı haline gelirken, bu yenilikçi projeler, sıradan insanları hareket verilerinin "madencileri" haline getiriyor. Büyük dil modellerinin metin etiketlerine ihtiyacı olduğu gibi, insansı robotların da büyük miktarda hareket dizileri ile eğitilmesi gerekiyor. Bu çığır açan teknolojilerle son engeli aşarak, insansı robotların bilim kurgu dünyasından gerçeğe geçişini gerçekleştireceğiz.