Xinhua uudisteagentuuri reporter Peng Qian Zhang Manzi
Pärast suurt mudelit on "kehastatud intelligentsusest" saanud sel aastal teadus- ja tehnoloogiatööstuse uus kuum koht ning seda peetakse tehisintellekti (AI) uue laine võtmesuunaks. Tekkinud on palju idufirmasid, rahastamine on korduvalt saavutanud uusi tippe ja tehnoloogia on jätkanud läbimurret... Selle valdkonna esinduslikuma üksusena kiirendavad humanoidrobotid industrialiseerimist suurte mudelite katalüüsil.
Kui suurmudelisse suhtuda kui "huvitavasse hinge", siis "kehastunud intelligentsi" võimaldatud humanoidrobot on "ilusa välimusega nahaga" ja temast on saanud paljudes valdkondades võimas abiline inimesele.
Robotite ümberdefineerimine
Virtuaalset ruumi ja reaalset ruumi ühendava sillana viitab "kehastatud intelligentsus" tehisintellekti integreerimisele füüsilistesse üksustesse, näiteks robotitesse, andes neile võimaluse tajuda, õppida ja keskkonda dünaamiliselt suhelda nagu inimesed.
Mõistel "kehastunud intelligentsus" endal on tugev tehnoloogiafilosoofiline värv. 1945. aastal pakkus prantsuse filosoof Maurice Merleau-Ponty välja "kehastuse" kontseptsiooni, uskudes, et inimesed peavad maailma mõistmiseks suhtlema ja ümbritsevat keskkonda oma keha kaudu tajuma. 1950. aastal pakkus Briti arvutiteadlane Turing, tuntud kui "AI isa", oma artiklis "Arvutusmasinad ja intelligentsus" esmakordselt välja mõiste "kehastatud intelligentsus".
Tegelikult on suhteliselt madala intelligentsusega tööstusroboteid (robootseid käsivarsi) kasutatud töötlevas tööstuses pikka aega laialdaselt, mis on toonud kaasa kvaliteedi ja tõhususe paranemise. Traditsioonilised tööstusrobotid on aga kombinatsioon "fikseeritud programmidest + robotkätest", samas kui "kehastatud intelligentsusega" volitatud robotid on iteratsioon "multimodaalne taju + ajuotsuste tegemine".
Xu Huazhe, Tsinghua ülikooli valdkondadevaheliste infoteaduste instituudi dotsent, usub, et tulevikus on robotid mitmesugused: kahejalgsed, neljajalgsed, ratastega, mehaanilised koerad, intelligentsed droonid ja isegi mehaanilised mesilased, kuid humanoidrobotid. on inimühiskonnaga kõige paremini kohanevad ja neist saavad robotid, mis saavad inimesi kõige paremini aidata.
Humanoidrobotid suudavad lahendada tootmisliini "viimase miili" probleemi. Paljusid isikupärastatud ja kohandatud tooteid ei saa konveieril ühtlaselt kokku panna, mistõttu on vaja üldistusvõimega humanoidroboteid, mis "aitavad" masstoodanguna valmistatud detaile vastavalt kliendi kohandamisvajadustele toodeteks kokku panna. Keerulisemates ja muutuvamates stsenaariumides, nagu koduteenused ja avalikud teenused, on humanoidrobotidel ka rohkem eeliseid ning nad suudavad kohaneda erinevate keskkondade ja vajadustega erinevate ülesannete täitmiseks.
Kolm peamist raskust, mis tuleb ületada
Humanoidrobotite arendamine algab inimeste õppimisest ja jäljendamisest. Selle arengu raskusi saab mõista ka inimese aju, väikeaju ja kehaga võrdlemisel. "Aju" vastutab peamiselt roboti autonoomse õppimis-, planeerimis- ja otsustuskeskuse eest; "väikeaju" vastutab liikumisjuhtimise eest, sealhulgas kõndimise eest jooksmise ja hüppamiseni ning lihtsast haaramisest kuni keeruliste käteliigutusteni; ja "keha" hõlmab kehatüve ja jäsemete struktuuri ning osavat käekujundust.
UBTECH Roboticsi asepresident ja uurimisinstituudi direktor Jiao Jichao ütles ajakirjanikele, et neis kolmes peamises valdkonnas tuleb ületada palju tehnilisi raskusi: "aju", pilveserva integreeritud andmetöötlusarhitektuur, multimodaalne. taju ja keskkonna modelleerimine on viimastel aastatel tehnoloogia fookuses. "Inimese jäljendamise suurim raskus seisneb inimaju jäljendamises ja olemasolevad teaduslikud teooriad ei ole kaugeltki piisavad inimaju uurimiseks"; "väikeaju" osas on olulised suunad inimese ja arvuti interaktsiooni võimalused, keeruline maastiku läbimine, kogu keha koordineeritud peenoperatsioonid jne; "Kere" osas on peamised tehnoloogiad, nagu jäik-paindlik sidestus biooniline ülekandemehhanism, ülikompaktne roboti jäsemete struktuur ja osav käekujundus, olulised riistvaralised alused, mis on vajalikud humanoidrobotite paindlikuks liikumiseks.
Suurte mudelite tekkimine on oluliselt "arenenud" roboti "aju", parandanud oluliselt robotite mitmekülgsust ja üldistamist ning eeldatavasti vähendab humanoidrobotite arenduskulusid ja kiirendab nende jõudmist tuhandetesse majapidamistesse.
Uniqlo Roboticsi asutaja ja tegevjuhi Yang Fengyu sõnul kasutab tööstus praegu robotite eelkoolitamiseks peamiselt eelkoolitatud suuri mudeleid, mis annab neile tugevama õppimisvõime; suured mudelid võivad konkreetsete ülesannete õppimist üle kanda roboti ülesannetele, et parandada nende kohanemisvõimet; lisaks saab suurte mudelite multimodaalseid töötlemisvõimalusi kasutada erinevate sisendite, nagu nägemine, kuulmine ja puudutus, kombineerimiseks, et parandada roboti arusaamist keerukatest stseenidest.
Hiina ei jää stardis maha
Maailmas ringi vaadates on humanoidrobotid jõudnud industrialiseerimise algstaadiumisse ja hakanud "vett katsetama" tööstusliku tootmise, kommertsteenuste ja perekondlike seltsingute vallas. Olgu tegemist tehnoloogiliste läbimurretega, rakendamise edusammudega või rahastamise ulatusega, humanoidrobotite teadus- ja arendustegevuse konkurentsis domineerivad põhiliselt Hiina ja USA.
UBTECHi humanoidrobot Walker keskendub sel aastal peamistele tootmisvaldkondadele, nagu autod ja olmeelektroonika, ning on sisenenud paljudesse autotehastesse praktikale; Yushu Technology robotid on saavutanud täiesti inimliku loomuliku kõndimise; Uliqi Robot valmistab "kodu" plaani; Boston Dynamicsi uus versioon Atlase robotist on saavutanud tehases paindliku detailide liikumise erinevate kappide vahel; Tesla humanoidrobot "Optimus Prime" plaanib masstootmist alustada 2025. aastal...
Jiao Jichao ütles: "Kui humanoidrobotitööstust võrrelda maratoniga, siis Hiina ning Euroopa ja Ameerika riigid on praegu peaaegu esimese 1,000 meetri stardifaasis."
Yang Fengyu on samal seisukohal. Juhtivad suurte mudelite uurimis- ja arendustegevuse võimalused ning tajutehnoloogia muudavad Ameerika ettevõtted konkurentsivõimelisemaks robotite otsustussüsteemides ja keerukate ülesannete töötlemises. Hiina eelised kajastuvad rohkem tööstusrobotite valdkonnas, eriti tootmise suhteliselt küpses rakenduses. Humanoidrobotite tehnoloogia patentide osas on juhtpositsiooni võtnud ka Hiina.
Kuigi roboti "aju" põhialgoritmid ja tipptasemel kiibid seisavad endiselt silmitsi väljakutsetega, on Hiina robotitööstusel palju rakendusstsenaariume ja suur potentsiaalne kasutajaskond ning andmed on üks suurimaid konkurentsieelisi.
Võti on selles, kuidas koguda reaalse maailma stsenaariumide järgi suurt hulka andmeid ning koordineerida humanoidrobotitööstusele andmete ringlust ja tarnimist. Xu Huazhe ütles, et reaalmaailma andmeid koguvad üldiselt erinevad robotifirmad ise. Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. plaanib luua avatud lähtekoodiga andmekogu, mida saaks kasutada akadeemilised ringkonnad ja tööstus. Tulevikus aitavad kvaliteetsed jagatud andmekogumid suuresti kaasa tööstuse arengule.