Што такое штучны інтэлект гуманоіднага робата?

Штучны інтэлект гуманоіднага робата — гэта ідэя — і ўсё часцей практыка — укаранення адаптыўнага інтэлекту ў машыны, якія адлюстроўваюць нашу базавую форму. Дзве рукі, дзве нагі, датчыкі там, дзе мог бы быць твар, і мозг, які можа бачыць, прымаць рашэнні і дзейнічаць. Гэта не навукова-фантастычны хром сам па сабе. Чалавечая форма — гэта практычны лайфхак: свет пабудаваны для людзей, таму робат, які мае тыя ж сляды, поручні, лесвіцы, інструменты і працоўную прастору, тэарэтычна можа зрабіць больш у першы дзень. Вам усё яшчэ патрэбна выдатнае абсталяванне і сур'ёзны стэк штучнага інтэлекту, каб пазбегнуць будаўніцтва элегантнай статуі. Але часткі складаюцца разам хутчэй, чым большасць чакае. 😉

Калі вы чулі такія тэрміны, як увасоблены штучны інтэлект, мадэлі зроку, мовы і дзеянняў або бяспека і думка калабаратыўных робатаў... класныя словы, дык што ж — гэты дапаможнік разбірае іх з простымі словамі, квітанцыямі і злёгку неахайным сталом для надзейнасці. 

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Як хутка робаты Ілона Маска зоймуць вашу працу?
Даследуюцца тэрміны, магчымасці і рызыкі аўтаматызацыі працоўных месцаў для гуманоідаў.

🔗 Што такое прадузятасць штучнага інтэлекту, растлумачана проста:
вызначэнне, распаўсюджаныя крыніцы, рэальныя прыклады і стратэгіі змяншэння наступстваў.

🔗 Чым займаецца трэнер па штучным інтэлекце?
Роля, навыкі, працоўныя працэсы і кар'ерныя шляхі ў навучанні мадэляў.

🔗 Прагназуючы штучны інтэлект, тлумачэнне для пачаткоўцаў.
Як прагназуючыя мадэлі прагназуюць вынікі, выпадкі выкарыстання і абмежаванні.

Што такое штучны інтэлект гуманоіднага робата?

Па сутнасці, штучны інтэлект гуманоіднага робата спалучае ў сабе тры рэчы:

• Гуманоідная форма — план цела, які прыкладна адлюстроўвае наш, таму ён можа перамяшчацца па лесвіцы, дабірацца да паліц, перамяшчаць скрыні, адчыняць дзверы, карыстацца інструментамі.

• Увасоблены інтэлект — штучны інтэлект не знаходзіцца толькі ў воблаку; ён знаходзіцца ўнутры фізічнага агента, які ўспрымае, плануе і дзейнічае ў свеце.

• Абагульняльнае кіраванне — сучасныя робаты ўсё часцей выкарыстоўваюць мадэлі, якія злучаюць зрок, мову і дзеянні, таму адна палітыка можа распаўсюджвацца на ўсе задачы. RT-2 ад Google DeepMind з'яўляецца кананічным прыкладам мадэлі зрок-мова-дзеянне (VLA) , якая вучыцца на дадзеных з Інтэрнэту + робата і пераўтварае гэтыя веды ў дзеянні робата [1].

Прасцей кажучы: гуманоідны робат-штучны інтэлект — гэта робат з чалавечым целам і мозгам, які спалучае ў сабе бачанне, разуменне і дзеянне — у ідэале для выканання многіх задач, а не толькі адной.

Што робіць гуманоідных робатаў карыснымі🔧🧠

Кароткі адказ: не твар, а здольнасці . Больш падрабязны адказ:

• Мабільнасць у прасторы, дзе людзі знаходзяцца — лесвіцы, подыумы, вузкія праходы, дзвярныя праёмы, нязручныя куты. Чалавечы след — гэта стандартная геаметрыя працоўных месцаў.

• Спрытнае маніпуляванне — дзве ўмелыя рукі могуць з цягам часу выканаць мноства задач з адным і тым жа канчатковым эфектарам (менш спецыяльных захопаў на адну задачу).

• Мультымадальны інтэлект — мадэлі VLA пераўтвараюць выявы + інструкцыі ў дзейсныя рухальныя каманды і паляпшаюць абагульненне задач [1].

• Гатоўнасць да супрацоўніцтва — такія канцэпцыі бяспекі, як кантраляваныя прыпынкі, маніторынг хуткасці і адлегласці, а таксама абмежаванне магутнасці і сілы, паходзяць са стандартаў для калабаратыўных робатаў (ISO/TS 15066) і адпаведных патрабаванняў бяспекі ISO [2].

• Магчымасць мадэрнізацыі праграмнага забеспячэння — тое ж самае абсталяванне можа набываць новыя навыкі з дапамогай дадзеных, мадэлявання і абноўленых палітык (без мадэрнізацыі аўтапагрузчыка толькі для навучання новаму месцу зборкі) [1].

Пакуль што нічога з гэтага не з'яўляецца «лёгка націскаемай кнопкай». Але менавіта гэта спалучэнне з'яўляецца прычынай таго, што працэнты працягваюць расці.

Хуткае вызначэнне, якое можна ўкрасці для слайда 📌

Штучны інтэлект гуманоіднага робата — гэта інтэлект, які кіруе робатам у форме чалавека, каб ён успрымаў, разважаў і дзействаў пры выкананні розных задач у асяроддзі, дзе жыве чалавек, на аснове мадэляў, якія злучаюць зрок, мову і дзеянні, а таксама практыкі бяспекі, якія дазваляюць супрацоўнічаць з людзьмі [1][2].

Стэк: цела, мозг, паводзіны

Калі мысленна падзяліць гуманоідаў на тры пласты, сістэма здаецца менш загадкавай:

1. Цела - прывады, суставы, батарэя, датчыкі. Кіраванне ўсім целам для балансу + маніпуляцыі, часта з дапамогай суставаў, якія рэгулююцца крутоўным момантам.

2. Мозг - успрыманне + планаванне + кантроль. Новая хваля - гэта VLA : кадры камеры + мэты на натуральнай мове → дзеянні або падпланы (RT-2 - шаблон) [1].

3. Паводзіны — рэальныя працоўныя працэсы, якія складаюцца з такіх навыкаў, як збор-сартаванне, дастаўка на лінію, апрацоўка кантэйнераў і перадача задач чалавеку-робату. Платформы ўсё часцей абгортваюць іх у аркестрацыйныя ўзроўні, якія падключаюцца да WMS/MES, каб робат падыходзіў да задачы, а не наадварот [5].

Уявіце сабе гэта як чалавека, які вучыцца новай працы: убачыць, зразумець, спланаваць, зрабіць — а заўтра зрабіць гэта лепш.

Дзе сёння з'явіцца гуманоідны робат-штучны інтэлект 🏭📦

Разгортванні ўсё яшчэ мэтанакіраваныя, але гэта не проста лабараторныя дэманстрацыі:

• Складаванне і лагістыка — перамяшчэнне кантэйнераў, перамяшчэнне з паддонаў на канвеер, буферныя задачы, якія паўтараюцца, але зменлівыя; пастаўшчыкі пазіцыянуюць воблачную аркестроўку як хуткі шлях да пілотных праектаў і інтэграцыі з WMS [5].

• Аўтамабільная вытворчасць — пілотныя праекты з Apollo ад Apptronik у Mercedes-Benz ахопліваюць кантроль і апрацоўку матэрыялаў; раннія задачы былі выкананы з дапамогай тэлеаперацый, а затым выконваліся аўтаномна там, дзе яны былі надзейнымі [4].

• Перадавыя даследаванні і распрацоўкі — перадавыя метады мабільнасці/маніпуляцыі працягваюць фармаваць метады, якія з цягам часу прасочваюцца ў прадукты (і абгрунтаванні бяспекі).

Міні-сітуацыя (ад рэальных пілотаў): пачніце з вузкай дастаўкі на лінію або кампанентнага чоўна; выкарыстоўвайце тэлеаперацыйныя/асіставаныя дэманстрацыі для збору дадзеных; праверце сілы/хуткасці ў адпаведнасці з сумеснай абалонкай бяспекі; затым абагульніце паводзіны на суседнія станцыі. Гэта непрывабна, але працуе [2][4].

Як вучыцца штучны інтэлект гуманоіднага робата на практыцы 🧩

Навучанне — гэта не адна справа:

• Імітацыя і тэлеаперацыя — людзі дэманструюць задачы (VR/кінестэтыка/тэлеаперацыя), ствараючы пачатковыя наборы дадзеных для аўтаноміі. Некалькі пілотаў адкрыта прызнаюць, што тэлеаперацыйнае навучанне паскарае развіццё надзейных паводзін [4].

• Навучанне з падмацаваннем і пераўтварэнне з сімуляцыі ў рэальнасць — палітыкі, навучаныя пераносу мадэлявання з рандомізацыяй і адаптацыяй даменаў; усё яшчэ распаўсюджаныя для перамяшчэння і маніпуляцыі.

• Мадэлі «Зрок-Мова-Дзеянне» — палітыкі ў стылі RT-2 суадносяць кадры камеры + тэкставыя мэты з дзеяннямі, дазваляючы вэб-ведам інфармаваць аб фізічных рашэннях [1].

Простай мовай: пакажыце гэта, змадэлюйце гэта, пагаварыце з гэтым — а потым паўтарыце.

Бяспека і давер: непрыкметныя неабходныя рэчы 🛟

Робаты, якія працуюць побач з людзьмі, успадкавалі патрабаванні бяспекі, якія з'явіліся задоўга да сённяшняга ажыятажу. Два важныя фактары, якія варта ведаць:

• ISO/TS 15066 - рэкамендацыі па сумесных праграмах, у тым ліку тыпы ўзаемадзеяння (маніторынг хуткасці і адлегласці, абмежаванне магутнасці і сілы) і абмежаванні кантакту чалавека з целам [2].

• Структура кіравання рызыкамі NIST AI — гэта метадычны дапаможнік па кіраванні (КІРУЙ, МАГАЗІН, ВЫМЯРАЙ, КІРУЙ), які можна ўжываць да дадзеных, абнаўленняў мадэляў і палявых паводзін, калі рашэнні робата прымаюцца на аснове вывучаных мадэляў [3].

TL;DR — выдатныя дэманстрацыі — гэта крута; правераныя сцэнарыі бяспекі і кіраванне яшчэ больш цікавыя.

Параўнальная табліца: хто што будуе, для каго 🧾

(Няроўныя прамежкі наўмысна. Трохі па-чалавечаму, трохі брудна.)

(Так, цэны не зусім зразумелыя. Сардэчна запрашаем на раннія рынкі.)

На што звярнуць увагу пры ацэнцы штучнага інтэлекту гуманоіднага робата 🧭

• Адпаведнасць задачы сёння супраць дарожнай карты — ці можа яна выканаць вашы 2 найлепшыя задачы ў гэтым квартале, а не толькі класную дэманстрацыйную працу.

• Абгрунтаванне бяспекі — спытайце, як канцэпцыі супрацоўніцтва ISO (хуткасць і падзелы, абмежаванні магутнасці і сілы) адлюстраваны ў вашай ячэйцы [2].

• Цяжар інтэграцыі - ці адпавядае гэта вашай WMS/MES, і хто адказвае за бесперабойную працу і дызайн ячэек; звярніце ўвагу на канкрэтныя інструменты аркестрацыі і інтэграцыі з партнёрамі [5].

• Цыкл навучання — як новыя навыкі засвойваюцца, правяраюцца і ўкараняюцца ва ўсім вашым аўтапарку.

• Мадэль абслугоўвання — пілотныя тэрміны, назапашвальны час, запасныя часткі і дыстанцыйная дыягностыка.

• Кіраванне дадзенымі — хто валодае запісамі, хто разглядае памежныя выпадкі і як ужываюцца меры кантролю, адпавядаючыя RMF [3].

Распаўсюджаныя міфы, ветліва раскрытыя 🧵

• «Гуманоіды — гэта проста косплэй для робатаў». Часам перамагае колавы робат. Але калі гаворка ідзе пра лесвіцы, драбіны ці ручныя інструменты, чалавечы план цела — гэта асаблівасць, а не шык.

• «Гэта ўсё скразны штучны інтэлект, ніякай тэорыі кіравання». Рэальныя сістэмы спалучаюць класічнае кіраванне, ацэнку стану, аптымізацыю і вывучаныя палітыкі; інтэрфейсы — гэта магія [1].

• «Бяспека вырашыцца пасля дэманстрацыі». Наадварот. Бяспека абмежаваная тым, што можна нават паспрабаваць з навакольнымі людзьмі. Стандарты існуюць нездарма [2].

Міні-экскурсія па мяжы 🚀

• VLA на абсталяванні — з'яўляюцца кампактныя варыянты на прыладзе, каб робаты маглі працаваць лакальна з меншай затрымкай, у той час як больш цяжкія мадэлі застаюцца гібрыднымі/хмарнымі там, дзе гэта неабходна [1].

• Пілотныя праекты ў галіне — акрамя лабараторый, аўтавытворцы даследуюць, дзе гуманоіды ў першую чаргу ствараюць рычагі ўплыву (апрацоўка матэрыялаў, кантроль), з дапамогай тэлеаперацыйнага навучання, каб паскорыць укараненне ў эксплуатацыю з першага дня [4].

• Увасобленыя бенчмаркі — стандартныя наборы задач у акадэмічных колах і прамысловасці дапамагаюць перанесці прагрэс у розныя каманды і платформы [1].

Калі гэта гучыць як асцярожны аптымізм — тое ж самае. Прагрэс ідзе няроўна. Гэта нармальна.

Чаму фраза «гуманоідны робат са штучным інтэлектам» пастаянна з'яўляецца ў дарожных картах 🌍

Гэта акуратная назва для канвергенцыі: робаты агульнага прызначэння ў прасторы, дзе жывуць людзі, якія працуюць на мадэлях, якія могуць выконваць інструкцыі накшталт «паставіць сіні кантэйнер на станцыю 3, потым прынесці дынамаметрычны ключ» і проста… зрабіць гэта. Калі спалучаць абсталяванне, прыдатнае для людзей, з разважаннямі ў стылі VLA і практыкамі сумеснай бяспекі, плошча паверхні прадукту пашыраецца [1][2][5].

Заключныя заўвагі - ці ветраны "Занадта доўга, не чытаў" 😅

• Гуманоідны робат-штук = машыны, падобныя да чалавека, з увасобленым інтэлектам, якія могуць успрымаць, планаваць і дзейнічаць у розных задачах.

• Сучасны імпульс прыходзіць з VLA , такіх як RT-2, якія дапамагаюць робатам абагульняць мову і выявы на фізічныя дзеянні [1].

• Карысныя ўкараненні з'яўляюцца ў складской гаспадарцы і вытворчасці, прычым сістэмы бяспекі і інструменты інтэграцыі з'яўляюцца магчымымі спосабамі дасягнення поспеху або яго зрыву [2][4][5].

Гэта не чароўная куля. Але калі правільна выбраць першую задачу, добра распрацаваць ячэйку і падтрымліваць цыкл навучання, карыснасць праявіцца раней, чым вы думаеце.

Штучны інтэлект гуманоіднага робата — гэта не магія. Гэта сантэхніка, планаванне і паліроўка, а таксама некалькі момантаў задавальнення, калі робат выдатна спраўляецца з задачай, якую вы не запісалі ў кодзе. А часам і няўклюднае захаванне, якое прымушае ўсіх ахнуць, а потым пляскаць у далоні. Вось гэта прагрэс. 🤝🤖

Спасылкі

1. Google DeepMind - RT-2 (мадэль VLA) : чытаць далей

2. ISO - Бяспека калабаратыўных робатаў : чытаць далей

3. NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту : чытаць далей

4. Reuters - Mercedes-Benz × пілоты Apptronik : чытаць далей

5. Agility Robotics - Аркестроўка і інтэграцыя : чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас