Boston Dynamics Bir Robot Devrimi Başlattı. Şimdi Makineleri Kendilerine Yeni Numaralar Öğretiyor

Boston Dynamics'in kurucusu ve başkanı Marc Raibert, dünyaya, nefes kesici parkur hareketleri , akılda kalıcı dans hareketleri ve çalışkan raf dizme yeteneklerine sahip iki ve dört ayaklı makinelerden oluşan bir koleksiyon sundu.

Raibert artık robot zekasında ve akrobasi alanında bir devrime öncülük etmeyi hedefliyor. Ve makine öğrenimindeki son gelişmelerin robotlarının insan yardımı olmadan zor hareketleri nasıl gerçekleştireceklerini öğrenme yeteneklerini hızlandırdığını söylüyor. Raibert yakın zamanda bana "Umarım robotların yaptığı her şeyi elle yapmak zorunda kalmadan çok sayıda davranış üretebiliriz" dedi.

Boston Dynamics bacaklı robotlara öncülük etmiş olabilir, ancak artık robot köpekler ve insansılar sunan kalabalık bir şirket grubunun parçası. Daha bu hafta, Figure adlı bir girişim , görünüşe göre bakkaldan aldıkları boşaltabilen Helix adlı yeni bir insansıyı tanıttı. Başka bir şirket, x1, NEO Gamma adlı evde iş yapan kaslı görünümlü bir insansıyı tanıttı. Üçüncüsü, Apptronik, Apollo adlı insansısının üretimini ölçeklendirmeyi planladığını söyledi. Ancak demolar yanıltıcı olabilir. Ayrıca, birkaç şirket insansılarının maliyetini açıklıyor ve kaçının onları ev yardımcısı olarak satmayı beklediği belirsiz.

Bu robotlar için gerçek test, insan programlamasından ve doğrudan kontrolden bağımsız olarak ne kadar çok şey yapabilecekleri olacak. Ve bu, Raibert'in övdüğü gibi gelişmelere bağlı olacak. Geçtiğimiz Kasım ayında robotları kontrol etmek için tamamen yeni türde modeller yaratma çabaları hakkında yazmıştım. Bu çalışma meyvesini vermeye başlarsa, insansıların ve dört ayaklıların daha hızlı ilerlediğini görebiliriz.

Boston Dynamics, petrol platformlarında, inşaat sahalarında ve tekerleklerin araziyle mücadele ettiği diğer yerlerde kullanılan Spot adlı dört ayaklı bir robot satıyor. Şirket ayrıca araştırma için Atlas adlı bir insansı da üretiyor. Raibert, Boston Dynamics'in Spot'un koşma yeteneğini geliştirmek için takviyeli öğrenme adı verilen biryapay zeka tekniği kullandığını ve böylece üç kat daha hızlı hareket ettiğini söylüyor. Aynı yöntem, Atlas'ın daha güvenli bir şekilde yürümesine de yardımcı oluyor, diyor Raibert.

Takviyeli öğrenme, olumlu veya olumsuz geri bildirimle birleştirilmiş deneyler yoluyla bir bilgisayarın bir şeyi yapmayı öğrenmesini sağlayan onlarca yıllık bir yoldur. Geçtiğimiz on yılda Google DeepMind'ın insanüstü strateji ve oyun oynama yeteneğine sahip algoritmalar üretebileceğini göstermesiyle ön plana çıktı. Daha yakın zamanda, yapay zeka mühendisleri bu tekniği büyük dil modellerinin kendilerini idare etmesini sağlamak için kullandılar.

Raibert, son derece doğru yeni simülasyonların, robotların hareketlerini silico'da pratik etmelerine olanak tanıyarak zorlu bir öğrenme sürecini hızlandırdığını söylüyor. "İyi bir performans elde etmek için robottan çok fazla fiziksel davranış elde etmeniz gerekmiyor" diyor.

Birkaç akademik grup, takviyeli öğrenmenin bacaklı hareketi iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini gösteren çalışmalar yayınladı. UC Berkeley'deki bir ekip, bu yaklaşımı kampüslerinde dolaşmak üzere bir insanı eğitmek için kullandı. ETH Zürih'teki başka bir grup, bu yöntemi dört ayaklıları tehlikeli zeminde yönlendirmek için kullanıyor.

Boston Dynamics, hayvanların sinir sistemleri tarafından sağlanan düşük seviyeli kontrol türünü kullanarak dinamik olarak nasıl dengede durduklarına dair Raibert'in öncü içgörülerine dayanarak onlarca yıldır bacaklı robotlar üretiyor. Ancak şirketin makineleri ne kadar çevik ayaklı olsa da, dans etmek, parkur yapmak ve basitçe bir odada gezinmek gibi daha gelişmiş davranışlar genellikle dikkatli programlama veya bir tür insan uzaktan kumandası gerektirir.

Raibert, 2024 yılında bacaklı ve diğer robotların zekasını artırmanın yollarını keşfetmek ve böylece kendi başlarına daha fazlasını yapabilmelerini sağlamak için Robotik ve Yapay Zeka (RAI) Enstitüsünü kurdu. Robotların bulaşıkları yıkamayı gerçekten öğrenmesini beklerken, yapay zeka onları daha az kaza yapmaya meyilli hale getirmelidir. RAI Enstitüsü'nün baş teknoloji sorumlusu Al Rizzi, "Fiziksel makinede bir şeyi gerçekten çalıştırmaya geldiğinizde daha az robotu kırıyorsunuz" diyor.

Şu anda tanıtımı yapılan birçok insansı robot hakkında ne düşünüyorsunuz? Sizce ne tür görevler yapmalılar? [email protected] adresinden bize yazın veya aşağıya yorum yapın.