Novinar agencije Xinhua Peng Qian Zhang Manzi
Nakon velikog modela, "utjelovljena inteligencija" ove je godine postala novo žarište u industriji znanosti i tehnologije i smatra se ključnim smjerom u novom valu umjetne inteligencije (AI). Pojavili su se mnogi start-upovi, financiranje je uvijek iznova dosegnulo nove vrhunce, a tehnologija se nastavila probijati... Kao najreprezentativniji entitet u ovom području, humanoidni roboti ubrzavaju industrijalizaciju pod katalizom velikih modela.
Ako se veliki model smatra "zanimljivom dušom", humanoidni robot kojeg omogućuje "utjelovljena inteligencija" ima "lijepu kožu" i postao je moćan pomoćnik ljudima na mnogim poljima.
Redefiniranje robota
Kao most koji povezuje virtualni i stvarni prostor, "utjelovljena inteligencija" odnosi se na integraciju umjetne inteligencije u fizičke entitete kao što su roboti, dajući im sposobnost percipiranja, učenja i dinamične interakcije s okolinom poput ljudi.
Sam pojam "utjelovljena inteligencija" ima jaku filozofsku boju tehnologije. Godine 1945. francuski filozof Maurice Merleau-Ponty predložio je koncept "utjelovljenja", vjerujući da ljudi moraju komunicirati i percipirati okolni okoliš kroz svoja tijela kako bi razumjeli svijet. Godine 1950. britanski računalni znanstvenik Turing, poznat kao "otac umjetne inteligencije", prvi je predložio koncept "utjelovljene inteligencije" u svom radu "Računalni strojevi i inteligencija".
Zapravo, industrijski roboti (robotske ruke) s relativno niskom razinom inteligencije dugo se naširoko koriste u proizvodnoj industriji, donoseći poboljšanja kvalitete i učinkovitosti. Međutim, tradicionalni industrijski roboti su kombinacija "fiksnih programa + robotske ruke", dok su roboti osnaženi "utjelovljenom inteligencijom" iteracija "multimodalne percepcije + moždanog odlučivanja".
Xu Huazhe, docent na Institutu međudisciplinarnih informacijskih znanosti Sveučilišta Tsinghua, vjeruje da će roboti u budućnosti predstavljati različite oblike: dvonožne, četveronožne, s kotačima, mehaničke pse, inteligentne dronove, pa čak i mehaničke pčele, ali humanoidne robote su najprilagodljiviji ljudskom društvu i postat će roboti koji će najbolje pomoći ljudima.
Humanoidni roboti mogu riješiti problem "posljednje milje" proizvodne trake. Mnogi personalizirani i prilagođeni proizvodi ne mogu se jednoobrazno sastaviti na tekućoj vrpci, što zahtijeva humanoidne robote sa sposobnostima generalizacije da "pomognu" u sastavljanju masovno proizvedenih dijelova u proizvode prema potrebama kupaca. U složenijim i promjenjivim scenarijima kao što su kućne usluge i javne usluge, humanoidni roboti također imaju više prednosti i mogu se prilagoditi različitim okruženjima i potrebama za obavljanje raznih zadataka.
Tri velike poteškoće koje treba prevladati
Razvoj humanoidnih robota počinje učenjem i oponašanjem ljudi. Poteškoće u njegovom razvoju mogu se razumjeti i usporedbom s ljudskim mozgom, malim mozgom i tijelom. "Mozak" je uglavnom odgovoran za robotovo autonomno središte za učenje, planiranje i donošenje odluka; "mali mozak" je odgovoran za kontrolu pokreta, uključujući hodanje do trčanja i skakanja, te od jednostavnog hvatanja do složenih pokreta rukama; a "tijelo" uključuje strukturu trupa i udova te vješt dizajn ruku.
Jiao Jichao, potpredsjednik UBTECH Roboticsa i direktor istraživačkog instituta, rekao je novinarima da postoje mnoge tehničke poteškoće koje treba prevladati u ova tri glavna područja: u smislu "mozga", integrirane računalne arhitekture na rubu oblaka, multimodalne percepcija i modeliranje okoliša fokus su tehnologije posljednjih godina. "Najveća poteškoća u oponašanju čovjeka leži u oponašanju ljudskog mozga, a postojeće znanstvene teorije ni izdaleka nisu dovoljne za proučavanje ljudskog mozga"; u smislu "malog mozga", važne su smjernice mogućnosti interakcije čovjeka i računala, složeni terenski prolaz, koordinirane fine operacije cijelog tijela, itd.; u smislu "tijela", ključne tehnologije kao što je kruto-fleksibilno spajanje bioničkog prijenosnog mehanizma, vrlo kompaktna struktura udova robota i spretni dizajn ruku važni su hardverski temelji potrebni za fleksibilno kretanje humanoidnih robota.
Pojava velikih modela značajno je "evoluirala" robotov "mozak", uvelike poboljšala svestranost i generalizaciju robota, a očekuje se da će smanjiti troškove razvoja humanoidnih robota i ubrzati njihov ulazak u tisuće kućanstava.
Prema Yang Fengyu, osnivaču i izvršnom direktoru tvrtke Uniqlo Robotics, industrija sada uglavnom koristi unaprijed obučene velike modele za prethodnu obuku robota, dajući im jače sposobnosti učenja; veliki modeli mogu prenijeti učenje specifičnih zadataka na zadatke robota kako bi poboljšali njihovu prilagodljivost; osim toga, mogućnosti multimodalne obrade velikih modela mogu se koristiti za kombiniranje različitih inputa kao što su vid, sluh i dodir kako bi se poboljšalo robotovo razumijevanje složenih scena.
Kina ne zaostaje u startu
Gledajući diljem svijeta, humanoidni roboti ušli su u početnu fazu industrijalizacije i započeli "ispitivati vodu" u poljima industrijske proizvodnje, komercijalnih usluga i obiteljskog druženja. Bilo da se radi o tehnološkim otkrićima, napretku u implementaciji ili opsegu financiranja, natjecanjem u istraživanju i razvoju humanoidnih robota u osnovi dominiraju Kina i Sjedinjene Države.
UBTECH-ov humanoidni robot Walker ove se godine usredotočuje na ključna proizvodna polja kao što su automobili i potrošačka elektronika, te je ušao u mnoge tvornice automobila radi praktične obuke; Roboti tvrtke Yushu Technology postigli su prirodno hodanje potpuno poput čovjeka; Uliqi Robot kuje "kućni" plan; Boston Dynamicsova nova verzija robota Atlas postigla je fleksibilno kretanje dijelova između različitih ormarića u tvornici; Teslin humanoidni robot "Optimus Prime" planira započeti masovnu proizvodnju 2025. godine...
Jiao Jichao je rekao: "Ako se industrija humanoidnih robota usporedi s maratonom, Kina i europske i američke zemlje trenutno su gotovo u početnoj fazi od prvih 1,000 metara."
Yang Fengyu ima isti stav. Vodeće mogućnosti istraživanja i razvoja velikih modela i tehnologija percepcije čine američke tvrtke konkurentnijima u robotskim sustavima donošenja odluka i obradi složenih zadataka. Prednosti Kine više se očituju u području industrijskih robota, posebice u relativno zreloj primjeni proizvodnje. Što se tiče patenata tehnologije humanoidnih robota, Kina je također preuzela vodstvo.
Iako se temeljni algoritmi i vrhunski čipovi "mozga" robota još uvijek suočavaju s izazovima, kineska robotska industrija ima mnoštvo scenarija primjene i veliku potencijalnu populaciju korisnika, a podaci su jedna od najvećih konkurentskih prednosti.
Ključ je kako prikupiti veliku količinu podataka u scenarijima stvarnog svijeta i koordinirati cirkulaciju i opskrbu podacima industriji humanoidnih robota. Xu Huazhe rekao je da podatke iz stvarnog svijeta općenito prikupljaju same razne robotske tvrtke. Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. planira stvoriti skup podataka otvorenog koda za korištenje u akademskoj zajednici i industriji. U budućnosti će visokokvalitetni zajednički skupovi podataka uvelike pomoći razvoju industrije.