Слідом за великою моделлю, «втілений інтелект» став новою гарячою точкою в індустрії технологій цього року і вважається ключовим напрямком нової хвилі штучного інтелекту (ШІ). З’явилося багато стартапів, фінансування досягло нових вершин, а технології продовжували розвиватися... Як найбільш репрезентативний суб’єкт у цій галузі, людиноподібні роботи прискорюють індустріалізацію під впливом великих моделей.
Якщо великі моделі вважаються «цікавими душами», гуманоїдні роботи, створені завдяки «втіленому інтелекту», мають «гарну шкіру» і стали потужними помічниками для людей у багатьох сферах.
Перевизначення роботів
Як міст, що з’єднує віртуальний і реальний простір, «втілений інтелект» означає інтеграцію ШІ у фізичні об’єкти, такі як роботи, надаючи їм здатність сприймати, навчатися та динамічно взаємодіяти з навколишнім середовищем, як люди.
Сам термін «втілений інтелект» має яскраве філософське забарвлення технології. У 1945 році французький філософ Моріс Мерло-Понті запропонував концепцію «втілення», вважаючи, що люди повинні взаємодіяти та сприймати навколишнє середовище через свої тіла, щоб зрозуміти світ. У 1950 році британський комп’ютерник Тьюрінг, відомий як «батько ШІ», вперше запропонував концепцію «втіленого інтелекту» у своїй статті «Обчислювальна техніка та інтелект».
Насправді промислові роботи (роботизовані руки) з відносно низьким рівнем інтелекту вже давно широко використовуються у обробній промисловості, сприяючи покращенню якості та ефективності. Однак традиційні промислові роботи являють собою комбінацію «фіксованих програм + роботизованих рук», тоді як роботи, наділені «втіленим інтелектом», є ітерацією «мультимодального сприйняття + прийняття рішень мозком».
Сюй Хуачже, доцент Інституту міждисциплінарних інформаційних наук Університету Цінхуа, вважає, що роботи в майбутньому будуть представлені в різних формах: двоногі, чотириногі, колеса, механічні собаки, розумні дрони і навіть механічні бджоли, але людиноподібні роботи. є найбільш адаптованими до людського суспільства та стануть роботами, які найкраще допомагатимуть людям.
Гуманоїдні роботи можуть вирішити проблему «останньої милі» виробничої лінії. Багато персоналізованих і налаштованих продуктів неможливо зібрати однаково на конвеєрі, що вимагає роботи-гуманоїди з узагальненими можливостями, щоб «допомагати» збирати деталі масового виробництва в продукти відповідно до потреб клієнта. У більш складних і мінливих сценаріях, таких як домашні та громадські послуги, людиноподібні роботи також мають більше переваг і можуть адаптуватися до різних умов і потреб для виконання різноманітних завдань.
Три основні труднощі, які необхідно подолати
Розвиток людиноподібних роботів починається з навчання та наслідування людей. Труднощі в його розвитку також можна зрозуміти, порівнявши його з мозком, мозочком і тілом людини. «Мозок» в основному відповідає за автономний центр навчання, планування та прийняття рішень робота; «мозочок» відповідає за управління рухами, включаючи ходьбу до бігу і стрибків, і від простих хапань до складних рухів руками; а «тіло» включає структуру тулуба та кінцівок та спритний дизайн рук.
Віце-президент UBTECH Robotics і директор науково-дослідного інституту Цзяо Цзічао сказав журналістам, що існує багато технічних труднощів, які необхідно подолати в цих трьох основних сферах: з точки зору «мозку», архітектура інтегрованих обчислень на межі хмари, мультимодальне сприйняття та моделювання навколишнього середовища. в центрі уваги технологій в останні роки. «Найбільша складність людського наслідування полягає в наслідуванні людського мозку, а існуючих наукових теорій далеко недостатньо для вивчення людського мозку»; з точки зору «мозочка», важливими напрямками є можливості взаємодії людини з комп’ютером, проходження складної місцевості, узгоджені тонкі операції всього тіла тощо; з точки зору «тіла», ключові технології, такі як жорстко-гнучкий з’єднувальний біонічний механізм передачі, надзвичайно компактна структура кінцівок робота та спритний дизайн рук, є важливою апаратною основою, необхідною для гнучкого руху гуманоїдних роботів.
Поява великих моделей значно «розвинула» «мозок» робота, значно покращила універсальність і узагальненість роботів, і очікується, що це зменшить вартість розробки гуманоїдних роботів і прискорить їхнє впровадження в тисячі домогосподарств.
За словами Ян Фен’ю, засновника та генерального директора Uniqi Robotics Technology Co., Ltd., галузь зараз в основному використовує попередньо підготовлені великі моделі для попереднього навчання роботів, щоб дати їм більше можливостей для навчання; великі моделі можуть передавати навчання конкретним завданням завданням роботів, щоб покращити їх адаптивність; крім того, можна використовувати мультимодальні можливості обробки великих моделей у поєднанні з різними вхідними даними, такими як зір, слух і дотик, щоб покращити розуміння роботом складних сцен.