Гуманоїди стануть наступним етапом штучного інтелекту

“Ми перебуваємо в дуже цікавий момент часу. Перспективи робототехніки існують вже давно. Це було в нашій уяві та науковій фантастиці”, – сказав Рев Лебаредян, віце-президент з питань всесвіту та технологій моделювання в Nvidia, в інтерв’ю Euronews Next на технологічному ярмарку Computex у Тайвані.

Він сказав, що, незважаючи на те, що технологічні компанії роками намагалися створити робота загального призначення, проблема полягала в тому, що, незважаючи на можливість побудувати фізичного робота, його програмування завжди було складним завданням.

“ШІ все змінив. Тепер у нас є технологія, яка дозволяє зробити роботів дійсно програмованими в загальному сенсі і зробити так, щоб їх могли програмувати звичайні люди, а не тільки спеціальні інженери з програмування роботів”, – сказав він.

Такі компанії, як Tesla, змагаються у створенні людиноподібних роботів і досягли певних успіхів. Минулого тижня компанія Ілона Маска заявила, що її робот Optimus навчився виконувати домашні справи.

Однак роботам ще багато чому треба навчитися.

У компанії Nvidia кажуть, що роботи повинні вчитися виконувати свої завдання у віртуальному світі з міркувань безпеки, а також тому, що навчання роботів з людьми зайняло б надто багато часу.

“Єдиний спосіб дійсно створити цих роботів, розумних роботів, – це використовувати симуляцію”, – сказав Лебаредян.

“Фундаментальна проблема, яку ми маємо з фізичним штучним інтелектом, полягає в тому, що штучний інтелект потребує багато даних. Ви повинні подавати на фабрику ШІ багато і багато якісних даних, щоб дати йому життєвий досвід, на якому він зможе навчатися”.

За його словами, у випадку з великими мовними моделями (LLM) в Інтернеті є велика кількість даних для їхнього навчання.

Навчання робота за допомогою даних

Але, за його словами, у фізичному ШІ немає таких даних, які можна було б видобути.

“Щоб отримати всю інформацію, необхідну для того, щоб навчити робота піднімати об’єкт, ми повинні якось його створити, – каже він.

“Зібрати її з реального світу неможливо. Ми не можемо створити достатньо даних. Навіть якщо ви можете, в деяких випадках це небезпечно, забирає багато часу і коштує дорого”.

За словами Лебаредіана, необхідно “перейти від викопних даних до поновлюваних джерел даних”. А найкращим поновлюваним джерелом даних для фізичних даних є фізичний симулятор, додав він.

Після того, як ваш робот пройшов випробування або “закінчив навчання” і виглядає так, ніби він працює добре, він може відправитися до свого першого роботодавця.

“Новий випускник коледжу навчається на базі загальнодоступних даних. Ви вчитеся за підручниками та інформацією, до якої всі мають доступ скрізь і всюди. І у вас є спеціаліст широкого профілю, який приходить у вашу компанію, і він корисний”, – сказав Лебаредян в інтерв’ю Euronews Next.

“Але вони не будуть дійсно корисними, поки ви не навчите їх протягом декількох років працювати з конкретною інформацією та даними вашої компанії, які стосуються вашої сфери діяльності, ваших конкретних практик і того, як все робиться”, – додав він.

З точки зору робототехніки це означає, що ви можете спеціалізувати свого робота за допомогою власних даних, щоб він працював якнайкраще для вас.

Лебаредіан не уточнив дату, коли людиноподібні роботи увійдуть у наше життя, але сказав, що це буде “незабаром”.

Де і для чого використовувати робота

Першими сферами застосування роботів будуть фабрики та склади.

“Я думаю, що промислове використання буде першим, тому що навіть якщо ми зможемо побудувати ідеального робота, якого можна буде використовувати вдома, не факт, що всі люди захочуть мати такого робота”, – каже Лебаредян.

“Але промисловість, є велика потреба в ньому. У кожній країні не вистачає молодих людей на заміну старшим кваліфікованим працівникам, які виходять на пенсію”.

За даними ОЕСР, глобальний дефіцит робочої сили за останнє десятиліття досяг історично високого рівня.

Скорочення чисельності населення, старіння населення, а також той факт, що багато людей не хочуть працювати на “тривимірних” роботах, які, за словами керівника Nvidia, були “небезпечними, нудними і брудними”.

Тайвань вхопився за цю потребу в робототехніці і має намір запустити п’ятирічний план розвитку робототехнічної індустрії з метою подолання дефіциту робочої сили, про що уряд оголосив минулого тижня.

За словами Пітера Хонга, який очолює Департамент інженерії та технологій Національної ради з науки і технологій (NSTC), скорочення населення Тайваню негативно позначиться на економіці та здатності країни піклуватися про вразливих людей похилого віку, повідомляють місцеві ЗМІ.

Лебаредян сказав, що після використання на заводах людиноподібні роботи можуть допомогти в роздрібній торгівлі, оскільки він чув, як багато компаній говорять, що не можуть найняти достатню кількість людей, щоб скласти полиці.

Він також сказав, що їх можна використовувати в шахтах, ядерних реакторах або навіть у космосі. Зрештою, він сказав, що вони можуть бути використані для догляду за людьми похилого віку, якщо на них буде попит.