İnsan Robotları: Bilim Kurgu'dan Gerçekliğe Geçişin Bir Sonraki Nesil Hesaplama Platformu

İnsan biçimli genel robotlar, bilim kurgu eserlerinden hızla gerçeğe geçiyor. Donanım maliyetlerinin düşmesi, sermaye yatırımlarının artması ve hareket esnekliği ile operasyonel yeteneklerdeki teknik atılımlar, bu üç ana faktör sürekli olarak birleşerek, hesaplama alanının yeni bir büyük platform iterasyonuna adım atmasını aktif olarak destekliyor.

Hesaplama gücü ve donanım cihazlarının giderek ticarileşmesi, robot mühendisliğine maliyet avantajları sağlasa da, bu sektör hâlâ eğitim verileri darboğazı kısıtlamalarıyla karşı karşıya. Bu bağlamda, bazı projeler, yüksek hassasiyetli hareket ve sentez verilerini toplamak için merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI)'yi kullanmaya başladı ve robot temeli modellerini inşa etti. Bu, onları insansı robotların dağıtımını teşvik etme konusunda benzersiz bir avantajlı konuma getiriyor.

Tek İşlevden Çoklu İşlev Formuna

Robot teknolojisinin ticarileşmesi yeni bir kavram değildir. Halk arasında bilinen temizlik robotları veya evcil hayvan kameraları gibi ev robotları, tek fonksiyonlu cihazlardır. Yapay zekanın gelişimi ile robotlar, tek fonksiyonlu makinelerden çok fonksiyonlu şekillere evrim geçiriyor ve açık ortamlarda çalışmaya uyum sağlamak amacı taşıyor.

İnsan biçimli Botlar, önümüzdeki 5 ila 15 yıl içinde temizlik, yemek pişirme gibi temel görevlerden kademeli olarak yükselerek, nihayetinde resepsiyon hizmetleri, yangın söndürme ve hatta cerrahi operasyonlar gibi karmaşık işlerde yeterlilik kazanacak.

Son gelişmeler, insansı Botlar'ı bilim kurgu romanlarından gerçeğe dönüştürüyor:

• Piyasa Dinamikleri: 100'den fazla şirket insansı robotlara yatırım yapıyor
• Donanım teknolojisi, korku vadisini başarıyla aştı: Yeni nesil insansı robotlar, gerçek ortamda insana benzer etkileşimler gerçekleştirebilmelerini sağlayan akıcı ve doğal hareketler sergiliyor. Bazı robotların yürüme hızı, insanın ortalama 1.4 metre/saniye hızını çok aşarak saniyede 3.3 metreye kadar çıkabiliyor.
• İnsan biçimli Botların maliyet yeni paradigması: 2032'ye kadar ABD iş gücü maaş seviyesinin altına düşmesi bekleniyor.

Gelişim Engelleri: Gerçek Dünya Eğitim Verileri

İnsan biçimli robotlar alanında belirgin avantajlar olmasına rağmen, veri kalitesinin düşük olması ve yetersizlik sorunları hala büyük ölçekli dağıtımını engellemektedir.

Diğer yapay zeka varlık teknolojileri, örneğin otonom sürüş teknolojisi, mevcut araçlarda bulunan kameralar ve sensörler aracılığıyla temel olarak veri sorununu çözmüştür. Bazı otonom sürüş sistemleri filosu, milyarlarca mil gerçek yol sürüş verisi üretebilmektedir. Gelişim aşamasında, bu şirketler araçları yola çıkardıklarında, ön yolcu koltuğuna gerçek bir izleyici koyarak anlık eğitim sağlamışlardır.

Ancak, tüketicilerin "Botlar bakıcı" varlığını kabul etmesi pek olası değildir. Botlar, kutudan çıktığı gibi yüksek performansa sahip olmalıdır, bu da dağıtım öncesi veri toplamanın kritik olmasını sağlar. Tüm eğitimlerin ticarileştirme öncesinde tamamlanması gerekir ve verinin ölçeği ve kalitesi sürekli bir sorun olmaya devam etmektedir.

Farklı yapay zeka alanlarındaki eğitim veri setlerinin boyutları arasında büyük farklılıklar bulunmaktadır:

• Büyük dil modellerinin eğitim verisi ölçeği 15 trilyondan fazla metin belirteci ulaşabilir.
• Görüntü oluşturma modelleri, milyarlarca etiketli video-metni eşleşmelerini kullanır.
• Karşılaştırıldığında, en büyük Botlar veri seti yalnızca yaklaşık 2,4 milyon etkileşim kaydı içermektedir.

Bu fark, robot teknolojisinin neden büyük dil modelleri gibi gerçek bir temel model haline gelmediğini açıklamaktadır; bunun ana nedeni veri tabanının henüz tam olarak yeterli olmamasıdır.

Geleneksel veri toplama yöntemleri, insansı robotların eğitim verilerinin ölçeklenme ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk çekmektedir:

• Simülasyon: Düşük maliyetli ancak gerçek sınır senaryolarından yoksun (simülasyon ile gerçeklik arasındaki uçurum).
• İnternet videosu: Robotların öğrenmesi için gerekli olan bedensel hisler ve güç geri bildirim ortamını sağlayamaz.
• Gerçek dünya verileri: Doğru olmasına rağmen, uzaktan kontrol ve insanlı kapalı devre operasyonlarına ihtiyaç duymaktadır, bu da maliyetlerin yüksek olmasına ve ölçeklenebilirliğin eksik olmasına neden olmaktadır.

Sanal ortamda model eğitimi düşük maliyetli ve ölçeklenebilirken, bu modellerin gerçek dünyada uygulanması genellikle zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu sorun, sanaldan gerçeğe geçiş (Sim2Real) olarak adlandırılmaktadır.

Örneğin, simülasyon ortamında eğitilen Botlar, mükemmel aydınlatmaya ve düzgün yüzeye sahip nesneleri kolayca yakalayabilirken, dağınık bir ortamla, engebeli dokularla veya insanların gerçek dünyada alışık olduğu çeşitli beklenmedik durumlarla karşılaştığında genellikle çaresiz kalmaktadır.

Merkeziyetsiz Varlık AI'nin Tam Yığın Vizyonu

Bazı yenilikçi projeler, bedenlenmiş zeka robot uygulamalarına yönelik dikey entegre yazılım ve veri platformları inşa ediyor. Bu projelerin temel hedefi, insansı robot alanındaki veri darboğazı sorununu çözmek, ancak vizyonları bununla sınırlı değil. Donanım geliştirme, çok modlu simülasyon altyapısı ve temel modellerin kombinasyonu ile, bedenlenmiş zekanın tam yığın sürücüleri haline gelecekler.

Bu platformlar, özel tüketici sınıfı hareket yakalama cihazları ile başlayarak hızlı bir şekilde genişleyen artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik oyun ekosistemleri oluşturmaktadır. Kullanıcılar, yüksek kaliteli hareket verileri sağlayarak ağ teşvik ödülleri alır ve platformun sürekli gelişimini destekler.

Dikkat çekici olan, bu büyümenin tamamen doğal bir gelişimden kaynaklanmasıdır: Kullanıcılar oyunun kendisinin eğlencesine çekilirken, yayıncılar hareket yakalama cihazları aracılığıyla dijital tasvirlerin gerçek zamanlı beden yakalamasını sağlıyor. Bu kendiliğinden oluşan olumlu döngü, ölçeklenebilir, düşük maliyetli ve yüksek kaliteli veri üretimini mümkün kılarak, ilgili veri setlerinin önde gelen botlar şirketleri tarafından benimsediği eğitim kaynakları haline gelmesini sağladı.

Bazı projeler, birleşik parçalı simülasyon ortamı için çok modlu veri platformu geliştirmeye devam ediyor. Mevcut simülasyon alanı oldukça parçalanmış durumda, çeşitli araçlar kendi başlarına hareket ediyor, her birinin avantajı var ancak birbirleriyle iletişim kuramıyorlar. Bu bölünmüş durum, Ar-Ge sürecini yavaşlatıyor ve simülasyon ile gerçeklik arasındaki farkı artırıyor. Çoklu simülatör standartlaştırmasını gerçekleştirerek, bu platformlar robot modellerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için paylaşılan sanal altyapı oluşturdu. Bu entegrasyon, tutarlı referans testlerini destekleyerek sistemin ölçeklenebilirliğini ve genelleme yeteneğini güçlü bir şekilde artırıyor.

Botlar Temel Modeli

Bazı projeler, yeni ortaya çıkan fiziksel yapay zeka altyapısının temel sistemi olarak tasarlanan Botlar temel modelleri geliştiriyor. Bu, geleneksel büyük dil temel modellerine benzer bir konumda, ancak robotik alanına yöneliktir.

Topluluk tarafından sağlanan spor verilerini güçlü simülasyon sistemleri ve model yetkilendirme sistemleri ile birleştirerek, bu projeler farklı senaryolarda genelleme yeteneğine sahip temel modeller yetiştirebilmektedir. Bu model, sanayi, tüketim ve araştırma alanlarında çeşitli robot uygulamalarını destekleyerek büyük ve çeşitli veriler altında genel bir dağıtım sağlamaktadır.

Kripto para teknolojisinin fiziksel yapay zeka teknoloji yığınındaki rolü

Kripto teknolojisi, fiziksel dünya yapay zekası için eksiksiz bir dikey yığın inşa ediyor. Bu projeler fiziksel yapay zeka yığınının farklı katmanlarına ait olsa da, ortak bir noktaları var: çoğu merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI) projeleri. DePAI, token teşvikleri ile teknolojik yığın boyunca açık, birleştirilebilir, izin gerektirmeyen genişleme mekanizmaları oluşturuyor ve işte bu yenilik, fiziksel yapay zekanın merkeziyetsiz gelişimini mümkün kılıyor.

Token teşvik mekanizması resmen başlatıldığında, ağ katılımı DePAI döngü etkisinin anahtarı olarak hızla artacaktır: Kullanıcılar donanım satın alarak proje tarafından teşvik alacak, robot geliştirme şirketleri ise cihaz sahiplerine katkı ödülleri ödeyecektir. Bu iki yönlü teşvik, daha fazla insanın ilgili cihazları satın almasını ve kullanmasını teşvik edecektir. Aynı zamanda proje, yüksek değerli özelleştirilmiş davranış verilerinin toplanmasını dinamik olarak teşvik edecek, böylece simülasyon ile gerçek uygulama (Sim2Real) arasındaki teknik uçurumu daha etkili bir şekilde kapatacaktır.

Sonuç

Botlar platformunun devrimi durdurulamaz, ancak tüm platformlar gibi, ölçeklenebilir gelişimi veriye dayanmaktadır. Bazı yenilikçi projeler, halkı hareket verilerinin "madencileri" haline dönüştürüyor. Tıpkı büyük dil modellerinin metin etiketlemeye ihtiyaç duyması gibi, insansı robotların da büyük miktarda hareket dizileri ile eğitilmesi gerekmektedir. Bu çabalar sayesinde, son engeli aşacak ve insansı robotların bilim kurgadan gerçeğe geçişini gerçekleştireceğiz.