منظمة العفو الدولية للروبوتات البشرية للمنزل
أنا مستخدم chatgpt منذ فترة طويلة ، ولا أستطيع أن أتخيل استخدام الإنترنت دون الوصول إلى نوع من الذكاء الاصطناعي لمساعدتي. AI الذي يتصرف كمساعد هو ما أحتاجه من ChatGPT والبرامج الأخرى ، ولا يمكنني الانتظار حتى يتحسن وكلاء الذكاء الاصطناعى.
لكنني بدأت أيضًا في التفكير في المستقبل البعيدة ، حيث احتاج إلى الذكاء الاصطناعى للحصول على جسم حقيقي. مع تقدمي في السن ، سأريد روبوتًا بشريًا حول المنزل لمساعدتي في جميع أنواع المهام ، بما في ذلك تلك التي قد تكون صعبة للغاية بالنسبة لي. سأريد أيضًا أن يحرر روبوت AI Home المزيد من وقتي ، حيث يحصل الروبوت على بعض الأعمال المنزلية.
إنه ليس مجرد تفكير بالتمني ، لأن العديد من الشركات تدرس مثل هذه التقنيات. الشكل واحد منهم ، وقد كشفت الشركة عن نموذج جديد من الذكاء الاصطناعي للروبوتات البشرية التي ستتيح لهم القيام بما أريد بالضبط. Helix هو اسم نموذج AI-Action-Language-Action (VLA) ، ويبدو بالفعل أنه يمثل اختراقًا للروبوتات المنزلية.
يجمع Helix بين نموذجين من الذكاء الاصطناعى ، كل منهما يعمل على وحدة معالجة الرسومات داخل الروبوت ، لفهم الأوامر وأداء الإجراءات. يعالج أحد منظمة العفو الدولية (S2) اللغة الطبيعية والمدخلات المرئية لفهم الأوامر ، مثل الاضطرار إلى التقاط كائن من الجدول. يحول الذكاء الاصطناعي الآخر في هذا التحرير والسرد المعلومات من S2 إلى تحكم دقيق في الوقت الفعلي لجسم الروبوت والأطراف لأداء المهمة بالفعل.
الأمر المذهل في Helix هو أن الأمر استغرق حوالي 500 ساعة من التدريب ، والنموذج الناتج يتيح للروبوتات التعامل مع الأشياء التي لم يسبق لهم رؤيتها وتحديد ما إذا كانت هناك حاجة إلى الرعاية.
يعد إنشاء روبوتات للمنزل أكثر صعوبة من صنع الروبوتات لبيئات خاضعة للرقابة للغاية مثل خطوط التصنيع. سيتعين على الروبوتات المنزلية أن تأخذ في الاعتبار المشهد المتغير باستمرار للأسرة. هناك كل أنواع الفوضى حول المنزل. لديك أثاث مختلف لمراعاة ، وكل منزل لديه تصميم معين.
أي أنه لا يمكن تدريب الروبوتات المنزلية على مفهوم عام للأسرة. يتعين عليهم التكيف مع ما يرونه في الأسرة التي يتم نشرها.
أيضًا ، عليهم أن يفهموا اللغة الطبيعية ثم تنفيذ الأوامر وفقًا لتلك المطالبات المنطوقة.
هذه هي المشكلات التي حددها فريق الرقم لإصلاحها ، وهكذا طوروا نموذج الحلزون.
على عكس الأنظمة السابقة ، قرر مهندسو الرقم إنشاء نموذج موحد يتميز بشبكة عصبية واحدة يمكنها التعامل مع تفسير الإدخال المرئي واللغة ثم تنفيذ التحركات الآلية بناءً على هذا الأمر. يسمح AI أيضًا للروبوت بالتكيف مع السيناريوهات المختلفة والعمل مع الروبوتات الأخرى التي قد تكون في محيطها.
جمع الشكل اثنين من AIS لإنشاء نموذج عمل اللغات اللولبية اللولبية. S2 هو نظام التفكير عالي المستوى الذي يعمل بتردد أقل. سوف يفهم هذا النموذج أوامراتي أثناء الحصول على مدخلات مرئية من بيئتها. إن إخبار الروبوت بالتقاط كوب سيكون كافيًا لوكالة الذكاء الاصطناعى لفهم أنه يتعامل مع كائن هش ، حتى لو لم يستخدم كوبًا أثناء التدريب.
S1 هو الذكاء الاصطناعى الذي يتحكم في الحركات الآلية للأصابع والذراع والجذع لتنفيذ الأمر الذي حلله S2. يعمل S1 بتردد أسرع بكثير من S2 ، مما يسمح للروبوت بالتكيف في الوقت الفعلي لسيناريوهات الحياة الواقعية. على سبيل المثال ، ربما يتعين على الروبوت تكييف موضع الجذع مع تحريك ذراعه أيضًا حتى تتمكن أصابعها من الوصول إلى الزجاج الذي يجب أن ينتقله من غسالة الصحون إلى درج.
لتحقيق هذا الاختراق ، وضع مهندسو الرقم حلزون AI خلال 500 ساعة من التدريب الذي يضم “بيانات مراقبة عالية الجودة”. هذا مجرد جزء صغير من مجموعات بيانات VLA السابقة ، أصغر من 5 ٪. يتضمن التدريب أيضًا تحليل مقاطع الفيديو الخاصة بأعمال الروبوت ومن ثم محاولة تحديد الأمر المقدم إلى الروبوت لأداء تلك الإجراءات.
يتيح هذا النهج حلزوني AI لتعلم كيفية التعرف على مجموعة متنوعة من الكائنات الموجودة حول المنزل والتعامل معها حول المنزل دون الحاجة إلى التدريب فعليًا لالتقاط تلك الكائنات. تُظهر مقاطع الفيديو التي تشاركها الرقم أن الروبوت قادر على التقاط كائن معين من جدول تشوش ببساطة عن طريق فهم الكلام وتحليل محيطه.
يتضمن ذلك أيضًا تكييف الحركات اللازمة لأداء الإجراء. إنه شيء واحد بالنسبة للروبوت لالتقاط لعبة وآخر لالتقاط كوب. على الرغم من أن الروبوت لا يشعر بالأشياء مثل البشر ، فقد علمه تدريبه للتعامل مع الأشياء اعتمادًا على هشاشة. يمكن للروبوتات أيضًا التقاط كائنات أصغر من كومة ، تتكيف مع حجمها.
يمكن أيضًا استخدام اللولب AI للحصول على روبوتان بشريان يعملان في انسجام تام في المنزل. قد يكون هناك سيناريوهات حيث تريد روبوتان لمساعدتك.
في الأمثلة التي تم إصدارها ، نرى روبوتًا واحدًا يتكيف مع حركات أخرى ، مع مراعاة الأمر الذي أمره بالتقاط كائن من روبوت مختلف. ينسق الروبوتان دون الحاجة إلى برمجة مسبقًا للقيام بذلك.
من المثير للاهتمام مثل الروبوتات الرقم والسلع الذكاء ، لا يوجد شيء يقول متى سيكون متاحًا تجاريًا أو ما يكلفه روبوت واحد. حتى الشكل يقول إن التكنولوجيا التي طوروها فقط تخدش سطح ما هو ممكن. والخطوة التالية هي تحجيم الحلزون “بمقدار 1000x وما بعده”.
وفي الوقت نفسه ، يمكنك زيارة هذا الرابط لمعرفة المزيد من التفاصيل حول Helix AI ، مع مقاطع فيديو لروبوتات الشكل أثناء العمل.
