Reporter novinske agencije Xinhua Peng Qian Zhang Manzi
Nakon velikog modela, "utjelovljena inteligencija" je ove godine postala novo žarište u industriji nauke i tehnologije i smatra se ključnim smjerom u novom valu umjetne inteligencije (AI). Pojavili su se mnogi start-upovi, finansiranje je u više navrata dostiglo nove vrhunce, a tehnologija je nastavila da se probija... Kao najreprezentativniji entitet u ovoj oblasti, humanoidni roboti ubrzavaju industrijalizaciju pod katalizom velikih modela.
Ako se veliki model smatra "zanimljivom dušom", humanoidni robot kojeg omogućava "utjelovljena inteligencija" ima "kožu dobrog izgleda" i postao je moćan pomoćnik ljudima u mnogim poljima.
Redefinisanje robota
Kao most koji povezuje virtuelni prostor i stvarni prostor, "utjelovljena inteligencija" se odnosi na integraciju AI u fizičke entitete kao što su roboti, dajući im mogućnost da percipiraju, uče i dinamično komuniciraju s okolinom poput ljudi.
Sam izraz "utjelovljena inteligencija" ima jaku filozofsku boju tehnologije. Francuski filozof Maurice Merleau-Ponty je 1945. godine predložio koncept "utjelovljenja", vjerujući da ljudi trebaju komunicirati i percipirati okruženje kroz svoja tijela kako bi razumjeli svijet. Godine 1950. britanski kompjuterski naučnik Turing, poznat kao "otac AI", prvi je predložio koncept "utjelovljene inteligencije" u svom radu "Computing Machinery and Intelligence".
U stvari, industrijski roboti (robotske ruke) sa relativno niskim nivoom inteligencije dugo su se široko koristili u proizvodnoj industriji, što je dovelo do poboljšanja kvaliteta i efikasnosti. Međutim, tradicionalni industrijski roboti su kombinacija "fiksnih programa + robotskih ruku", dok su roboti osnaženi "utjelovljenom inteligencijom" iteracija "multimodalne percepcije + donošenja odluka u mozgu".
Xu Huazhe, docent na Institutu za međudisciplinarne informatičke nauke Univerziteta Tsinghua, vjeruje da će roboti u budućnosti predstavljati različite oblike: dvonožne, četveronožne, na točkovima, mehanički psi, inteligentne dronove, pa čak i mehaničke pčele, ali humanoidne robote su najprilagodljiviji ljudskom društvu i postaće roboti koji mogu najbolje pomoći ljudima.
Humanoidni roboti mogu riješiti problem "zadnje milje" proizvodne linije. Mnogi personalizirani i prilagođeni proizvodi ne mogu se ravnomjerno sastaviti na montažnoj traci, što zahtijeva humanoidne robote sa sposobnošću generalizacije da "pomognu" sastavljanju masovno proizvedenih dijelova u proizvode prema potrebama prilagođavanja 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 prevazići
Razvoj humanoidnih robota počinje učenjem i oponašanjem ljudi. Poteškoće u njegovom razvoju mogu se razumjeti i upoređujući ga s ljudskim mozgom, malim mozgom i tijelom. "Mozak" je uglavnom odgovoran za robotov autonomni centar za učenje, planiranje i donošenje odluka; "cerebelum" je odgovoran za kontrolu pokreta, uključujući hodanje do trčanja i skakanja, i od jednostavnog hvatanja do složenih pokreta ruku; a "telo" uključuje strukturu trupa i udova i spretni dizajn ruku.
Jiao Jichao, potpredsjednik UBTECH Robotics i direktor istraživačkog instituta, rekao je novinarima da postoje mnoge tehničke poteškoće koje treba prevazići u ove tri glavne oblasti: u smislu "mozaka", cloud-end-end integrirane računarske arhitekture, multimodalne percepcija i okolišno modeliranje su u fokusu tehnologije posljednjih godina. "Najveća poteškoća u imitaciji ljudi leži u imitaciji ljudskog mozga, a postojeće naučne teorije su daleko od dovoljne za proučavanje ljudskog mozga"; u smislu "cerebeluma", sposobnosti interakcije čovjeka i računara, složenog prolaska terena, koordinisanih finih operacija cijelim tijelom, itd. su važni pravci; Što se tiče "tijela", ključne tehnologije kao što su kruto-fleksibilni mehanizam bioničkog prijenosa, visoko kompaktna struktura udova robota i spretni dizajn ruku su važne hardverske osnove potrebne za fleksibilno kretanje humanoidnih robota.
Pojava velikih modela značajno je "razvila" robotov "mozak", uvelike poboljšala svestranost i generalizaciju robota, a očekuje se da će smanjiti troškove razvoja humanoidnih robota i ubrzati njihov ulazak u hiljade domaćinstava.
Prema Yang Fengyu, osnivaču i izvršnom direktoru Uniqlo Robotics-a, 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 ulaza kao što su vid, sluh i dodir kako bi se poboljšalo robotovo razumijevanje složenih scena.
Kina ne zaostaje u startu
Gledajući širom svijeta, humanoidni roboti su ušli u početnu fazu industrijalizacije i počeli da "ispituju vode" u oblastima industrijske proizvodnje, komercijalnih usluga i porodičnog druženja. Bilo da se radi o tehnološkim otkrićima, napretku u implementaciji ili obima financiranja, takmičenjem u istraživanju i razvoju humanoidnih robota u osnovi dominiraju Kina i Sjedinjene Države.
UBTECH-ov humanoidni robot Walker fokusira se na ključne proizvodne oblasti kao što su automobili i potrošačka elektronika ove godine, i ušao je u mnoge fabrike automobila radi praktične obuke; Roboti kompanije Yushu Technology postigli su potpuno prirodno hodanje poput čovjeka; Uliqi Robot priprema "kućni" plan; Boston Dynamics nova verzija Atlas robota postigla je fleksibilno kretanje dijelova između različitih ormarića u tvornici; Teslin humanoidni robot "Optimus Prime" planira da počne masovnu proizvodnju 2025.
Jiao Jichao je rekao: "Ako se industrija humanoidnih robota uporedi s maratonom, Kina i evropske i američke zemlje su trenutno skoro u početnoj fazi prvih 1,000 metara."
Yang Fengyu ima isti stav. Vodeće mogućnosti istraživanja i razvoja velikih modela i tehnologija percepcije čine američke kompanije konkurentnijima u robotskim sistemima za donošenje odluka i složenoj obradi zadataka. Kineske prednosti se više ogledaju u oblasti industrijskih robota, posebno u relativno zreloj primeni proizvodnje. U pogledu patenata tehnologije humanoidnih robota, Kina je također preuzela vodstvo.
Iako se osnovni algoritmi i vrhunski čipovi "mozga" robota i dalje suočavaju s izazovima, kineska industrija robota ima mnoštvo scenarija primjene i veliku potencijalnu korisničku populaciju, a podaci su jedna od najvećih konkurentskih prednosti.
Ključno je kako prikupiti veliku količinu podataka u scenarijima iz stvarnog svijeta i koordinirati cirkulaciju i opskrbu podacima u industriji humanoidnih robota. Xu Huazhe je rekao da podatke iz stvarnog svijeta uglavnom prikupljaju razne robotske kompanije. Peking Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. planira kreirati skup podataka otvorenog koda za korištenje od strane akademske zajednice i industrije. U budućnosti će visokokvalitetni skupovi zajedničkih podataka uvelike pomoći razvoju industrije.