Мечтата за бъдещото разполагане на хуманоидни роботи във всеки дом вече създаде един нов вид работа. Единствените изисквания са лента за глава, един смартфон и списък със задачи, пише CNN Business. С еволюцията на изкуствения интелект хуманоидните роботи се превърнаха в най-новата граница в надпреварата за доминиране на напредналите технологии.
Производителите на роботи пускат поредица от нови модели, които могат да ходят, танцуват и дори да се бият с нарастваща пъргавина. Но светият граал на разрастващата се индустрия - робот с общо предназначение, който може да работи в магазини, офиси или в домовете на хората, се нуждае от огромно количество данни, за да се научи как безопасно и ефективно да замества хората.
Все по-често тези данни се създават от хора, които се записват, докато изпълняват рутинни домакински задачи. Това създаде ненаситен апетит за кадри от първо лице, които могат да се използват за обучение на роботи, известни още като "егоцентрични данни" или "човешки данни".
През последните няколко месеца стартиращи компании се намесиха, за да задоволят това търсене, като събираха и анотираха видеоклипове от хиляди договорни работници по целия свят.
Източник: Явор Николов / Gemini
"Производство, фабрични складове, търговия на дребно, старчески домове, болници - ще ви трябват този тип данни в почти всяка една среда и това е така, защото движенията са различни", кавза Ариан Садеги, вицепрезидент по роботизирани данни в Micro1, която започна да набира собствена армия от отдалечени видеооператори миналата година.
Всеки човек получава шапка за закрепване на камера, инструкции за заснемане и списък със задачи като готвене, почистване, градинарство и грижа за домашни любимци. От работниците се очаква да редуват задачите си и да предоставят поне 10 часа видео всяка седмица.
Въпреки че кадрите в момента са свързани с домакински задължения, Садеги казва, че компанията насърчава изпълнителите да експериментират с това, което заснемат, в случай че това евентуално би могло да помогне на роботите да се адаптират по-бързо към нова среда и отговорности.
"Нещото, което им казваме, е - ако смятате, че искате робот да направи това вместо вас, снимайте видео и си го запишете."
"Милиарди часове"
Въпреки че Micro1 е базирана в Пало Алто, Калифорния, тя има около 4000 "специалисти по роботика" в различни домакинства в 71 държави, които изпращат на компанията повече от 160 000 часа видео всеки месец. Садеги каза, че това е далеч от достатъчно.
"Вероятно са необходими милиарди часове, а дори не сме стигнали до човешки взаимодействия. Това са просто прости домакински задължения."
Садеги подчертава, че нарастващото търсене на данни в роботиката отразява ранната траектория на ChatGPT и други чатботове с изкуствен интелект. Обучен върху стотици милиарди думи, събрани от интернет, ChatGPT използва наученото за текстовите модели, за да генерира най-вероятните отговори на потребителските подкани.
Следвайки текст, моделите с изкуствен интелект са еволюирали, за да генерират персонализирани изображения и видеоклипове при поискване, като разчитат на леснодостъпно онлайн съдържание. Разработчиците на роботи обаче изискват много по-специфичен набор от данни за обучение и им липсва същият вид незабавна библиотека, която интернетът е предоставял преди.
Това се е превърнало в многомилиардна възможност за стартиращи компании като Micro1, които също така анотират видеоклиповете, така че роботите да могат да различават обекти, разстояния и физически движения. Фирмите за пазарни проучвания изчисляват, че индустрията за събиране на данни и етикетиране ще се разширява средно с около 30% годишно, водена от растежа в Азия, за да достигне поне 10 милиарда долара до 2030 г.
Рави Раджалингам, основател на компанията за анотиране на данни Objectways, е предоставил аудио и визуални данни за обучение на виртуални асистенти, задвижвани от изкуствен интелект, и автономни автомобили, преди миналата година да насочи фокуса си към роботиката. Откакто е започнал да наема изпълнители за събиране на човешки данни, той е установил, че само около половината от предоставените кадри са използваеми.
Въпреки това, с 90% от клиентите му, базирани в САЩ, и тяхното предположение, че американските потребители имат покупателната способност да приемат хуманоидни роботи рано, някои са готови да плащат повече за данни от американски домакинства, въпреки че почасовото заплащане може да бъде до три пъти по-високо от това на работник във Виетнам или Индия.
Източник: INSAIТ
"Индийската кухня е много различна от американската кухня. Метлата в Индия е много различна от метлата в САЩ. Така че, разнообразието е важно, но зависи къде ще поставите роботите си първо. Ето защо събираме данни по целия свят", казва Раджалингам.
Как да обучите робота си?
В продължение на десетилетия роботите са били обучавани предимно да изпълняват задачи от хора, използващи дистанционни управления. Но това изисква много скъп хардуер. Напоследък по-евтин вариант е използването на софтуер за симулиране на виртуални сценарии, въпреки че той като цяло е по-малко ефективен за взаимодействия с физически обекти, като например вдигане на чаша.
"С данните винаги е компромис между качество и количество", коментира Алисия Венециани, вицепрезидент по разширяване на пазара на Sharpa, базиран в Сингапур стартъп за андроиди, специализиран в роботизирани ръце.
Китай, който налива държавни инвестиции във високотехнологични индустрии, обяви планове за поне 60 центъра за обучение на роботи в цялата страна. Повечето хуманоидни роботи, масово произвеждани в Китай досега, са закупени за обучение и изследвания, каза Марко Уанг, анализатор от Шанхай за Interact Analysis, фирма за технологични изследвания.
До края на миналата година индустрията започна да възприема използването на човешки данни като средно добро решение, тъй като единствените разходи са записващо устройство като GoPro, очилата на Meta, или смартфон и почасово заплащане между 5 и 20 долара в зависимост от региона.
"Идеята тук е: Добре, не искам роботът да върши задачата. Искам хората да вършат задачата. По този начин не е нужно да плащате за роботите, просто трябва да платите за оборудването и хората."
Уанг казва, че е виждал бизнес модели в Япония и Южна Корея, подобни на центровете за събиране на данни в Китай, но с бази в Югоизточна Азия, за да се възползва от по-евтиния труд. Tesla обучава своя хуманоиден робот Optimus в собствените си съоръжения във Фримонт, Калифорния, и планира да се разшири в Остин, Тексас.
Източник: iStock
САЩ и Европа вероятно са склонни да предпочитат симулационното обучение, водено от Nvidia, която проектира най-модерните компютърни чипове в света. Въпреки това, в доклад от февруари Nvidia заяви, че включването на повече от 20 000 часа видеоклипове от първо лице в обучението на роботи е подобрило процента на успех на задачи като навиване на тениски, сортиране на карти за игра, развиване на капачки от бутилки и използване на спринцовка с повече от 50%.
"Ако разчитате само на един начин за събиране на данни, това вероятно не е най-добрият подход. В бъдеще това ще бъде смесица от различни подходи", коментира Уанг, който очаква компаниите все повече да комбинират различни стратегии.
Последните стъпки на автоматизацията
Повратният момент за автономните роботи дойде преди три години, когато големите езикови модели, които позволиха ChatGPT, дадоха началото на нов алгоритъм, който преобразува визуалните сигнали във физически действия, смята Пунийт Джиндал, съосновател на компанията за анотиране на данни Labellerr AI.
Според него роботи, които някога са били програмирани за повтарящи се задачи, могат да започнат да възприемат и да се ориентират в света около тях.
Тази година неговата компания започна да събира свои собствени видеоклипове от първо лице от работници в производствени съоръжения в Индия. През следващите три години, каза Джиндал, приоритизирането на човешките данни е "очевиден избор". Този бум обаче може и да не продължи дълго.
Част от причината роботите с общо предназначение тепърва да се нуждаят от много обучение е изключителната непредсказуемост в битовата среда, тъй като мебелите, уредите и хората се движат постоянно, смята Рутав Шах, изследовател по роботика в Тексаския университет в Остин.
"Това, което наистина липсва, е човешка интуиция за сили, триене и несигурност, която хората придобиват през целия си живот. Да направим роботите като цяло полезни за ежедневни домакински задачи като готвене, почистване, това ще бъде последната миля на автоматизацията", коментира Шах. "
Досега хуманоидните роботи са разполаагани главно в контролирани среди като фабрики, където са в състояние да изпълняват задачите си в 99,9% от времето, коментира Александър Верл, председател на изследователската група в Международната федерация по роботика.
Дори при сгъването на тениски, настоящият процент на успех е все още твърде нисък, за да бъде търговски жизнеспособен, категоричен е той.
"Вероятността за успех обикновено е около 70 или 80%. Идвайки от производството, това наистина не е нещо, което нашите индустриални партньори искат да използват", смята Верл.
Не на последно място съществуват и рискове за безопасността: ако робот почиства някоя детска стая, но не може да различи кукла от човешко бебе, резултатът от това може да бъдат меко казани катастрофални.
USD
CHF
GBP
