Simülasyon, yapay zekayla birlikte (üretken çeşitlilik dahil) hiç şüphesiz denklemin büyük bir parçası olacak Kahve fincanının üzerine masa koymak saçmalıktır Büyük bir dil modeli devrimi yaşandı Tam olarak ImageNet rakamları değil ama iyi bir başlangıç ]
Bu ayın başlarında Google’ın DeepMind ekibi, 33 araştırma enstitüsüyle işbirliği içinde oluşturulan robotik işlevsellik veritabanı olan Open X-Embodiment’i piyasaya sürdü Genel ve üretken yapay zeka ile örtüşüyorlar
Masaya bir kahve fincanı koymak mantıklıdır Bu, Everyday Robots ile bu robotları kontrol etmenin bir yolu olarak makine öğrenimine odaklanma konusundaki araştırmaları tetikledi Soruna farklı açılardan giderek artan bir verimlilikle yaklaşan pek çok ekiple konuştum Burada olmamız bizim için çok anlamlı ve çok güzel bir bina Ismarlama robotun saltanatı henüz sona ermedi, ancak genel amaçlı robotun belirgin bir olasılık olduğu bir dünyaya göz atıyormuşuz gibi görünüyor
Evet Söylemeliyim ki, kararların çoğu burada iyi bir kafenin olmasıydı Robot bir eylem yapsaydı ne olacağını hayal edin? Ve gerçekten istediğiniz şeyi yaptığını doğrulamak ve bunu gelecek için planlamanın bir yolu olarak kullanmak Google Araştırma’nın bir parçasıydım Gündelik bir ortamda gerçekten gelişebilmek ve görevleri yerine getirebilmek tamamen gerçekten çok güçlü bir algıya dayanıyordu
Umarım tüm Google binalarında iyi bir Wi-Fi bulunur DeepMind daha sonra RT-1-X modelini veriler üzerinde eğitti ve bunu diğer laboratuvarlardaki robotları eğitmek için kullandı; ekiplerin şirket içi geliştirdiği yöntemlerle karşılaştırıldığında %50’lik bir başarı oranı bildirdi Bilirsiniz, “Günün modasını alıp onunla ne yapabileceğimize bakalım” ama bunun son derece derin olduğu ortaya çıktı
Resim Kredisi: Derin Düşünce
Üretken yapay zeka robot biliminde nasıl bir rol oynayacak?
Çok merkezi olacağını düşünüyorum Kavrama problemini öğrenme fikri o zamanlar zamanın ruhunda değildi Geceleri gemiler falan İş modelinin bizi nereye götüreceği çok iyi bir soru X’in geri kalanıyla yakın çalışmayı seviyoruz Bazı yöntemler, hem endüstriyel hem de ev robotlarına veya kaldırım robotlarına, tüm bu farklı düzenlemeler ve form faktörleriyle uygulanabilir Bunlar gerçekten düşünmediğiniz basit gerçeklerdir çünkü bunlar sizin için tamamen açıktır
İlk kez makine öğrenimini kullandık ve makine öğrenimini ve yapay zekayı kullanarak bu genelleştirilmiş kavrama sorununu esasen çözdük Oldukça yeşil bir alan
Resim Kredisi: Derin Düşünce
Everyday Robots ekibiniz tarafından benimsendi mi?
Takımın bir kısmı benim takımım tarafından emildi Ekipler arası işbirliği ve kaynak paylaşımı konusunda daha derin bir şeyler var mı?
Bu çok pragmatik bir karar
Muhtemelen bunu bu sayfalarda onlarca kez tekrarladım, ancak bu, robotik öğrenme için gerçekten heyecan verici bir dönem Gerçeği çok kesin ve çok yansıtıcı hale getirmek çok zor olabilir Simülasyonlar gerçekliğin bir tahminidir durduruldu Simülasyonun zorluğu, simülasyon ile gerçeklik arasındaki boşluğu kapatmanız gerektiğidir Tüm ivme, ekibin başlangıçta öngördüğünden biraz farklı bir odaklanmayla devam ediyor
Robot teknolojisinin her köşeden başlayarak nasıl özel olarak tasarlanıp çok farklı uzmanlık ve becerilere sahip olarak evrimleştiği ilginçtir Subscribe here Ancak Google DeepMind’da robotik araştırmalarının daha uzun bir geçmişi var Gerçekten genel amaçlı yöntemlere odaklandık Ekibin yaptığı iş DeepMind robot ekibine mi aktarılıyor?
Söylemek isterim ki Everyday Robots ile yedi yıldır işbirliği yapıyorduk En son yaptığımız şey bu RTX projesi
Gato’nun tamamlamayı öğrendiği çeşitli görevler Herkes robotlar için çok sayıda dil modeli kullanıp kullanamayacağımızı sormaya başladı ve bence bu çok yüzeysel olabilirdi Geçmişte konuşma tanıma üzerinde de çalıştım
genel-24
[A version of this piece first appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Bilgiyi kodlamak gerçekten çok zordur, oysa bu büyük dil modelleri bu bilgiye sahiptir ve onu çok erişilebilir ve bizim kullanabileceğimiz bir şekilde kodlar Alphabet’in tüm bu satın almaları yapmasının üzerinden 10 yıl geçti [Boston Dynamics, etc Ve ileriye dönük olarak, sadece varlık üretmenin ötesinde, gelecek yaratmayı da hayal edebileceğinizi düşünüyorum Orada gizli bir gündem yok Bu yeni ve heyecan verici Ve ayrıca araştırma tarafında, çok daha fazla robot bilimini ilginç bir problem olarak iterek, diğer alanlarda çok iyi çalışabildiğimiz tüm derin öğrenme yapay zeka tekniklerini uygulayabiliyoruz Orada gerçekten yeni bir şey vardı Bir dereceye kadar teknolojinin daha genel amaçlı robotların üretilmesini sağlayacak düzeyde olmadığını düşünüyorum
Bu çok mantıklı Duvardaki yazıyı gördüm ve araştırmamızın bir sonraki aşaması olarak robot bilimini kullanmaya karar verdim Bunu somutlaşmış bir sisteme iletmek her zaman gerçekten zor olmuştur Bu iyi Orada çok fazla sinerji olduğunu düşünüyorum
Resim Kredisi: Google
Robotik ekibi DeepMind tarihinin hangi noktasında gelişti?
Başlangıçta çitin DeepMind tarafında değildim Yani bir bakıma DeepMind’la olan ilişkim son derece yeni Bu, gerçek dünyada bunu yapmak zorunda olmak yerine üretken modeller kullanan robotun rüya görmesi gibi bir şey Bunun nedeni, eğer düşünürseniz, dil modellerinin aslında dille ilgili olmamasıdır Yakın zamanda DeepMind çalışmalarıyla birleştik Başlangıçta genel yapay zeka ve bilgisayarlı görme üzerinde çalışıyordum Çok şükür geçen haftanın sonuna doğru nihayet bunu başarabildik Birkaç akademik laboratuvara gittik – sanırım şu anda 30 farklı ortağımız var – ve görevlerine ve topladıkları verilere bakmamızı istedik Sorununuz için özel olarak tasarlanmış bir bedene sahip olmanızdan daha çok, sizin için her şeyi yapan genel amaçlı bir bedenlenmenin var olmasını temel almıyoruz Algı teknolojisinin gerçekten çok iyi hale geldiğine dair artan görüşle başladı
Vanhoucke, Mayıs ayında bu göreve adım atarak Google DeepMind’ın robot bilimi başkanı rolüne yeni katıldı
Tye Brady yakın zamanda bana Amazon’un paket oluşturmak için simülasyon kullandığını söyledi Bu büyük bir soru: Genel amaçlı robotlar olacak mı? Bu, pek çok insanın gerçekleşip gerçekleşmeyeceği ve ne zaman gerçekleşeceği konusunda hipotezler ortaya attığı bir şey Bunu robot etkileşimlerine, manipülasyonlara, insan-robot etkileşimlerine uygulayabildik ve bu sağduyuya sahip olan ve simüle edilmiş bir ortamdaki şeyler hakkında mantık yürütebilen bir aracıya sahip olmanın yanı sıra algı, robotik probleminin gerçekten merkezinde yer alıyor İçinde bulunduğumuz yolculuk, büyük ölçüde, ister endüstriyel bir ortama, ister daha çok ev ortamına uygulansın, genel amaçlı robot bilimini gerçekleştirmeye çalışmaktır
Anladığım kadarıyla Everyday Robots ekibinin çoğu bu takıma dahil oldu
Araştırmacılar Quan Vuong ve Pannag Sanketi o dönemde şunları belirtmişti: “ImageNet’in bilgisayarlı görüntü araştırmasını ilerletmesi gibi, Open X-Embodiment’in de robot bilimini ilerletmek için aynı şeyi yapabileceğine inanıyoruz Çok güçlü bir yapay zeka çekirdeğinin yönlendirdiği bunun arkasındaki prensipler çok benzer Bir dizi proje üzerinde çalışan gerçekten yetenekli robot uzmanları var
Genel amaçlı robot teknolojisinin tanımında ufak bir nüans vardır
İnsanlara makul bir şekilde genel amaçlı robot teknolojisi diyebileceğimiz bir şeyden ne kadar uzakta olduğumuzu düşündüklerini sormayı seviyorum Mümkün olduğu kadar geniş bir uygulama alanını nasıl destekleyebileceğimizi keşfetmeye çalışırken sınırları gerçekten zorluyoruz Böylece bu sağduyulu muhakemeyi alıp robot planlamasına uygulayabildik Aslına bakılırsa, o zamanlar bizi gerçekten robot teknolojisine bakmaya teşvik eden şeylerden biri, Everyday Robots ekibiyle bir nevi skunkworks projesi olan bir işbirliğiydi; orada, etrafta çok sayıda robot kolu vardı Bununla birlikte, 16 yılı aşkın bir süredir şirkette çalışıyor ve son olarak Google AI Robotics’te seçkin bir bilim insanı olarak hizmet veriyor İyi bir Wi-Fi’ye, iyi bir güce ve çok fazla alana sahipler Gerçekte bir fizik simülatörü çalıştırmak yerine, sadece görüntü oluşturma veya bir tür üretken model kullanarak üretim yaptığınızı hayal edebilirsiniz Bunlar sağduyulu akıl yürütme ve gündelik dünyayı anlamayla ilgilidir Uzayda keşfedilecek çok şey var Bu simülasyondaki gerçekliğin görsel sunumunun çok iyi olması gerekiyor Bu, bunun bir bileşenidir
Ekibin Alphabet X ofislerine taşındığını söylemiştiniz
Bu kolları alıp hepsini bir odaya koymanın, pratik yapmalarını ve nesneleri kavramayı öğrenmelerini sağlamanın eğlenceli olacağına karar verdik
Bu satın almalardan gelen ekibin önemli bir kısmı var ]
Şu ana kadar ısmarlama robotlarla daha fazla başarı elde edildi Kendimize şu soruyu sormaya başlıyoruz: “Peki, bunun önümüzdeki birkaç yılda da devam edeceğini varsayarsak, bunun sonuçları nelerdir?” Bunun açık sonuçlarından biri, birdenbire gerçek dünya ortamında robot teknolojisine sahip olmanın gerçek bir olasılık haline gelmesiydi
Bilgisayarla görme, ses işleme ve tüm bu şeylerin çoğu gerçekten de köşeyi dönüyor ve neredeyse insan seviyesine ulaşıyordu Bugüne kadar onların gerçekten öncülük ettiği ve üzerinde çalıştığı teknolojiyi geliştirmeye devam ediyoruz 000 görev içeriyordu Özellikle yaşadığınız sorunu çözecek şekilde hızlı bir şekilde ince ayar yapabiliriz Çabalarımızın çoğunu, genel yapay zeka bağlamında algı, anlayış ve kontrolün çözülmesi gereken önemli bir sorun olacağı yönünde çözmeye kaydırdık İlgili araştırmacılar, sistemi 2009 yılında kurulan ve şu anda 14 milyondan fazla görsele ev sahipliği yapan dönüm noktası niteliğindeki veritabanı ImageNet ile karşılaştırdı
Intrinsic ile platformlarıyla yaptıkları şeyler açısından bir miktar örtüşme var – kodsuz robotik ve robotik öğrenimi gibi şeyler Konu genel görevler için donanım oluşturmaya gelince, hâlâ bazı firmalar atı arabanın önüne koymuş gibi geliyor, ama yolun birkaç yıl aşağısında, kim bilir?
Vincent Vanhoucke, bir süredir tespit etmeye çalıştığım biri Intrinsic ile geliştirmeyi sevdiğimiz işbirliklerimiz var Onlar yeni bir nesle yol açan bir nesil silahtı ve hiçbir şey yapmadan öylece yatıyorlardı Önceki ofisimizin yemekleri pek iyi değildi ve insanlar şikayet etmeye başlıyordu Giderek daha fazla, tüm robotik probleminin genel yapay zeka probleminin kapsamına girdiği sonucuna vardık Robotik kavramayı kontrol etmenin yolu olarak makine öğrenimini ve algıyı kullanma fikri keşfedilen bir şey değildi İstihbarat kısmını gerçekten çözmek, gerçek dünyadaki robot biliminde herhangi bir anlamlı sürecin temel kolaylaştırıcısıydı Görünüşe göre bu şirketlerden pek çok kişi Google’ın mevcut robot ekibini doldurmuş durumda Yani, büyük dil modeli bir fincan kahve aradığınızı biliyorsa, muhtemelen onu mutfaktaki bir dolapta veya masanın üzerinde bulabilirsiniz
Öyle umuyorsun, değil mi? Ama buraya taşınmamız oldukça sıradan bir karardı O zamanlar bu bir ampul anıydı Bu aslında üretken yapay zekanın damgasını vurmaya başladığı başka bir alandır Şu anda kullandığımız şey bu İki ayrı ekip olmamıza rağmen çok derin bağlantılarımız var
Simülasyon muhtemelen analiz için veri toplamanın büyük bir parçasıdır Google’ın robot bilimi geçmişi çok daha eskilere dayanıyor Ben müsait olsaydım o değildi ”
Duyurulduğu sırada Open X-Embodiment, 22 robot uygulamasından toplanan 500’den fazla beceri ve 150 Silahlar başarılı olduğunda onlara bir ödül verdik, başarısız olduklarında ise onları beğenmedik Bir simülatörün fiziğinin iyi olması gerekir
Everyday Robots’un yaptığı işlerin çoğu genel yapay zekaya veya üretken yapay zekaya değiniyormuş gibi görünüyordu Arkasındaki teknolojiye daha fazla güven duymadıkça bu sorunun yanıtlanabileceğini düşünmüyorum Gerçekten robot binasından çok istihbarat parçasına odaklanıyoruz