Што е вештачка интелигенција на хуманоиден робот?

Хуманоиден роботски вештачки интелигенција е идеја - а сè повеќе и практика - за ставање прилагодлива интелигенција во машини што ја отсликуваат нашата основна форма. Две раце, две нозе, сензори таму каде што може да биде лице и мозок што може да гледа, да одлучува и да дејствува. Не е научно-фантастичен хром сам по себе. Човечкиот облик е практичен трик: светот е изграден за луѓе, па робот што ги дели нашите отпечатоци, рачки, скали, алатки и работни простори може, теоретски, да направи повеќе од првиот ден. Сè уште ви е потребен одличен хардвер и сериозен стек со вештачка интелигенција за да избегнете изградба на елегантна статуа. Но, парчињата се спојуваат побрзо отколку што повеќето очекуваат. 😉

Ако сте слушнале термини како отелотворена вештачка интелигенција, модели на визија-јазик-акција или соработка во безбедноста и мислата на роботите… кул зборови, сега што - ова упатство ги разложува работите со едноставен говор, сметки и малку неуредна табела за добра мерка. 

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Колку брзо роботите на Елон Маск ќе ви ја преземат работата?
Истражува временските рамки, можностите и ризиците од хуманоидната автоматизација на работното место.

🔗 Што е пристрасност со вештачка интелигенција, едноставно објаснето
Дефиниција, вообичаени извори, реални примери и стратегии за ублажување.

🔗 Што прави тренер за вештачка интелигенција
Улога, вештини, работни процеси и кариерни патеки во обуката за модели.

🔗 Објаснување на предикативната вештачка интелигенција за почетници
Како предикативните модели ги предвидуваат резултатите, случаите на употреба и ограничувањата.

Што е всушност вештачка интелигенција на хуманоиден робот?

Во својата суштина, вештачката интелигенција на хуманоиден робот комбинира три работи:

• Хуманоидна форма - план на телото што приближно го отсликува нашиот, така што може да се движи по скали, да стигне до полици, да поместува кутии, да отвора врати, да користи алатки.

• Отелотворена интелигенција - вештачката интелигенција не лебди само во облакот; таа е во физички агент кој перцепира, планира и дејствува во светот.

• Генерализирачка контрола - современите роботи сè повеќе користат модели што ја поврзуваат визијата, јазикот и дејството, така што една политика може да се протега низ задачите. RT-2 на Google DeepMind е канонски пример за визија-јазик-акција (VLA) кој учи од веб + податоци од робот и го претвора тоа знаење во дејства на роботот [1].

Поедноставно толкување: Хуманоиден робот - вештачка интелигенција е робот со човечко тело и мозок што ги спојува гледањето, разбирањето и дејствувањето - идеално во многу задачи, а не само во една.

Што ги прави хуманоидните роботи корисни🔧🧠

Краток одговор: не лицето, туку можностите . Подолг одговор:

• Мобилност во човечки простори - скали, модни писти, тесни ходници, врати, незгодни агли. Човечкиот отпечаток е стандардната геометрија на работните места.

• Вешта манипулација - две способни раце можат, со текот на времето, да завршат многу домашни задачи со истиот краен ефектор (помалку прилагодени фаќалки по задача).

• Мултимодална интелигенција - VLA моделите ги мапираат сликите + инструкциите во применливи моторни команди и ја подобруваат генерализацијата на задачите [1].

• Подготвеност за соработка - безбедносните концепти како што се мониторирани запирања, следење на брзината и растојанието и ограничување на моќноста и силата доаѓаат од стандардите за колаборативни роботи (ISO/TS 15066) и поврзаните ISO безбедносни барања [2].

• Надградба на софтвер - истиот хардвер може да стекне нови вештини преку податоци, симулација и ажурирани политики (без надградби на виљушкар само за да се научи ново место за подигање) [1].

Ништо од ова не е засега „лесно копче“. Но, комбинацијата е причината зошто каматата постојано се зголемува.

Брзата дефиниција што можете да ја украдете за слајд 📌

Хуманоиден роботски вештачки интелигенција е интелигенција која контролира робот во облик на човек за да перцепира, расудува и дејствува низ различни задачи во човечки средини - поттикнат од модели кои го поврзуваат видот, јазикот и дејството, како и безбедносни практики кои овозможуваат соработка со луѓето [1][2].

Стекот: тело, мозок, однесување

Ако ментално ги одделите хуманоидите на три слоја, системот се чувствува помалку мистериозен:

1. Тело - актуатори, зглобови, батерија, сензори. Контрола на целото тело за рамнотежа + манипулација, често со зглобови со флексибилност или контролирани со вртежен момент.

2. Мозок - перцепција + планирање + контрола. Поновиот бран е VLA : рамки на камерата + цели на природен јазик → акции или подпланови (шаблонот е RT-2) [1].

3. Однесување - реални работни процеси составени од вештини како што се сортирање по избор, испорака на линија, ракување со товар и предавање од човек на робот. Платформите сè повеќе ги обвиткуваат овие во оркестрациски слоеви кои се вклучуваат во WMS/MES, така што роботот одговара на задачата, а не обратно [5].

Замислете го тоа како човек што учи нова задача на работа: види, разбере, испланира, направи - потоа направи го подобро утре.

Каде денес се појавува вештачката интелигенција на хуманоиден робот 🏭📦

Распоредувањата се сè уште насочени, но тие не се само лабораториски демонстрации:

• Складирање и логистика - движење на товар, трансфери од палети до транспортер, задачи од бафер кои се повторувачки, но променливи; добавувачите ја позиционираат оркестрацијата во облак како брз пат до пилот-проекти и интеграција со WMS [5].

• Автомобилско производство - пилоти со „Аполо“ на „Аптроник“ во „Мерцедес-Бенц“ покриваат инспекција и ракување со материјали; раните задачи беа подигнати преку телеоперација, а потоа се извршуваа автономно каде што беа робусни [4].

• Напредно истражување и развој - најсовремената мобилност/манипулација продолжува да ги обликува методите што со текот на времето се влеваат во производите (и безбедносните случаи).

Шема на мини-случај (од вистински пилоти): започнете со тесна испорака покрај линијата или шатл со компоненти; користете телеопски/помогнати демонстрации за собирање податоци; потврдете ги силите/брзините во однос на соработката во безбедносниот опсег; потоа генерализирајте го однесувањето на соседните станици. Не е гламурозно, но функционира [2][4].

Како учи вештачката интелигенција на хуманоидниот робот, во пракса 🧩

Учењето не е едно нешто:

• Имитација и телеоперација - луѓето демонстрираат задачи (VR/кинестетика/телеоп), создавајќи почетни бази на податоци за автономија. Неколку пилоти отворено ја признаваат обуката потпомогната од телеоп бидејќи таа го забрзува робусното однесување [4].

• Засилувачко учење и симулација во реалност - политики обучени за трансфер на симулации со рандомизација и адаптација на домени; сè уште чести за движење и манипулација.

• Модели Визија-Јазик-Акција - Политиките во стилот на RT-2 ги мапираат рамките на камерата + текстуалните цели со дејства, дозволувајќи им на веб-знаењето да влијае врз физичките одлуки [1].

На едноставен јазик: покажете го, симулирајте го, зборувајте му - потоа итерирајте.

Безбедност и доверба: негламурозните основни работи 🛟

Роботите што работат во близина на луѓе наследуваат безбедносни очекувања што долго време претходат на денешната возбуда. Две важни информации што вреди да се знаат:

• ISO/TS 15066 - упатство за колаборативни апликации, вклучувајќи типови на интеракција (мониторинг на брзината и одвојувањето, ограничување на моќноста и силата) и ограничувања на контактот помеѓу човечкото тело [2].

• NIST Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција - прирачник за управување (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) што можете да го примените на податоци, ажурирања на модели и теренски однесувања кога одлуките на роботот доаѓаат од научени модели [3].

TL;DR - одличните демо верзии се кул; валидираните безбедносни случаи и управувањето се кул.

Табела за споредба: кој што гради, за кого 🧾

(Нерамномерно растојание намерно. Малку човечко, малку неуредно.)

(Да, цените се нејасни. Добредојдовте на раните пазари.)

Што да барате кога оценувате вештачка интелигенција на хуманоиден робот 🧭

• Соодветност на задачата денес наспроти мапа на патот - дали може да ги заврши вашите 2 најдобри задачи овој квартал, не само одличната демо задача.

• Безбедносен случај - прашајте како ISO колаборативните концепти (ограничувања на брзината и раздвојувањето, ограничувањата на моќноста и силата) се мапираат во вашата ќелија [2].

• Оптоварување на интеграција - дали зборува за вашиот WMS/MES, и кој е сопственик на времето на работа и дизајнот на ќелиите; побарајте конкретни алатки за оркестрација и интеграции на партнери [5].

• Јамка на учење - како новите вештини се стекнуваат, потврдуваат и имплементираат низ вашиот возен парк.

• Сервисен модел - пилотски услови, MTBF, резервни делови и далечинска дијагностика.

• Управување со податоци - кој ги поседува снимките, кој ги разгледува случаите на работ и како се применуваат контролите усогласени со RMF [3].

Чести митови, учтиво непредени 🧵

• „Хуманоидите се само косплеј за роботи.“ Понекогаш бот на тркала победува. Но, кога се вклучени скали, скалила или рачни алатки, планот на телото сличен на оној на човекот е карактеристика, а не шарм.

• „Сè е вештачка интелигенција од крај до крај, без теорија за контрола.“ Вистинските системи ги спојуваат класичната контрола, проценката на состојбата, оптимизацијата и научените политики; интерфејсите се магијата [1].

• „Безбедноста ќе се среди сама по демонстрациите.“ Спротивно. Безбедносни порти што можете дури и да ги пробате со луѓе наоколу. Стандардите постојат со причина [2].

Мини тура низ границата 🚀

• VLA на хардвер - се појавуваат компактни варијанти на уредот, така што роботите можат да работат локално со помала латенција, додека потешките модели остануваат хибридни/облачни каде што е потребно [1].

• Пилоти во индустријата - покрај лабораториите, производителите на автомобили истражуваат каде хуманоидите прво создаваат предност (ракување со материјали, инспекција) со обука со телеопотска помош за да се забрза корисноста од првиот ден [4].

• Отелотворени бенчмарки - стандардните групи задачи во академските институции и индустријата помагаат да се преведе напредокот низ тимовите и платформите [1].

Ако тоа звучи како претпазлив оптимизам - исто. Напредокот е нерамномерен. Тоа е нормално.

Зошто фразата „хуманоиден роботски вештачки интелигентен систем“ постојано се појавува во мапите на патот 🌍

Тоа е уредна етикета за конвергенција: роботи за општа намена, во човечки простори, напојувани од модели кои можат да примаат инструкции како „ставете го синиот канта на станица 3, потоа земете го момент клучот“ и едноставно... направете го тоа. Кога комбинирате хардвер погоден за луѓе со размислување во стилот на VLA и практики за соработка и безбедност, површината на производот се проширува [1][2][5].

Заклучни забелешки - или ветровитото „Предолго, не прочитав“ 😅

• Хуманоиден робот - вештачка интелигенција = машини во човечка форма со отелотворена интелигенција кои можат да перцепираат, планираат и дејствуваат низ различни задачи.

• Современиот поттик доаѓа од VLA моделите како RT-2 кои им помагаат на роботите да генерализираат од јазик и слики до физички дејства [1].

• Корисни имплементации се појавуваат во складирањето и производството, со безбедносни рамки и алатки за интеграција кои создаваат или пробиваат успех [2][4][5].

Не е сребрен куршум. Но, ако ја изберете вистинската прва задача, добро ја дизајнирате ќелијата и ја одржувате јамката на учење активна, корисноста ќе се појави порано отколку што мислите.

Вештачката интелигенција на хуманоиден робот не е магија. Тоа е водоводџиство, планирање и дотерување - плус неколку моменти на задоволство кога робот ќе заврши задача што не сте ја напишале експлицитно. И повремено несмасно зачувување што ги тера сите да се згрозат, а потоа да аплаудираат. Тоа е напредок. 🤝🤖

Референци

1. Google DeepMind - RT-2 (VLA модел) : прочитај повеќе

2. ISO - Безбедност на колаборативни роботи : прочитај повеќе

3. NIST - Рамка за управување со ризик од вештачка интелигенција : прочитај повеќе

4. Ројтерс - Мерцедес-Бенц × Пилоти на Аптроник : прочитај повеќе

5. Агилити Роботика - Оркестрација и интеграција : прочитај повеќе

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас