DARPA zorlukları, fiziksel yapay zeka için faydalı bir oyun kitabı sunuyor. Etkileyici bir teknik gösterimin, bir endüstri yaratmaya nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor.
Ancak bunlar bir zaman çizelgesi değil.
Otonom araçlar için ilk DARPA Grand Challenge 2004 yılında gerçekleştirildi. DARPA, Robotik Yarışmasını sekiz yıl sonra, 2012'de başlattı ve Finaller 2015'te yapıldı. Fiziksel yapay zekanın bu nedenle otonom sürüşten sekiz veya on bir yıl geride olduğu sonucuna varmak cazip geliyor.
Bunun işe yaradığını düşünmüyorum.
Fiziksel yapay zeka, otonom sürüşün zaten inşa ettiği birçok şeyi yeniden kullanabilir: simülasyon, veri motorları, doğrulama yöntemleri, güvenlik mühendisliği ve filo operasyonları. Ancak robotlar da farklı sorunlarla karşılaşıyor. Daha çeşitli gövdelere sahipler, gerçek dünya eğitim verileri çok daha az ve fiziksel etkileşim yelpazesi çok daha geniş.
Ve bir fabrikada (benim kullandığım mercek), başka bir kısıtlama var: robot bir üretim sisteminin parçasıdır. Çok uzun süre durursa, hat da onunla birlikte durabilir.
Bu nedenle otonom sürüşten alınan ders, fiziksel yapay zekanın ne zaman geleceği değil, zor bir fiziksel teknolojinin etkileyici bir gösterimden güvenilir ve ekonomik olarak faydalı bir şeye nasıl geçeceğidir.
İki DARPA Zorluğu
DARPA Grand Challenge basit bir soruyla başladı: Bir araç kendiliğinden hareket edebilir mi?
2004 yılında DARPA, otonom araçlardan insan sürücüsü olmadan 142 millik bir çöl parkurunu geçmelerini istedi. On beş araç başladı. Hiçbiri bitiremedi. En iyi olanı yalnızca yaklaşık 7.4 mil yol aldı.
Bir yıl sonra, beş araç parkuru tamamladı. 2007 yılına gelindiğinde, DARPA zorluğu kentsel bir ortama, kavşaklara, trafik kurallarına ve diğer araçlara taşıdı.
DARPA Robotik Yarışması farklı bir soru sordu: Bir robot, insanlar için inşa edilmiş bir ortamda çalışabilir mi?
2012'de başlatılan bu yarışma, kısmen Fukushima nükleer kazası gibi felaketlere insan göndermenin zorluğundan kaynaklanıyordu. Robotların sonunda bir aracı sürme, kapıları açma, vanaları çevirme, alet kullanma, enkaza geçme ve merdiven çıkma gibi görevleri yerine getirmesi gerekiyordu. 2015 Finalleri'nde 23 takım yarıştı ve yalnızca üçü sekiz görevi tamamladı.
İlk zorluk, otonom sürüşü hızlandırmaya yardımcı oldu. İkincisi, şimdi fiziksel yapay zeka olarak adlandırdığımız şeyi hızlandırmaya yardımcı oldu.
Başlangıçları arasındaki sekiz yıllık boşluk ilginç, ancak bu bir tahmin değil.
Fiziksel yapay zeka, otonom sürüşün 2004'te başladığı yerden başlamaz. Bugün daha iyi hesaplama, sinir ağları, temel modeller, GPU simülasyonu ve bulut altyapısına sahibiz. Ayrıca otonom makineleri inşa etme ve işletme konusunda yirmi yıllık deneyimimiz var.
Öte yandan, robotların büyük ölçüde kaçındığı bazı sorunları çözmesi gerekiyor.
Bu nedenle teknolojiler, bir saat paylaşmadan bir oyun kitabını paylaşabilir.
Fiziksel yapay zeka, fabrika otomasyonundan çok daha geniştir. Lojistik, inşaat, sağlık hizmetleri, evler ve birçok diğer ortamı etkileyecektir.
Ancak bu makalede genellikle fabrikayı referans noktası olarak kullanacağım. En iyi bildiğim ortam ve aynı zamanda faydalı bir gerçeklik kontrolüdür. Bir fabrikada, bir robot sonunda bir beceriyi sergilemekten daha fazlasını yapmak zorundadır. Bir döngü süresini karşılamalı, insanlar etrafında güvenli
