Fiziksel yapay zeka, robotların daha etkili olmasını sağlamak için veriden daha fazlasına ihtiyaç duyar. Kaynak: Erika AI, Adobe Stock aracılığıyla
Yapay zeka dünyası, sohbet robotlarından görsel işleme geçiyor—robotlarda ve otonom araçlarda yaşayan yapay zeka. Bu sistemleri büyük veri setleri ve dijital simülasyonlar kullanarak eğitmede önemli ilerlemeler kaydetmiş olsak da, kritik bir boşluk kalıyor: bir robotun “gördüğü” ile karmaşık fiziksel dünyamızda gerçekten olanlar arasındaki köprü.
Yüksek düzeyde akıl yürütme, sistem çevresinin fiziksel durumunu tam olarak anlamıyorsa yeterli değildir.
Fiziksel yapay zeka 1.0'dan 2.0'a evriliyor
Şu anda endüstri “fiziksel yapay zeka 1.0” tarafından domine ediliyor. Bu aşama, ölçekle tanımlanır: makineleri, ilk adımlarını atmadan önce dünyanın nasıl çalıştığını öğretmek için büyük miktarda video ve metin verisi ile NVIDIA'nın Cosmos platformu gibi hiper gerçekçi simülasyonlar kullanarak tanımlar.
Ancak, fiziksel yapay zeka 1.0, “görme öncelikli” bir önyargıya sahiptir. Bir robotun yeterli kamera ve yeterli hesaplama gücüne sahip olduğunu varsayarak geleceği doğru bir şekilde tahmin edebileceğini düşünür. Ancak her sürücünün bildiği gibi, kameralar parlamadan kör olabilir, nesneler gölgelerde gizlenebilir ve sensörler gürültülü, çelişkili veriler sağlayabilir.
“Fiziksel yapay zeka 2.0”, yığının yeni, temel bir katmanını tanıtır: fiziksel durum kurtarma.
Bu ayrım önemlidir çünkü fiziksel yapay zeka içindeki rekabet birimi artık sadece model değildir. Dijital yapay zekada, model genellikle üründür.
Vücut bulmuş sistemlerde, model algılama, simülasyon, politika eğitimi, orkestrasyon, güvenlik sistemleri, kenar dağıtımı ve canlı operasyonlardan geri bildirim ile çalışmalıdır. Mevcut durumu yanlış okuyan bir robot, kötü bir durum tahmininden çıkamaz.
2026 RoboBusiness için oturum fikrinizi gönderinYeni eylem mimarisi
Gerçek dünyada güvenli bir şekilde işlev gösterebilmek için bir sistemin döngü içinde çalışan dört belirgin yeteneğe ihtiyacı vardır:
- Dünya modelleri: Bunlar, geçmiş deneyim ve simülasyonlara dayanarak neyin olabileceğini öğrenilmiş bilgi olarak sağlar.
- Fiziksel durum kurtarma: Bu, “eksik bağlantı”dır. Gürültülü, eksik sensör verilerini alır ve dünyanın gerçek fiziksel durumunu yeniden inşa eder. Bu, bir yaya nerede olduğunu tahmin etmek ile karmaşık bir sahnedeki kesin yolunu bilmek arasındaki farktır.
- Akıl yürütme sistemleri: Durum kurtarıldıktan
