Szóban kapott parancsokat követ a Google robotja – Mindennapi használatra készül a humanoid
Növény átültetése, rágcsálnivalók rendezése vagy a szennyes szétválogatása – többnyire ilyen feladatok bemutatásával demonstrálta az Apptronik Apollo humanoid robotjának leendő képességeit a Google Deepmind.
A YouTube-csatorna videója alapján az eszköz – amelynek „agyát” a Google adja – arra a felhasználói vágyra alapozva készül, hogy mind nagyon szeretnék átpasszolni a házimunkát egy mindig rendelkezésre álló robotra.
A humanoid a riport szerint szóbeli utasításokat követ, és olyan tárgyakkal is végrehajt feladatokat, amelyeket korábban sosem látott.
A videó szerint egész változatos formájú, valós tárgyakat is manipulálnak, amelyek néha puhák, máskor pedig nehezen megfoghatók. A robotok megértenek olyan utasításokat, mint hogy „vedd fel a zöld kockát” vagy „válogasd szét a szennyest sötétekre és világosakra”, illetve alkalmazkodnak a környezet változásaihoz.
Csakhogy „néha kicsit esetlenek” – fogalmaz Hannah Fry matematikus, a DeepMind podcast házigazdája. „Azért ne felejtsük el: az az elképzelés, miszerint létezhet egy robot, amely érti a szemantikát, kontextusban látja maga előtt a jelenetet, és képes végiggondolni összetett feladatokat, néhány éve még teljesen elképzelhetetlen lett volna”.
Munkamegosztás az Apptronik és a Google között
A Forbes emlékeztet: a Google idén komoly összeggel szállt be az Apptronik hatalmas, 403 millió dolláros tőkebevonási körébe, nem sokkal azután, hogy utóbbi cég stratégiai partnerséget jelentett be a Google DeepMind robotikai laborjával.
Mint fogalmaztak, ezzel „egy fedél alá kerül a legjobb mesterséges intelligencia, a csúcskategóriás hardver és a testet öltött intelligencia”.
Vagy egyszerűbben: az Apptronik adja a humanoid robotokat, a Google pedig az AI-agyat, ami a Gemini 3-mal sokat okosodott, miközben a robotikai alkalmazásokba szánt Gemini Robotics verzió úgy készült, hogy többféle fizikai megvalósítást támogasson – a kétkaros ipari robotoktól a teljes humanoid formátumokig, mint amilyen az Apollo.
A nyelvi modell anélkül integrálható a különböző eszközökbe, hogy mindegyik „testhez” külön be kellene tanítani.
Más szóval, az Apptronik Apollo-ját nem csupán dobozok emelgetésére vagy előre programozott, alapvető gyári mozdulatok ismétlésére tanítják. Arra képzik, hogy az ipari szegmensek mellett eligazodjon olyan rendetlen, kiszámíthatatlan környezetekben is, amelyekben mi, emberek élünk.
A legújabb hardver és szoftver egyre meggyőzőbben mutatja ezt az ígéretet. A DeepMind és az Apptronik magas minőségű humanoid hardvert és alapszintű modellek intelligenciáját olvasztja össze egy általános célú robotban, amely csekély újratanítással képes ellátni a mindennapi fizikai feladatok széles skáláját.
De még hosszú az út a hétköznapi használatig. A humanoid robotoknak a mainál gyorsabban kell végrehajtaniuk a feladatokat, hiszen jelenleg minden cselekvésük úgy néz ki, mintha lassított felvételt látnánk.
A gyorsításhoz jobb hardverre lesz szükség, de Kanishka Rao, a Google DeepMind robotikai igazgatója azt hozzátette, hogy a robotoknak „rengeteg adatra van szükségük ahhoz, hogy megtanulják a feladatokat, tehát még áttörésre van szükség, hogy hatékonyabban tudjanak tanulni kevesebb adatból.”
Gábor János, NEW technology