Următorul salt uriaș al Silicon Valley s-ar putea baza pe videoclipuri cu oameni care împătură rufe. Startup-uri și antreprenori, inclusiv CEO-ul Tesla, Elon Musk, încearcă să facă roboții suficient de inteligenți pentru a ajuta la treburile casnice. Dar adaptarea inteligenței artificiale la sarcini noi necesită date exemplificative, cum ar fi textul și fotografiile online care au permis chatbot-urilor să înceapă să genereze documente și imagini de înaltă calitate.
DoorDash, un serviciu de livrare de alimente, s-a alăturat unei industrii artizanale de companii și cercetători care colectează date pentru revoluția roboților sub formă de videoclipuri cu oameni care fac sarcini precum împăturirea hainelor sau spălarea vaselor. Lucrătorii independenți pot câștiga acum până la 25 de dolari pe oră înregistrându-se în timp ce fac treburi pentru DoorDash. Iată cum sunt utilizate aceste videoclipuri și de ce sunt atât de valoroase.
**Cum să antrenezi roboții să împăture hainele**
1. Oamenii împătură rufe în timp ce poartă un smartphone montat pe cap. Telefonul înregistrează video, care este procesat pentru a urmări mișcarea capului, a mâinilor și a degetelor.
2. Pentru a ajuta la transferul abilităților de la degetele umane la comenzile de mișcare a roboților, cercetătorii AI se înregistrează împăturind haine folosind membre robotizate.
3. Pentru a ajuta algoritmii AI să traducă abilitatea de la degetele umane la comenzile de mișcare a roboților, datele sunt colectate și de la operatori experți de roboți care împătură haine folosind membre robotizate controlate de la distanță.
4. Cercetătorii introduc toate datele în algoritmi de învățare automată, care învață să prezică, pe baza a ceea ce vede un robot prin camerele și senzorii săi, ce mișcări ar trebui să facă pentru a împături un articol de îmbrăcăminte. În cele din urmă, modelul AI este încărcat în roboți care încearcă să împăture hainele autonom.
Videoclipuri de la EgoMimic, EgoVerse și Nvidia
1. Oamenii împătură rufe în timp ce poartă un smartphone montat pe cap. Telefonul înregistrează video, care este procesat pentru a urmări mișcarea capului, a mâinilor și a degetelor.
2. Pentru a surprinde o varietate de situații pe care un robot ar putea avea nevoie să le înțeleagă, oamenii sunt recrutați din întreaga lume pentru a se înregistra în timp ce împătură diferite tipuri de haine pe diferite suprafețe.
3. Pentru a ajuta la transferul abilităților de la degetele umane la comenzile de mișcare a roboților, cercetătorii AI se înregistrează împăturind haine folosind membre robotizate.
4. Cercetătorii introduc toate datele în algoritmi de învățare automată, care învață să prezică, pe baza a ceea ce vede un robot prin camerele și senzorii săi, ce mișcări ar trebui să facă pentru a împături un articol de îmbrăcăminte. În cele din urmă, modelul AI este încărcat în roboți care încearcă să împăture hainele autonom.
Videoclipuri de la EgoMimic, EgoVerse și Nvidia
1. Oamenii împătură rufe în timp ce poartă un smartphone montat pe cap. Telefonul înregistrează video, care este procesat pentru a urmări mișcarea capului, a mâinilor și a degetelor.
2. Pentru a surprinde o varietate de situații pe care un robot ar putea avea nevoie să le înțeleagă, oamenii sunt recrutați din întreaga lume pentru a se înregistra în timp ce împătură diferite tipuri de haine pe diferite suprafețe.
3. Pentru a ajuta la transferul abilităților de la degetele umane la comenzile de mișcare a roboților, cercetătorii AI se înregistrează împăturind haine folosind membre robotizate.
Lorem ipsum
4. Cercetătorii introduc datele într-un proces de învățare automată, unde un model AI învață să prezică ce mișcări să facă în continuare pentru a împături o cămașă. În cele din urmă, modelul AI este încărcat în roboți care încearcă să împăture hainele autonom.
Videoclipuri de la EgoMimic, EgoVerse și Nvidia
Colectarea datelor despre treburile casnice este un pariu pe ceea ce cunoscătorii AI numesc legi de scalare. Cercetătorii au descoperit că modelele AI pentru lucrul cu text sau imagini devin progresiv mai bune cu cât sunt antrenate pe mai multe date, iar cercetătorii speră că același lucru este valabil și pentru robotică.
„Există dovezi că o mulțime de date ar ajuta” roboții să facă sarcini mai complexe, a spus Ken Goldberg, robotician și președinte distins de inginerie la Universitatea din California, Berkeley. Dar, spre deosebire de chatbot-uri, nu există un loc ușor pentru a obține oceane de date relevante. „Nu există internet pentru datele roboților”, a spus Goldberg.
Chatbot-urile învață să genereze propoziții coerente analizând textul scris de oameni, materie primă care este ușor disponibilă de pe web, din cărți sau din numeroase alte surse. Antrenarea software-ului de control al robotului este mai complicată. Pentru a prelua treburile casnice, un robot trebuie să descifreze datele de la senzorii săi, să prezică ce acțiuni vor atinge un obiectiv, cum ar fi împăturirea unei cămăși, și să trimită comenzi membrelor și cleștelor pentru a face mișcările adecvate. Nu există un depozit gata făcut de date care să demonstreze cum să faceți asta. Chiar și videoclipurile cu oameni care fac treburi nu au toate elementele necesare.
O modalitate de a colecta material de antrenament este înregistrarea datelor în timp ce oamenii operează manual roboți. „Datele de teleoperație robotizate sunt probabil considerate de cea mai înaltă calitate”, deoarece includ comenzi de mișcare ale robotului, a spus Simar Kareer, un cercetător în robotică la Georgia Tech care a ajutat la pionieratul antrenării roboților pe videoclipuri umane. Dar „este pur și simplu cel mai scump de colectat”, a spus Kareer, deoarece trebuie să plătiți oamenii pentru a opera un robot scump, iar „persoana finalizează aceste sarcini mult, mult mai lent decât ar face-o dacă ar folosi propriile mâini”.
Kareer lucrează pentru a arăta că o colecție mare de date video umane mai ieftine poate oferi AI o înțelegere de bază a modului de a face sarcini care pot fi rafinate cu un grup mai mic de date de teleoperație costisitoare pentru a învăța software-ul cum să facă acțiuni robotizate specifice.
Alți cercetători și companii încearcă tactici diferite pentru a reduce costul colectării datelor de antrenament necesare pentru o revoluție a roboților. Una este să le ofere oamenilor o versiune portabilă a unui clește robot pentru a face mai ușoară și mai rapidă demonstrarea sarcinilor într-un mod ușor de tradus în software-ul de control al robotului. Alții construiesc roboți care să fie cât mai asemănători cu oamenii posibil. Dacă o mașină are același număr de degete și articulații ca oamenii, se crede că va fi mai ușor pentru software-ul AI să transfere abilitățile din videoclipurile umane către roboți.
O altă idee este să lăsați roboții să experimenteze și să învețe într-un mediu simulat, cum ar fi un joc video, înainte de a transfera software-ul de control pe roboți reali.
În cele din urmă, cele mai bune date pentru a face roboții mai buni la împăturirea hainelor tale vor veni după ce vor începe să fie implementați și să facă sarcini reale în lume. Dar nu este clar cât de curând va fi posibil.
Cât de curând un robot îți poate spăla rufele? „Poate în doi ani, trei, cinci, 10, 20”, a spus Goldberg. „Sau mai mult.”