Vücut Bulmuş Zekanın Gümüş Çağı: Derinlemesine Bir İnceleme

Giriş

Bu makale, teknoloji alanında 'gümüş çağ' olarak tanımlanan, vücut bulmuş zekanın mevcut durumunu derinlemesine inceliyor. Bu dönem, teknolojinin ilk ortaya çıkışı ile tam olgunluğa erişmesi arasındaki yoğun keşif sürecini temsil ediyor. Tartışmalar, Volcano Engine FORCE konferansında düzenlenen ve çeşitli alanlardan uzmanların katılımıyla büyük modellerin robotik gelişimini nasıl hızlandırabileceğini araştıran bir yuvarlak masa toplantısı etrafında şekilleniyor.

Arka Plan

Büyük yapay zeka modellerindeki hızlı ilerleme, robotik sektörüne yönelik yatırımlarda önemli bir artışa yol açtı. Ancak bu fon akışı, pazarın aşırı ısınması riskini de beraberinde getiriyor. Temel zorluk, teknolojideki ve uygulamalarındaki gerçek atılımları belirlemektir. Bu bağlamda, şu gibi kritik sorular ortaya çıkıyor:

Takviyeli öğrenmeye mi yoksa simülasyon öğrenmeye mi odaklanılmalı?
Simülasyona mı yoksa gerçek dünya testlerine mi öncelik verilmeli?
Görsel motorlara mı yoksa fiziksel motorlara mı ağırlık verilmeli?

Yuvarlak Masa Katılımcıları

Yuvarlak masa toplantısına çeşitli alanlardan uzmanlar katıldı:

Chen Yang: Galaxy General Robotics Başkan Yardımcısı
Shi Lingxiang: Volcano Engine İnovasyon Kuluçka Merkezi Başkanı (Moderatör)
Wu Di: Volcano Engine Akıllı Algoritmalar Başkanı
Wan Haoji: Matrix Partners China Ortağı
Wang Xiao: Nine Chapters Capital Kurucusu
Yan Weixin: Shanghai Zhiyuan Robotics Kurucu Ortağı ve Şangay Jiao Tong Üniversitesi Doktora Danışmanı

Temel Tartışma Noktaları

Robotik Yatırımlarındaki Artış

Robotik alanındaki heyecanın arkasında yatan nedenler nelerdir? Yapay zeka uygulamaları genel olarak iki kategoriye ayrılır: sohbet robotları ve video üretimi gibi yazılım uygulamaları ve robotik gibi donanım uygulamaları. Robotik, yapay zekanın en çok yönlü donanım uygulaması olarak görülüyor. Yatırımcılar, hem yazılım hem de donanımı entegre edebilen ve demo ötesinde gerçek dünya uygulamaları gösterebilen şirketleri arıyor.

Ticarileşme Zorlukları

Robotların ticarileşmesi, özellikle evler ve B2B hizmetleri gibi karmaşık ortamlarda beklenenden daha yavaş ilerliyor. "Beyin" (yapay zeka) ve "küçük beyin" (kontrol sistemleri) arasındaki koordinasyonun iyileştirilmesi gerekiyor. Yaygın bir şekilde benimsenmesi için maliyetlerin düşürülmesi de büyük önem taşıyor.

Ticarileşme Yolu

Genel olarak, robotik alanının başarılı olacağı konusunda bir fikir birliği var; ancak zaman çizelgesi ve lider şirketler hala belirsizliğini koruyor. Elektrikli araç sektörüne benzer şekilde, pazarın tek bir şirket tarafından domine edilmesi olası değil. Büyük modeller, robotlara geliştirilmiş etkileşim ve düşünme yetenekleri kazandırdı. Aşılması imkansız teknik engeller olmasa da, sürecin beklenenden daha uzun ve zorlu olacağı öngörülüyor. Girişim sermayedarları, finansman sağlayarak gelişimi hızlandırmada önemli bir rol oynuyor.

Genel Zekanın Önemi

Odak noktası, robotların insanlara ve ortamlara uyum sağlaması üzerine kaydırılmalı, bunun yerine insanların robotlara uyum sağlaması değil. Büyük miktarda simülasyon verisi kullanmak, robotların genel zekaya sahip olmasını sağlamanın anahtarıdır. Robotik girişimleri, teknoloji, ürün geliştirme ve iş modelleri gibi alanlarda önemli zorluklarla karşı karşıya. Sektörün, tedarik zinciri boyunca işbirliğine ve yatırımcılardan destek almaya ihtiyacı var.

Vücut Bulmuş Zeka İçin Teknik Yollar

Taklit ve takviyeli öğrenme yöntemleri, yürüme kontrolü için uygun bir yaklaşım. Simülasyon verileri, alt uzuv yürüme kontrolü için etkili olsa da, parametre ayarlama ve ürün tutarlılığı hala zorluklar arasında. İnsansı robotların alt uzuv hareketinden ziyade genel görev operasyon yeteneklerine odaklanılması gerekiyor. Görev operasyon yetenekleri, sadece yer değiştirme değil, öncelikli odak noktası olmalı. Veri toplama ve standartlaştırma, özellikle karmaşık görevler için önemli bir zorluk. Gerçek dünya verileri, özellikle simüle edilmesi zor olan karmaşık fiziksel etkileşimler için çok önemli.

Simülasyon ve Gerçek Dünya Verileri

Simülasyon verileri, genel amaçlı vücut bulmuş modelleri eğitmek için daha uygun maliyetli, ölçeklenebilir ve çok yönlüdür. Gerçek dünya verileri, sürtünme ve esneklik gibi fiziksel etkileşimlerin nüanslarını yakalamak için gereklidir. Robotlar güvenilir dünya modellerine sahip olduğunda, çeşitli senaryolarda performanslarını test etmek ve iyileştirmek için büyük ölçekli simülasyonlar kullanılabilir.

Gelecekteki Uygulamalar

Yakın Vadeli Uygulamalar (2-3 Yıl)

Endüstriyel Üretim: Robotlar, kontrollü ortamlarda el becerisi gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştirebilir.
Uzaktan Operasyonlar: Robotlar, tehlikeli malzemelerin işlenmesi gibi tehlikeli ortamlarda kullanılabilir.
Kontrollü Ortamlar: Robotlar restoranlar, oteller ve fabrikalar gibi kontrollü ortamlarda kullanılacak.
Spesifik Görevler: Robotlar, yemek teslimatı, kahve yapımı ve hafif bakım gibi görevler için kullanılacak.
Fabrikalar, Ofisler ve Güvenlik: İlk dağıtım için en olası alanlar.

Uzun Vadeli Uygulamalar

Ev Ortamları: En karmaşık ancak büyük beklenti yaratan uygulama, ev ortamlarında olacak.
Ev İşleri: Robotlar zamanla yemek pişirme, çamaşır katlama ve temizlik gibi görevleri yerine getirebilecek.
Maliyet Azaltma: Teknoloji ilerledikçe, robotların maliyeti düşecek ve tüketiciler için daha erişilebilir hale gelecek.
Genel Amaçlı Robotlar: Odak noktası, çeşitli ihtiyaçlara hizmet edebilecek genel amaçlı robotlara kayacak.
Pazar Değerlendirmeleri: Şirketler, farklı uygulamaların işlevselliğini, performansını, açıklığını ve risk toleransını dikkate almalıdır.

Volcano Engine VeOmniverse

Sanal Simülasyon Platformu: veOmniverse, robot simülasyonu ve eğitimi için bulut tabanlı bir platformdur.
Gerçekçi Ortamlar: Robotları eğitmek ve test etmek için son derece gerçekçi dijital ortamlar yaratır.
Uygun Maliyetli: Fiziksel ekipman ihtiyacını azaltır ve geliştirme maliyetlerini düşürür.
Kapsamlı Eğitim: Platform, kapsamlı bir eğitim sistemi oluşturmak için görsel motorlar, fiziksel motorlar, sensör simülasyonu ve 3D üretimi kullanır.
Yapay Zeka Desteği: Platform, yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak ve eğitim sürecini hızlandırmak için yapay zekayı kullanır.
Özelleştirme: Platform açık ve özelleştirilebilir olup, şirketlerin kişiselleştirilmiş dijital ikiz uygulamaları geliştirmesine olanak tanır.
Hızlandırılmış Geliştirme: Şirketlerin robot modellerini hızlı bir şekilde oluşturmasına, doğrulamasına ve optimize etmesine yardımcı olur.
Sektör Dönüşümü: veOmniverse, robotik endüstrisinin akıllı ve dijital dönüşümü için önemli bir araçtır.