Робот-сервис AI

Новости

Главная /Новости /

Материнская компания Google размещает в офисе 100 роботов. Насколько это далеко от «самообучающихся» роботов?

2021-11-24

Насколько развит робот сейчас?

В тот момент, когда иллюзорная метавселенная проводит по экрану с высокой частотой, этот вопрос почти похож на параллельное существование, привлекающее наше любопытство. Потому что речь идет о процессе разумной жизни, а также о качестве и эффективности предоставления роботам возможности служить нам, людям.

Есть такая точка зрения: сегодняшний мир роботов очень похож на мир компьютеров 50 лет назад. Существует много дискуссий и оптимистичных взглядов на то, что роботы могут помочь людям делать в их повседневной жизни, но несомненно то, что впереди еще долгий путь.

Большинство роботов похожи на мэйнфреймы 1960-х и 1970-х годов: дорогие специализированные машины, управляемые экспертами и выполняющие специализированные задачи в специально разработанной среде.

Ряд инноваций, особенно изобретение микропроцессора, сделал компьютеры дешевле, меньше и мощнее, чем кто-либо думал. В настоящее время мы также находимся на вершине аналогичной трансформации в робототехнике. Последние достижения в области машинного обучения в сочетании со все более совершенными и передовыми сенсорными технологиями и недорогим оборудованием означают, что мы как никогда близки к тому, чтобы сделать роботов популярными.

Мы знаем, что люди могут естественным образом сочетать видение, понимание, навигацию и действие, чтобы ходить и достигать своих целей, а роботам обычно требуются подробные инструкции и кодирование для достижения этих целей. Вот почему роботы быстро становятся очень сложными для выполнения задач, которые мы считаем легкими в очень изменчивой среде.

В настоящее время есть много игроков в различных сферах обслуживания, таких как домашние услуги, терминальное распределение, коммерческая уборка, а также консультации и объяснения. Но какого уровня и стадии достигла область робототехники?

Мы заметили, что Google, ведущая компания в области искусственного интеллекта, опубликовала примечательную новость о том, что Alphabet, материнская компания Google, разместила более 100 автономных роботов вокруг своих офисов для выполнения уборки, сортировки мусора и других простых задач. Эта задача была поручена этим роботам со встроенным программным обеспечением искусственного интеллекта от компании Alphabet Everyday Robots, которая имеет непосредственное видение того, как поднимать солдат на тысячи дней.

Мы также пытаемся изучить эту очень репрезентативную роботизированную компанию, чтобы понять возможности, которые роботы могут достичь сейчас, и их ориентированное на будущее мышление.

Понятно, что причина, по которой Alphabet вынуждена развернуть так много собственных роботов, заключается в создании универсального робота, который может обучаться самостоятельно и выполнять несколько задач в «неструктурированной» среде, а не просто нацеливаться на одного в одной лаборатории. окружающая обстановка. Предварительно запрограммирован под конкретные задачи.

В настоящее время около 100 прототипов сортируются, перерабатываются и стираются со столов в кампусе Google в районе залива.

Основная причина этого - позволить роботам функционировать в повседневной среде. Необходимо избавиться от кропотливого их кодирования, но выполнять конкретные структурированные задачи в нужное время и правильным образом. Окончательный вывод состоит в том, что инженеры должны научить машины выполнять полезные задачи, а не просто программировать их.

Они организовали такие задачи, как сортировка мусора и уборка для роботов в офисной зоне. В типичном офисе, поскольку никто не проверяет мусор на предмет загрязнения, это очень ценный вопрос - позволить роботам выполнять эту работу. Теперь тот же робот-сортировщик мусора может быть оснащен ракелем для протирания стола и может научиться открывать дверцу тем же захватом, который захватывает чашку.

Эти машины имеют большую колесную базу с выдвигающейся длинной стойкой. Вверху находится многокамерный массив с вращающимся лидарным датчиком, расположенным внизу, чтобы «понимать мир вокруг вас».

Чтобы эти роботы научились выполнять эти задачи, инженеры используют различные методы машинного обучения. К ним относятся моделирование, обучение с подкреплением и совместное обучение. Каждую ночь десятки тысяч виртуальных роботов занимаются сортировкой мусора в виртуальном офисе в облачном симуляторе; затем перенесите их обучение на настоящих роботов, чтобы улучшить их возможности сортировки. Затем это реальное обучение повторно интегрируется в моделируемые данные обучения и передается другим роботам, чтобы поделиться опытом и знаниями каждого робота со всеми роботами.

После такого высокоинтенсивного обучения теперь можно выполнять сложные задачи (например, открывать двери) за один день с более высоким уровнем успеха, чем пять лет назад, когда на схватывание предметов уходило «четыре месяца».

За последние несколько месяцев эти роботы отсортировали тысячи кусков мусора и снизили уровень загрязнения офиса мусором с 20% (уровень, когда люди складывают предметы на поддоны) до менее 5%.

Взятые вместе, они показывают, что можно создать Система искусственного интеллекта который объединяет все функции робота и может делать некоторые действительно полезные вещи: снижать уровень загрязнения до менее 5% и успешно перемещать отходы со свалки. Во-вторых, они доказали, что роботы могут научиться выполнять новые задачи в реальном мире на практике, вместо того, чтобы заставлять инженеров «вручную писать» каждую новую задачу, аномалию или улучшение.

Можете ли вы действительно почувствовать, что такая сила роботов способствует появлению более умного мира? За этим стоит такая компания, которой нельзя избежать, и это компания под названием Everyday Robots. Также пора представить некоторые из этих ключевых ролей.

Они произошли от Google Moon Landing Plant X и работали с командой Google над созданием робота нового типа. Робот, который может учиться сам и может помочь кому угодно (почти) в чем угодно.

Их видение заключается в создании роботов, которые преобразуют физический мир, точно так же, как преобразующая сила нашего компьютера в цифровом мире. Но для этого нам сначала нужно решить самую сложную проблему - роботов-роботов, которые могут научиться помогать нам со всем справляться.

Сегодняшние роботы очень хороши в трех вещах: сила, точность и повторение. Но они действительно плохи в другом: понимают новое пространство и окружающую среду и делают больше чем одно. Короче говоря, их очень узкие способности исходят от людей, которые программируют их на решение только одной проблемы в окружающей среде.

Итак, как взломать, чтобы преодолеть разрыв между сегодняшними одноцелевыми роботами и завтрашними вспомогательными роботами, их компания создает роботов, которые живут в нашем мире и могут учиться сами. Это многогранная задача, даже более трудная, чем создание беспилотных автомобилей, потому что у робототехники нет правил, которым нужно следовать.

«Мы уходим от мира, где роботов нужно тщательно программировать, и к будущему, где роботы могут учиться». Это цель, которую Everyday Robots всегда подчеркивал.

Они стремятся превратить роботов-помощников из научной фантастики в реальность. Для этого необходимо решить самые сложные проблемы робототехники. Достигнув этого, вы сможете решить небольшие проблемы, на которые уходит миллиарды часов в день, и предоставить людям во всем мире драгоценное время для дел, которые могут раскрыть наш потенциал.

По сравнению с мета-вселенной, помимо виртуального мира, роботы могут быть более реальными. Когда технология и продукты станут зрелыми, люди будут доверять роботам в решении трудоемких, повторяющихся и скучных повседневных задач. Также появится мир, в котором мы можем тратить свое время на действительно важные дела.

Робот-сервис AI;

робот официантка;

робот-официант.