Bidang robotik sedang mengalami perdebatan hangat mengenai sama ada pendekatan peningkatan skala yang merevolusikan penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi dapat menyelesaikan cabaran kompleks robotik dunia sebenar. Walaupun sesetengah penyelidik percaya set data besar-besaran dan model yang lebih besar memegang kunci kejayaan, yang lain mempersoalkan sama ada strategi ini dapat mengatasi halangan unik yang dihadapi robot dalam persekitaran fizikal.
Hujah Utama Untuk Penskalaan dalam Robotik: • Kejayaan dalam Computer Vision dan NLP menunjukkan potensi untuk robotik • Model besar menyediakan keupayaan "akal waras" yang penting untuk robotik • Model asas boleh membantu mengenal pasti corak dalam tugasan robotik • Memanfaatkan kemajuan sedia ada dalam data, pengkomputeran, dan infrastruktur AI
Kemajuan Semasa Menunjukkan Keputusan Bercampur-campur
Perkembangan terkini dalam bidang ini menunjukkan gambaran yang kompleks. Syarikat seperti 1X telah menunjukkan keupayaan yang menjanjikan dengan model Redwood mereka, mempamerkan robot yang melaksanakan tugas rumah tangga dengan kecanggihan yang semakin meningkat. Walau bagaimanapun, komuniti kekal berpecah mengenai sama ada penambahbaikan berperingkat ini mewakili kejayaan tulen atau sekadar demonstrasi yang digilap.
Industri automotif memberikan pemeriksaan realiti yang menyedarkan. Teknologi pemanduan sendiri Tesla, walaupun telah bertahun-tahun dibangunkan dan pengumpulan data secara besar-besaran, terus bergelut dengan penggunaan dunia sebenar. Ini telah menyebabkan sesetengah pemerhati mempersoalkan sama ada pendekatan peningkatan skala dapat memberikan kebolehpercayaan 99.9% yang diperlukan oleh aplikasi robotik.
Hujah Utama Menentang Penskalaan dalam Robotik: • Ketersediaan data latihan robotik yang terhad • Penjelmaan robot yang berbeza mewujudkan isu keserasian • Varians persekitaran yang tinggi dalam keadaan operasi robot • Keperluan untuk kebolehpercayaan 99.X% yang tidak dicapai oleh model besar semasa • Tugasan jangka panjang memerlukan prestasi yang berterusan sepanjang masa
Cabaran Pengumpulan Data
Salah satu halangan paling ketara yang dihadapi pendekatan peningkatan skala ialah perbezaan asas antara data robotik dan data teks atau imej yang memacu kejayaan AI sebelum ini. Tidak seperti pengikisan web untuk model bahasa, mengumpul data robotik memerlukan robot fizikal yang beroperasi dalam persekitaran yang pelbagai - satu proses yang mahal dan memakan masa.
Cabaran menjadi lebih kompleks apabila mempertimbangkan perbezaan besar dalam reka bentuk robot dan persekitaran operasi. Lengan robot di kilang beroperasi dengan sangat berbeza daripada robot pembersih rumah tangga, menjadikannya tidak jelas sama ada satu model besar dapat mengendalikan kepelbagaian sedemikian dengan berkesan.
Pendekatan Alternatif Mendapat Perhatian
Sesetengah penyelidik berpendapat bahawa tumpuan kepada set data besar-besaran mungkin salah arah. Mereka mencadangkan bahawa robot, seperti sistem biologi, sepatutnya mampu belajar secara berterusan dalam persekitaran khusus mereka dan bukannya bergantung kepada model pra-latih.
Fikirkan, mengapa perlu setiap orang yang mahukan robot butler di rumah mengambil video dapur mereka dan kemudian mencampurkannya dengan beribu-ribu dapur lain, hanya supaya robot mengetahui dapur khusus anda dengan mendalam?
Perspektif ini menekankan kepentingan sistem pembelajaran adaptif yang dapat menyesuaikan diri dengan cepat kepada persekitaran baharu tanpa memerlukan set data pra-latih yang besar-besaran.
Pendekatan Alternatif Yang Sedang Diterokai: • Sistem manusia-dalam-gelung untuk operasi kritikal • Menggabungkan robotik klasik dengan kaedah berasaskan pembelajaran • Latihan berasaskan simulasi untuk mengurangkan keperluan data dunia sebenar • Sistem pembelajaran berterusan yang menyesuaikan diri dengan persekitaran tertentu • Fokus kepada manipulasi mudah alih dan antara muka mesra pengguna
Jalan Ke Hadapan
Komuniti robotik nampaknya sedang menumpu kepada pendekatan berbilang cabang. Daripada mempertaruhkan segala-galanya pada peningkatan skala, penyelidik sedang meneroka gabungan teknik robotik klasik dengan kaedah AI moden, sistem manusia-dalam-gelung, dan pendekatan latihan berasaskan simulasi.
Perdebatan ini mencerminkan persoalan yang lebih luas mengenai masa depan pembangunan AI: sama ada paradigma peningkatan skala yang berjaya untuk domain digital dapat berpindah dengan jayanya ke dunia fizikal, di mana kesilapan mempunyai akibat sebenar dan kebolehpercayaan sempurna selalunya penting dan bukannya pilihan.
Rujukan: Scaling might solve robotics?