S napredkom strojne in programske opreme se bodo roboti za splošno rabo morda razvili iz nišne zanimivosti v sestavni del delovnega mesta.
Poročilo Mc Kinsey Company je dostopno z registracijo. V nadaljevanu podajamo povzetek študije v slovenščini.
Vzpon splošno namenskih robotov
- Pojavlja se nova generacija splošno namenskih robotov, ki so sposobni opravljati raznolike, med seboj nepovezane naloge, za razliko od tradicionalnih robotov, zasnovanih za eno samo funkcijo.
- Ta premik poganjajo napredki tako v programski opremi (ki omogoča učenje in prilagajanje) kot v strojni opremi (ki izboljšuje spretnost in zaznavanje).
- Ti napredki pomagajo premagovati Moravčev paradoks (angl. Moravec’s paradox)– dolgoletni izziv, kjer se roboti odlikujejo pri zapleteni analizi podatkov, a imajo težave s preprostimi fizičnimi nalogami, ki so za ljudi lahke.
Ključni napredki programske opreme
- Utelešena umetna inteligenca: Ta tehnologija robotom omogoča analiziranje senzoričnih podatkov v realnem času (kot sta vid in dotik), da prilagodijo svoja fizična dejanja, kar jih loči od umetne inteligence, ki zgolj ustvarja vsebine.
- Temeljni modeli: Ti modeli veljajo za najbolj neposredno pot do tega, da roboti dosežejo človeški (ali višji) nivo spretnosti. Razvijajo se tudi multimodalni modeli, ki razumejo vizualne in jezikovne vnose (kot so govorjeni ukazi).
- Vedenjsko kloniranje: Roboti se lahko naučijo zapletenih, večstopenjskih dejanj s posnemanjem ljudi, bodisi v živo bodisi iz videoposnetkov.
- Modeli za sklepanje: Oblika umetne inteligence (kot so veliki jezikovni modeli), ki se osredotoča na reševanje problemov, logično sklepanje in dedukcijo.
- Izboljšano zaznavanje: Izboljšani senzorji, vključno s kamerami, žiroskopi in tipnimi senzorji, robotom omogočajo boljše razumevanje in navigacijo po okolju.
Vztrajni izzivi programske in strojne opreme
- Vrzeli v programski opremi:
- Podatki: Temeljni modeli potrebujejo milijarde podatkovnih točk, zaradi česar je potrebnih več simulacijskih okolij.
- Prilagajanje: Roboti imajo težave pri prehodu iz stabilnih simulacij v nepredvidljiva resnična okolja, kjer so lahko predmeti premaknjeni.
- Zlivanje senzorjev: Roboti težko hkrati analizirajo in povezujejo vnose iz več senzorjev (npr. hkrati ‘videti’ in ‘čutiti dotik’).
- Koordinacija: Zagotavljanje, da lahko več robotov dela na isti nalogi brez trčenja, ostaja izziv.
- Omejitve strojne opreme:
- Spretnost: Izdelava robotske roke s prožnostjo za prijemanje nepravilno oblikovanih predmetov je še vedno izjemno težka.
- Napajanje: Baterije robotov imajo kratko življenjsko dobo (npr. 3–5 ur pri humanoidnih robotih) in počasno polnjenje, kar vodi do dolgotrajnih izpadov delovanja.
- Oblika: Iskanje pravega ravnotežja med majhnostjo komponent, nizkimi stroški in visoko zmogljivostjo je stalen oblikovalski izziv.