Ρομπότ Τεχνητής Νοημοσύνης: Μεταξύ ελεγχόμενης ανάπτυξης και επαναστατικών οραμάτων

Η εποχή όπου πλάσματα τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ), όπως αυτόνομα οχήματα, ρομπότ διανομής και ανθρωποειδή, θα κυκλοφορούν ελεύθερα ανάμεσά μας, φαντάζει ακόμα μακρινή. Η τρέχουσα πραγματικότητα υπαγορεύει μια πιο συντηρητική προσέγγιση, με τα ρομποταξί να λειτουργούν σε αυστηρά καθορισμένες γειτονιές και τα ανθρωποειδή να δοκιμάζονται εντός προστατευμένων εργοστασιακών χώρων, μακριά από τον κίνδυνο πρόκλησης βλάβης. Αυτή η αναγκαιότητα για “φράχτες” πηγάζει από την τεράστια πρόκληση που αντιμετωπίζουν τα ρομπότ ΤΝ: την ικανότητα να κινούνται απρόσκοπτα σε μη δομημένα περιβάλλοντα, να επικοινωνούν αποτελεσματικά με ανθρώπους, να χειρίζονται αντικείμενα και να λαμβάνουν λογικές αποφάσεις. Πρόκειται για έναν στόχο που απαιτεί αστρονομικούς όγκους δεδομένων εκπαίδευσης και εκτεταμένη εμπειρία σε πραγματικές συνθήκες, πολύ περισσότερο από ό,τι απαιτείται για την εκπαίδευση γλωσσικών μοντέλων (chatbots) που αντλούν πληροφορίες από το διαδίκτυο.

 
Η κρισιμότητα των δεδομένων και οι σταδιακές εφαρμογές

Ο διευθύνων σύμβουλος της Tesla, Elon Musk, ένας από τους πιο ένθερμους υποστηρικτές της αναδιαμόρφωσης της αυτονομίας και της ρομποτικής μέσω της γενετικής ΤΝ, οραματίζεται εκατομμύρια αυτόνομα οχήματα Tesla και ανθρωποειδή Optimus σε λειτουργία εντός της επόμενης δεκαετίας. Η Tesla επεξεργάζεται μια γενικευμένη λύση για αυτόνομα οχήματα (AV 2.0), που βασίζεται στην ΤΝ για να διδάξει τα αυτοκίνητα πώς να οδηγούν σχεδόν οπουδήποτε, αντί για κωδικοποίηση οδηγιών για κάθε δρόμο. Παρόλα αυτά, ακόμη και ο Musk αναγνωρίζει την ανάγκη για γεωγραφικούς περιορισμούς (geofencing) στα αρχικά στάδια ανάπτυξης των ρομποταξί, εστιάζοντας σε περιοχές που θεωρούνται ασφαλέστερες. Η επιτυχία αυτής της προσέγγισης εξαρτάται άμεσα από τη διαθεσιμότητα επαρκών δεδομένων εκπαίδευσης.

Ανάλογη είναι η κατάσταση και για τα ανθρωποειδή ρομπότ. Κατασκευαστές ήδη πειραματίζονται με ρομπότ που μιμούνται την ανθρώπινη μορφή για εργασίες όπως η ταξινόμηση αντικειμένων ή η μεταφορά κουτιών. Ωστόσο, μέχρι να διασφαλιστεί η ασφαλής αλληλεπίδρασή τους με ανθρώπους εργαζομένους, οι δοκιμές αυτές διεξάγονται υποχρεωτικά εντός προστατευμένων χώρων (“κλουβιών”). Η Melonee Wise, από την Agility Robotics, τονίζει πως είτε πρόκειται για εκατομμύρια ρομποταξί είτε για ανθρωποειδή, απαιτείται χρόνος και ελεγχόμενα περιβάλλοντα (“φράχτες”) για να μάθουν.

 
Η πρόκληση της “τελευταίας προσπάθειας” και η συλλογή δεδομένων

Η ελβετική εταιρεία ρομποτικής Rivr, σε συνεργασία με την εταιρεία διανομών Veho, δοκιμάζει στο Austin του Τέξας ένα ρομπότ με τροχούς και πόδια για παραδόσεις δεμάτων στο “τελευταίο μίλι”. Αυτή η πρωτοβουλία στοχεύει στη δημιουργία ενός “ισχυρού κύκλου συλλογής δεδομένων” (data flywheel) που θα επιταχύνει την ανάπτυξη της ρομποτικής νοημοσύνης και για άλλες εφαρμογές. Ο Marko Bjelonic, συνιδρυτής της Rivr, επισημαίνει ότι τα γενικής χρήσης ρομπότ αντιμετωπίζουν μεγαλύτερη πρόκληση από τα αυτόνομα οχήματα, καθώς δεν υπάρχει άμεσα διαθέσιμος όγκος δεδομένων όπως αυτός που συλλέγεται από τις κάμερες των συμβατικών οχημάτων. “Στον κόσμο της ρομποτικής, είναι ένα πρόβλημα τύπου ‘κότας και αυγού’. Δεν έχουμε άμεσα διαθέσιμα δεδομένα και δεν έχουμε ρομπότ που να εκτελούν ουσιαστική εργασία στον πραγματικό κόσμο για να συλλέξουν δεδομένα,” αναφέρει χαρακτηριστικά.

Στο Austin, το ρομπότ της Rivr θα αρχίσει να συλλέγει κρίσιμα δεδομένα μαθαίνοντας να πλοηγείται σε σκάλες, βεράντες και ανώμαλα εδάφη. Δουλεύοντας παράλληλα με έναν ανθρώπινο οδηγό, το ρομπότ θα παραδίδει πακέτα από την πόρτα του οχήματος έως την πόρτα του πελάτη, ακολουθώντας τις οδηγίες και τεκμηριώνοντας την παράδοση με φωτογραφία μέσω εφαρμογής. Σκοπός δεν είναι η αντικατάσταση των ανθρώπων οδηγών, αλλά η ενίσχυσή τους ώστε να παραδίδουν περισσότερα δέματα, ταχύτερα και με λιγότερη σωματική καταπόνηση. Αν και το πιλοτικό πρόγραμμα ξεκινά με ένα ρομπότ, η Rivr και η Veho προσβλέπουν σε έναν στόλο 100 ρομπότ για παραδόσεις μέχρι τον επόμενο χρόνο, καθώς θα συλλέγονται περισσότερα δεδομένα. Η πλοήγηση σε χωμάτινους δρόμους ή το άνοιγμα μιας πύλης, εργασίες απλές για τον άνθρωπο, αποτελούν τεράστιες προκλήσεις για ένα ρομπότ. Ωστόσο, η σταδιακή προσέγγιση και η έναρξη από μικρή κλίμακα είναι ο τρόπος για να μάθουν.

 
Ευφυείς υποδομές μεταφορών: Ο δρόμος προς εξυπνότερους αυτοκινητόδρομους

Παράλληλα με την εξέλιξη των ρομπότ, αναπτύσσονται και ευφυή συστήματα μεταφορών. Η εταιρεία Cavnue εισάγει την τεχνολογία έξυπνων δρόμων σε έναν από τους πιο πολυσύχναστους διαδρόμους εμπορευματικών μεταφορών των ΗΠΑ, στο λιμάνι της Savannah. Η πλατφόρμα της Cavnue συνδυάζει αισθητήρες, υπολογιστικό εξοπλισμό και προηγμένο λογισμικό για να παρέχει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο σχετικά με την κυκλοφορία, τον καιρό και άλλες συνθήκες του δρόμου, με απώτερο στόχο την υποστήριξη αυτοματοποιημένων φορτηγών. Αντίστοιχα έργα αναπτύσσονται στο Τέξας και το Μίσιγκαν.

Ταυτόχρονα, η Haas Alert, γνωστή για τις ψηφιακές ειδοποιήσεις της προς τους οδηγούς για κινδύνους στον δρόμο (π.χ. οχήματα έκτακτης ανάγκης), συνεργάζεται με την εταιρεία Nexar (που αναπτύσσει κάμερες οργάνων με ΤΝ) για να ενισχύσει τις υπηρεσίες της με οπτική επαλήθευση των συνθηκών σε πραγματικό χρόνο. Αυτές οι ειδοποιήσεις είναι ήδη διαθέσιμες σε οχήματα διαφόρων κατασκευαστών και μέσω εφαρμογών πλοήγησης. Και οι δύο αυτές τεχνολογίες επικοινωνίας οχήματος-υποδομής (V2I) στοχεύουν στην αύξηση της επίγνωσης των οδηγών, οδηγώντας σε λιγότερα ατυχήματα και κυκλοφοριακή συμφόρηση. Μακροπρόθεσμα, τα δεδομένα αυτά θα τροφοδοτούν συστήματα υποβοηθούμενης και αυτόνομης οδήγησης.

 
Αξιολόγηση και ευρύτερη εικόνα

Η πορεία προς την πλήρη αυτονομία των ρομπότ και των οχημάτων είναι γεμάτη φιλόδοξα οράματα, αλλά και σημαντικές προκλήσεις. Η θεμελιώδης εξάρτηση από τεράστιους όγκους δεδομένων υψηλής ποιότητας για την εκπαίδευση των συστημάτων ΤΝ αποτελεί τον ακρογωνιαίο λίθο της προόδου. Η στρατηγική της σταδιακής ανάπτυξης σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα, είτε πρόκειται για γεωγραφικά περιορισμένες ζώνες για ρομποταξί είτε για προστατευμένους χώρους για ανθρωποειδή, αναδεικνύεται ως η πιο ρεαλιστική και ασφαλής προσέγγιση.

Η σύγκριση με την εκπαίδευση γλωσσικών μοντέλων είναι αποκαλυπτική: ενώ τα chatbots “μαθαίνουν” αναλύοντας υπάρχοντα κείμενα στο διαδίκτυο, τα ρομπότ που καλούνται να αλληλεπιδράσουν με τον φυσικό κόσμο αντιμετωπίζουν μια ασύγκριτα πιο σύνθετη πραγματικότητα. Η “κότα και το αυγό” των δεδομένων στη ρομποτική – η έλλειψη ρομπότ σε ευρεία χρήση που θα παρήγαγαν τα απαραίτητα δεδομένα για την εκπαίδευσή τους – αποτελεί έναν φαύλο κύκλο που οι εταιρείες προσπαθούν να σπάσουν με πιλοτικά προγράμματα και σταδιακή κλιμάκωση.

Παράλληλα, η ανάπτυξη “έξυπνων” υποδομών υπογραμμίζει την κατανόηση ότι η αυτονομία δεν είναι μόνο θέμα “έξυπνων” μηχανών, αλλά και “έξυπνου” περιβάλλοντος. Η συνέργεια μεταξύ των εξελίξεων στα ρομπότ και στις υποδομές θα είναι καθοριστική για την επίτευξη ασφαλέστερων και αποδοτικότερων μεταφορών και αλληλεπιδράσεων στο μέλλον.

 
Βασικά σημεία:

Ανάγκη για Ελεγχόμενα Περιβάλλοντα: Τα ρομπότ ΤΝ (αυτόνομα οχήματα, ανθρωποειδή) απαιτούν “φράχτες” (γεωγραφικούς ή φυσικούς περιορισμούς) για την ασφαλή εκπαίδευση και λειτουργία τους στα αρχικά στάδια.

Κρισιμότητα δεδομένων εκπαίδευσης: Η έλλειψη τεράστιων όγκων δεδομένων από πραγματικές συνθήκες αποτελεί το μεγαλύτερο εμπόδιο στην ανάπτυξη πλήρως αυτόνομων ρομπότ.

Σταδιακή προσέγγιση: Η ανάπτυξη γίνεται βήμα-βήμα, ξεκινώντας από μικρή κλίμακα και περιορισμένες εφαρμογές για τη συλλογή δεδομένων και τη βελτίωση των αλγορίθμων.

Πρόκληση της πραγματικής αλληλεπίδρασης: Η πλοήγηση σε μη δομημένα περιβάλλοντα και η εκτέλεση φαινομενικά απλών για τον άνθρωπο εργασιών είναι εξαιρετικά δύσκολες για τα ρομπότ.

Ρόλος των ευφυών υποδομών: Η ανάπτυξη έξυπνων δρόμων και συστημάτων επικοινωνίας οχημάτων-υποδομών (V2I) είναι συμπληρωματική και κρίσιμη για την υποστήριξη της αυτόνομης κίνησης και την αύξηση της ασφάλειας.

Συνέργεια ανθρώπου-ρομπότ: Αρχικά, τα ρομπότ αναμένεται να ενισχύουν και να διευκολύνουν την ανθρώπινη εργασία, όχι να την αντικαθιστούν πλήρως.

 
“Τα τελευταία 100 βήματα είναι τα πιο δύσκολα”

Η πορεία προς ένα μέλλον όπου τα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης θα αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι της καθημερινότητάς μας είναι συναρπαστική, αλλά και απαιτητική. Η παραδοχή ότι “τα τελευταία 100 βήματα είναι τα πιο δύσκολα” αντικατοπτρίζει εύστοχα την πολυπλοκότητα της δημιουργίας πραγματικά αυτόνομων συστημάτων. Η υπομονή, η επιμονή στη συλλογή δεδομένων, η σταδιακή κλιμάκωση και η παράλληλη ανάπτυξη υποστηρικτικών υποδομών αποτελούν τους βασικούς πυλώνες πάνω στους οποίους θα χτιστεί αυτή η νέα εποχή. Η υπόσχεση για εκατομμύρια αυτόνομα οχήματα και ανθρωποειδή παραμένει ισχυρή, αλλά η υλοποίησή της θα απαιτήσει χρόνο, σημαντικές επενδύσεις και, κυρίως, πολλούς “φράχτες” μάθησης.

 
Με πληροφορίες από axios.com

 
mywaypress.gr – Για προσεκτικούς αναγνώστες