Следећи велики модел, „утеловљена интелигенција“ је ове године постала ново жариште у технолошкој индустрији и сматра се кључним правцем у новом таласу вештачке интелигенције (АИ). Појавили су се многи старт-апови, финансирање је достигло нове врхунце, а технологија је наставила да се пробија... Као најрепрезентативнији ентитет у овој области, хуманоидни роботи убрзавају индустријализацију под катализом великих модела.
Ако се велики модели сматрају „занимљивим душама“, хуманоидни роботи омогућени „утелотвореном интелигенцијом“ имају „кожу доброг изгледа“ и постали су моћни помоћници људима у многим областима.
Редефинисање робота
Као мост који повезује виртуелни простор и стварни простор, „утеловљена интелигенција“ се односи на интеграцију вештачке интелигенције у физичке ентитете као што су роботи, дајући им могућност да перципирају, уче и динамички комуницирају са окружењем попут људи.
Сам израз „утеловљена интелигенција“ има јаку филозофску боју технологије. Француски филозоф Морис Мерло-Понти је 1945. године предложио концепт "утеловљења", верујући да људи морају да комуницирају и да перципирају окружење кроз своја тела да би разумели свет. Године 1950. британски компјутерски научник Тјуринг, познат као „отац вештачке интелигенције“, први је предложио концепт „утеловљене интелигенције“ у свом раду „Рачунарска машина и интелигенција“.
У ствари, индустријски роботи (роботске руке) са релативно ниским нивоом интелигенције одавно се широко користе у производној индустрији, доносећи побољшања квалитета и ефикасности. Међутим, традиционални индустријски роботи су комбинација "фиксних програма + роботских руку", док су роботи оснажени "утелотвореном интелигенцијом" итерација "мултимодалне перцепције + доношења одлука у мозгу".
Ксу Хуаже, доцент на Институту за међудисциплинарне информационе науке Универзитета Тсингхуа, верује да ће роботи у будућности представљати различите облике: двоножне, четвороножне, на точковима, механички пси, интелигентне дронове, па чак и механичке пчеле, али хуманоидне роботе. су најприлагодљивији људском друштву и постаће роботи који могу најбоље помоћи људима.
Хуманоидни роботи могу да реше проблем „последње миље“ производне линије. Многи персонализовани и прилагођени производи се не могу једнолично саставити на производној траци, што захтева хуманоидне роботе са способношћу генерализације да „помогну“ да се серијски произведени делови саставе у производе према потребама прилагођавања купаца. У сложенијим и променљивим сценаријима као што су кућне услуге и јавне услуге, хуманоидни роботи такође имају више предности и могу се прилагодити различитим окружењима и потребама за обављање различитих задатака.
Три велике потешкоће које треба превазићи
Развој хуманоидних робота почиње учењем и опонашањем људи. Потешкоће у његовом развоју могу се разумети и упоређивањем са људским мозгом, малим мозгом и телом. „Мозак“ је углавном одговоран за роботов аутономни центар за учење, планирање и доношење одлука; „церебелум“ је одговоран за контролу покрета, укључујући ходање до трчања и скакања, и од једноставног хватања до сложених покрета руку; а "тело" укључује структуру трупа и удова и спретни дизајн руку.
Потпредседник УБТЕЦХ Роботицс и директор истраживачког института Јиао Јицхао рекао је новинарима да постоје многе техничке потешкоће које треба превазићи у ове три главне области: Што се тиче "мозака", интегрисана рачунарска архитектура на ивици облака, мултимодална перцепција и моделирање животне средине су фокус технологије последњих година. „Највећа потешкоћа у имитацији човека лежи у имитацији људског мозга, а постојеће научне теорије су далеко од довољне за проучавање људског мозга“; у смислу "малог мозга", способности интеракције човека и рачунара, сложени пролазак терена, фино координиране операције целог тела, итд. су важни правци; у смислу "тела", кључне технологије као што су круто-флексибилни бионички механизам преноса, веома компактна структура удова робота и спретни дизајн руку су важне хардверске основе потребне за флексибилно кретање хуманоидних робота.
Појава великих модела значајно је „развила“ роботов „мозак“, увелико побољшала свестраност и генерализацију робота, а очекује се да ће смањити трошкове развоја хуманоидних робота и убрзати њихов улазак у хиљаде домаћинстава.
Према Јангу Фенгјуу, оснивачу и извршном директору Уники Роботицс Тецхнологи Цо., Лтд., индустрија сада углавном користи унапред обучене велике моделе за претходну обуку робота како би им пружила јаче способности учења; велики модели могу пренети учење специфичних задатака на задатке робота како би побољшали њихову прилагодљивост; поред тога, могућности мултимодалне обраде великих модела могу се користити у комбинацији са различитим улазима као што су вид, слух и додир, како би се побољшало роботово разумевање сложених сцена.