A­g­i­l­i­t­y­,­ ­i­n­s­a­n­s­ı­ ­r­o­b­o­t­l­a­r­ı­y­l­a­ ­i­l­e­t­i­ş­i­m­ ­k­u­r­m­a­k­ ­i­ç­i­n­ ­b­ü­y­ü­k­ ­d­i­l­ ­m­o­d­e­l­l­e­r­i­ ­k­u­l­l­a­n­ı­y­o­r­

A­g­i­l­i­t­y­,­ ­i­n­s­a­n­s­ı­ ­r­o­b­o­t­l­a­r­ı­y­l­a­ ­i­l­e­t­i­ş­i­m­ ­k­u­r­m­a­k­ ­i­ç­i­n­ ­b­ü­y­ü­k­ ­d­i­l­ ­m­o­d­e­l­l­e­r­i­ ­k­u­l­l­a­n­ı­y­o­r­


Geçtiğimiz yılın çoğunu robot bilimi uzmanlarıyla üretken yapay zeka ve büyük dil modellerini tartışarak geçirdim. Bu tür teknolojilerin robotların iletişim kurma, öğrenme, bakma ve programlanma biçiminde devrim yaratmaya hazır olduğu giderek daha açık hale geliyor.

Buna göre, bazı önde gelen üniversiteler, araştırma laboratuvarları ve şirketler, bu yapay zeka platformlarından yararlanmanın en iyi yöntemlerini araştırıyor. İyi finanse edilen Oregon merkezli girişim Agility, bir süredir iki ayaklı robotu Digit’i kullanarak teknolojiyle uğraşıyor.

Bugün şirket, bu çalışmaların bir kısmını sosyal kanalları aracılığıyla paylaştığı kısa bir videoda sergiliyor.

“[W]Bu teknolojiyi Digit’e entegre ederek neler başarılabileceğini merak ediyorduk” diye belirtiyor şirket. “Yapay zekanın fiziksel bir uygulaması, çeşitli yükseklikteki bir dizi numaralı kulenin yanı sıra birden fazla tanımlayıcı özelliğe sahip üç kutudan oluşan bir demo alanı yarattı. Digit’e bu ortam hakkında bilgi verildi, ancak görevleri hakkında herhangi bir spesifik bilgi verilmedi; sadece bunları uygulayıp uygulayamayacağını görmek için değişen karmaşıklıktaki doğal dil komutları verildi.”

Video örneğinde Digit’e “Darth Vader’ın ışın kılıcı” rengindeki bir kutuyu alıp en yüksek kuleye taşıması söyleniyor. Süreç anlık değil, erken aşamadaki bir demodan beklenebileceği gibi oldukça yavaş ve kasıtlı. Ancak robot görevi anlatıldığı gibi yerine getirir.

Agility şunu belirtiyor: “İnovasyon ekibimiz bu etkileşimli demoyu, Yüksek Lisans’ların robotlarımızı nasıl daha çok yönlü ve daha hızlı konuşlandırılabileceğini göstermek için geliştirdi. Demo, insanların Digit ile doğal dilde konuşmasına ve ondan görevler yapmasını istemesine olanak tanıyarak geleceğe dair bir fikir veriyor.”


Her hafta en iyi robotik haberlerinin gelen kutunuza gelmesini ister misiniz? Actuator’a buradan kaydolun.


Doğal dil iletişimi, sistemleri düşük kodlu ve kodsuz teknolojilerle programlama yeteneğinin yanı sıra bu teknoloji için önemli bir potansiyel uygulama olmuştur.

Disrupt panelim sırasında Gill Pratt, Toyota Araştırma Enstitüsü’nün robotik öğrenmeyi hızlandırmak için üretken yapay zekayı nasıl kullandığını anlattı:

Bir robota sadece bir avuç örnekle temel olarak öğretmek için hem konumu hem de kuvveti insanın göstermesine olanak tanıyan modern üretken yapay zeka tekniklerini kullanan bir şeyi nasıl yapacağımızı bulduk. Kod hiçbir şekilde değiştirilmedi. Bunun dayandığı şey yayılma politikası denilen şeydir. Columbia ve MIT ile işbirliği içinde yaptığımız bir çalışma. Şu ana kadar 60 farklı beceriyi öğrettik.

MIT CSAIL’den Daniela Rus da yakın zamanda bana şunları söyledi: “Görünüşe göre üretken yapay zeka, hareket planlama sorunlarını bile çözmek için oldukça güçlü olabiliyor. Model öngörülü çözümlere göre çok daha hızlı çözümler ve kontrol için çok daha akıcı ve insana benzer çözümler elde edebilirsiniz. Bunun çok güçlü olduğunu düşünüyorum çünkü geleceğin robotları çok daha az robotlaşacak. Hareketleri çok daha akıcı ve insana benzer olacak.”

Buradaki potansiyel uygulamalar geniş ve heyecan verici; Amazon sipariş karşılama merkezlerinde ve diğer gerçek dünya lokasyonlarında pilot uygulamaları yürütülen, ticari olarak temin edilebilen gelişmiş bir robotik sistem olan Digit, birinci sınıf bir aday gibi görünüyor. Eğer robot teknolojisi insanlarla birlikte çalışacaksa, onların da onları dinlemeyi öğrenmesi gerekecek.


Popular Articles

Latest Articles