Гърция наскоро беше домакин на първата в света Международна олимпиада за хуманоиди в Олимпия, където хуманоидни роботи се състезаваха в бокс и футбол, за да спечелят слава. Събитието, което се проведе от 29 август до 2 септември, беше организирано от Acumino и Endeavor, които поканиха лидери в индустрията да се включат като лектори освен интелигентните машини, които демонстрираха своите способности.

Макар хуманоидните роботи да стават все по-популярни, защото имитират човешките действия, все още не сме ги видели да се занимават с рутинни домакински задачи като миене на съдове и подреждане на шкафове.

Изкуственият интелект отбеляза експлозивен напредък през изминалата година благодарение на приложения като ChatGPT, но същото не може да се каже за неговите физически събратя – хуманоидните роботи. Хуманоидните роботи изостават значително в ученето от данни в сравнение със софтуера и инструментите за изкуствен интелект.

Минас Лиарокапис, гръцки учен и основател на стартираща компания, който организира олимпиадата, направи доста смела прогноза относно хуманоидите, които ще станат помощници в кухнята и други домакински задачи.

„Наистина вярвам, че хуманоидите първо ще отидат в Космоса, а след това в домовете на хората. Домът е последната граница“, казва тя пред Associated Press.

„За да влязат в дома, ще отнеме повече от 10 години. Определено повече“, добавя Лиарокапис. „Говоря за изпълнение на задачи с ловкост, а не за продажба на роботи, които са сладки и са просто дигитални спътници“.

Всеки инструмент или софтуер с изкуствен интелект се нуждае от огромни данни, за да може обучението да се представи по най-добрия начин. За щастие има колосални данни, налични за обучение с такива инструменти. Същото обаче не може да се каже за хуманоидите и роботите.

Човекоподобните роботи изостават с около 100 000 години от изкуствения интелект в ученето от данни, всичко това благодарение на голямата разлика в наличността на данни.

Кен Голдбърг, професор в Калифорнийския университет в Бъркли, разработи ново решение за преодоляване на тази разлика. Той призова създателите да отидат отвъд симулациите и да накарат роботите да „събират данни, докато извършват полезна работа, като например шофиране на таксита или сортиране на пакети“.

В момента изследователи и учени вече използват обучение с подсилване като средство, за да помогнат на хуманоидните роботи да се учат от данни в реално време. Тази технология им е помогнала да спестят ценно време, като програмират машините за всяко действие на всяка стъпка.

На Олимпиадата за хуманоиди организаторите се фокусираха върху реалистични предизвикателства, за да гарантират справедлива оценка на напредъка. Съоснователят Патрик Джарвис отбеляза, че макар да са били обмисляни дисциплини като хвърляне на диск или копие, те се оказали твърде сложни.

Скокът на височина също беше изключен поради необходимостта от специализирани крака. Вместо това състезанията акцентираха върху задачи, които хуманоидните роботи могат да изпълнят на практика, като по този начин се гарантираше значима демонстрация на техните способности.

Въпреки това тези ограничения са и ясно напомняне защо по-бързото учене е от съществено значение за хуманоидните роботи, за да могат да се конкурират с възхода на софтуера и инструментите за изкуствен интелект. Преодоляването на тази разлика ще реши дали хуманоидните роботи ще останат нишови изпълнители, или ще се превърнат в ежедневни спътник.

Снимка: Unsplash/International Humanoid Olympiad

Виж още: Учени смятат, че са открили произхода на живота на Земята