¿Hasta qué punto se ha desarrollado el robot ahora?
En el momento en que el metauniverso ilusorio está deslizando la pantalla a alta frecuencia, esta pregunta es casi como una existencia paralela, atrayendo nuestra curiosidad. Porque se trata del proceso de la vida inteligente y de la calidad y eficiencia de dejar que los robots nos sirvan a los humanos.
Existe tal punto de vista: el mundo robótico de hoy es muy similar al mundo de las computadoras de hace 50 años. Hay muchas discusiones y opiniones optimistas sobre lo que los robots pueden ayudar a las personas a hacer en su vida diaria, pero lo cierto es que aún queda un largo camino por recorrer en el futuro.
La mayoría de los robots son como computadoras centrales en las décadas de 1960 y 1970: costosas máquinas especializadas, operadas por expertos y que realizan tareas especializadas en entornos especialmente diseñados.
Una serie de innovaciones, especialmente la invención del microprocesador, hicieron que las computadoras fueran más baratas, más pequeñas y más potentes de lo que nadie pensaba. En este momento, también estamos en el nodo de una transformación similar en robótica. Los últimos avances en aprendizaje automático, junto con una tecnología de sensores cada vez más sofisticada y avanzada y un hardware de bajo costo, significan que estamos más cerca que nunca de convertir a los robots en algo común.
Sabemos que los humanos pueden combinar de forma natural la visión, la comprensión, la navegación y la acción para caminar y lograr sus objetivos, y los robots generalmente requieren instrucciones y codificación cuidadosas para lograr estas cosas. Es por eso que los robots rápidamente se vuelven muy complicados para realizar tareas que consideramos fáciles en un entorno altamente variable.
En la actualidad, hay muchos actores en diversas áreas de servicio, como servicios a domicilio, distribución de terminales, limpieza comercial y orientación y explicación. Pero, ¿qué nivel y etapa ha alcanzado el campo de la robótica?
Hemos notado que Google, la empresa de nivel máximo en el campo de la inteligencia artificial, ha publicado una noticia notable de que la empresa matriz de Google, Alphabet, ha desplegado más de 100 robots autónomos en sus oficinas para realizar tareas de limpieza, clasificación de basura y otras tareas sencillas. Esta tarea se contrató a estos robots con software de inteligencia artificial a bordo, de la compañía Everyday Robots de Alphabet, que tiene un sentido de visión inmediata de criar soldados durante miles de días.
También estamos tratando de explorar esta empresa de robots tan representativa para comprender las capacidades que los robots pueden alcanzar ahora y su pensamiento orientado al futuro.
Se entiende que la razón por la que Alphabet tiene que implementar tantos de sus propios robots es construir un robot de uso general que pueda aprender por sí mismo y manejar múltiples tareas en un entorno "no estructurado", en lugar de solo apuntar a uno en un solo laboratorio. ambiente. Preprogramado para tareas específicas.
Actualmente, se están clasificando, reciclando y limpiando alrededor de 100 prototipos de las mesas en el campus de Google en el Área de la Bahía.
La razón principal de esto es permitir que los robots funcionen en el entorno diario. Es necesario deshacerse de la codificación minuciosa de los mismos, pero completar tareas estructuradas específicas en el momento adecuado y de la manera correcta. La conclusión final es que los ingenieros deben enseñar a las máquinas a realizar tareas útiles, no solo a programarlas.
Organizaron tareas como clasificación de basura y limpieza para los robots en el área de la oficina. En una oficina típica, debido a que nadie revisa la basura para verificar si está contaminada, es una pregunta muy valiosa dejar que los robots hagan este trabajo. Ahora, el mismo robot clasificador de basura puede equiparse con una escobilla de goma para limpiar la mesa y puede aprender a abrir la puerta con la misma pinza que agarra el vaso.
Estas máquinas tienen una gran base con ruedas con un poste largo que se extiende hacia afuera. En la parte superior hay una matriz de cámaras múltiples, con un sensor lidar giratorio ubicado debajo para "comprender el mundo que te rodea".
Para que estos robots aprendan a completar estas tareas, los ingenieros utilizan una variedad de técnicas de aprendizaje automático. Estos incluyen simulación, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje colaborativo. Cada noche, decenas de miles de robots virtuales practican la clasificación de basura en una oficina virtual en un simulador de nube; luego transfiera su entrenamiento a robots reales para mejorar sus capacidades de clasificación. Este entrenamiento del mundo real luego se vuelve a integrar en los datos de entrenamiento simulado y se comparte con otros robots para compartir la experiencia y el aprendizaje de cada robot con todos los robots.
Después de un aprendizaje de tan alta intensidad, ahora es posible aprender tareas complejas (por ejemplo, abrir puertas) en un día, con una tasa de éxito mayor que hace cinco años, cuando se necesitaban "cuatro meses" para agarrar objetos.
En los últimos meses, estos robots han clasificado miles de piezas de basura y han reducido el nivel de contaminación de la basura en la oficina del 20% (el nivel en el que las personas colocan los artículos en palés) a menos del 5%.
En conjunto, muestran que es posible crear un Sistema de robot AI que integra todas las funciones del robot y puede hacer cosas realmente útiles: reducir el nivel de contaminación a menos del 5% y transferir con éxito los residuos del vertedero. En segundo lugar, demostraron que los robots pueden aprender a realizar nuevas tareas en el mundo real a través de la práctica, en lugar de que los ingenieros "escriban a mano" cada nueva tarea, anomalía o mejora.
¿Realmente puedes sentir que tal fuerza de los robots está impulsando la llegada de un mundo más inteligente? Detrás de esto hay una empresa que no se puede evitar, y esa es esta empresa llamada Everyday Robots. También es hora de presentar algunos de estos roles clave.
Se originaron en Moon Landing Plant X de Google y trabajaron con el equipo de Google para construir un nuevo tipo de robot. Un robot que puede aprender por sí mismo y puede ayudar a cualquiera (casi) a cualquier cosa.
Su visión es crear robots que sean transformadores para el mundo físico, al igual que el poder transformador de nuestra computadora en el mundo digital. Pero para hacer esto, primero tenemos que resolver el problema más difícil en los robots de construcción robótica que pueden aprender cómo ayudarnos a manejar todo.
Los robots de hoy son muy buenos en tres cosas: fuerza, precisión y repetición. Pero son realmente malos en otros aspectos: comprenden el nuevo espacio y entorno y hacen más de una cosa. En resumen, sus habilidades muy limitadas provienen de personas que los programan para resolver solo un problema en un entorno.
Entonces, cómo resolver, para cerrar la brecha entre los robots de un solo propósito de hoy y los robots auxiliares del mañana, su compañía está construyendo robots que viven en nuestro mundo y pueden aprender por sí mismos. Este es un desafío multifacético, incluso más difícil que fabricar automóviles autónomos, porque la robótica no tiene reglas que seguir.
"Nos estamos alejando de un mundo donde los robots deben codificarse cuidadosamente y hacia un futuro en el que los robots pueden aprender". Este es el objetivo que Everyday Robots siempre ha enfatizado.
Buscan convertir en realidad a los robots asistentes de la ciencia ficción. Hacerlo requiere resolver los problemas más difíciles de la robótica. Una vez alcanzado, esto puede resolver los pequeños problemas que ocupan miles de millones de horas al día y proporcionar a las personas de todo el mundo un tiempo precioso para hacer cosas que puedan liberar nuestro potencial.
En comparación con el metauniverso, además del mundo virtual, los robots pueden ser más reales. Una vez que la tecnología y los productos estén maduros, empujará a los humanos a confiar en los robots para manejar tareas diarias aburridas, repetitivas y que consumen mucho tiempo. También saldrá un mundo en el que podemos elegir dedicar nuestro tiempo a cosas que realmente importan.
Robot de servicio de IA;
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