Visul de a avea roboți umanoizi în fiecare locuință a dat naștere unui tip nou de job. Cerințele sunt surprinzător de simple: o cameră prinsă pe cap, un smartphone și o listă de sarcini din gospodărie.
Odată cu evoluția inteligenței artificiale, roboții umanoizi au devenit noul teren de competiție în cursa tehnologică. Producătorii lansează tot mai multe modele capabile să meargă, să danseze sau chiar să lupte, cu o agilitate tot mai mare.
Însă marele obiectiv al industriei - un robot universal, capabil să lucreze în magazine, birouri sau acasă - are nevoie de cantități uriașe de date pentru a învăța cum să înlocuiască oamenii în siguranță și eficient. Tot mai des, aceste date sunt generate de oameni care se filmează în timp ce fac activități obișnuite prin casă, scrie CNN.
Asta a creat o cerere uriașă pentru filmări din perspectivă proprie, cunoscute drept „date egocentrice” sau „date umane”. În ultimele luni, startup-uri din domeniu au început să colecteze și să eticheteze videoclipuri realizate de mii de colaboratori din întreaga lume.
„În fabrici, depozite, retail, azile sau spitale, ai nevoie de acest tip de date în aproape orice mediu, pentru că mișcările sunt diferite peste tot”, spune Arian Sadeghi, vicepreședinte responsabil de date robotice la Micro1, companie care a început anul trecut să recruteze propriul „armată” de videografi la distanță.
Fiecare colaborator primește echipament pentru filmare, instrucțiuni și o listă de sarcini - de la gătit și curățenie, până la grădinărit sau îngrijirea animalelor. Aceștia trebuie să alterneze activitățile și să trimită cel puțin 10 ore de filmări pe săptămână.
Deși, deocamdată, materialele se concentrează pe activități casnice, compania îi încurajează pe participanți să experimenteze. Ideea este simplă: dacă există ceva ce ai vrea să facă un robot în locul tău, filmează acel lucru.
„Le spunem mereu: dacă ți-ai dori ca un robot să facă asta pentru tine, atunci merită să înregistrezi”, explică Sadeghi.
„Miliarde de ore” de date
Deși Micro1 are sediul în Palo Alto, California, compania colaborează cu aproximativ 4.000 de „generaliști în robotică” din 71 de țări. Aceștia trimit lunar peste 160.000 de ore de video - însă este departe de suficient.
„Probabil avem nevoie de miliarde de ore. Nici măcar nu am ajuns la interacțiunile umane. Vorbim doar de sarcini simple din casă”, spune Sadeghi.
El compară această nevoie de date cu începuturile ChatGPT și ale altor chatbot-uri AI, care au fost antrenate pe sute de miliarde de cuvinte preluate de pe internet.
După text, modelele AI au început să genereze imagini și videoclipuri, folosind conținut disponibil online. În cazul roboților, însă, datele necesare sunt mult mai specifice și nu există o „bibliotecă” gata făcută.
Acest lucru a deschis o oportunitate de miliarde de dolari pentru startup-uri precum Micro1, care nu doar colectează, ci și etichetează datele, ajutând roboții să recunoască obiecte, distanțe și mișcări.
Potrivit estimărilor din industrie, piața colectării și etichetării datelor ar putea crește cu aproximativ 30% anual și ar putea depăși 10 miliarde de dolari până în 2030.
Ravi Rajalingam, fondatorul Objectways, spune că doar jumătate din materialele trimise de colaboratori sunt, de fapt, utilizabile.
Cu toate acestea, pentru că 90% dintre clienții săi sunt din SUA și se așteaptă ca americanii să adopte rapid roboții umanoizi, unele companii sunt dispuse să plătească mai mult pentru date provenite din gospodării americane, unde salariile pot fi chiar de trei ori mai mari decât în Vietnam sau India.
„O bucătărie din India e foarte diferită de una din SUA. Și o mătură e diferită. Diversitatea contează, dar depinde unde vrei să folosești roboții mai întâi”, explică Rajalingam.
Cum sunt „antrenați” roboții
Timp de decenii, roboții au fost instruiți direct de oameni, prin telecomenzi sau sisteme complexe - o metodă costisitoare. Mai recent, s-au folosit simulări software, mai ieftine, dar mai puțin eficiente când vine vorba de obiecte reale.
„Cu datele, mereu faci un compromis între calitate și cantitate”, spune Alicia Veneziani, vicepreședinte la Sharpa, un startup din Singapore specializat în mâini robotice.
China investește masiv în domeniu și plănuiește deschiderea a cel puțin 60 de centre de antrenare pentru roboți. Deocamdată, mulți roboți produși acolo sunt folosiți doar pentru cercetare.
Însă, de anul trecut, industria a început să adopte tot mai mult datele colectate de la oameni, pentru că sunt mai ieftine: ai nevoie doar de o cameră și de oameni plătiți cu 5-20 de dolari pe oră.
„Ideea e simplă: nu mai lași robotul să învețe singur, ci îl înveți prin oameni. Nu mai plătești roboți, plătești oameni și echipamente”, explică analistul Marco Wang.
În SUA și Europa, se preferă în continuare simulările, promovate de companii precum Nvidia. Totuși, un raport din februarie arată că introducerea a peste 20.000 de ore de filmări reale a crescut cu peste 50% rata de succes a unor sarcini precum împachetarea tricourilor sau deschiderea sticlelor.
„Viitorul va combina mai multe metode”, spune Wang.
Ultima etapă a automatizării
Un moment-cheie pentru roboții autonomi a venit acum trei ani, odată cu apariția modelelor lingvistice mari, care au permis transformarea imaginilor în acțiuni fizice. De atunci, roboții au început să „înțeleagă” mediul din jur, nu doar să execute comenzi repetitive.
Totuși, mediul casnic rămâne extrem de dificil, spune Rutav Shah, cercetător la Universitatea Texas din Austin. Mobilierul, obiectele și oamenii se schimbă constant, iar roboților le lipsește intuiția umană.
„Ceea ce lipsește este acea intuiție legată de forță, frecare și incertitudine, pe care oamenii o dezvoltă în timp”, explică el.
În prezent, roboții funcționează bine în medii controlate, precum fabricile, unde au o rată de succes de 99,9%. În schimb, în sarcini simple precum împăturirea hainelor, eficiența este încă prea mică pentru utilizare comercială.
„Rata de succes e undeva la 70–80%. Pentru industrie, nu e suficient”, spune Alexander Verl, din cadrul Federației Internaționale de Robotică.
Există și riscuri serioase. Dacă un robot nu poate face diferența între o păpușă și un bebeluș, consecințele pot fi grave.
„Dacă robotul îmi ia copilul și îl aruncă într-un coș, vorbim de un proces de milioane”, avertizează Rajalingam.
Testarea pe copii este încă departe, dar, spune el, experimentele au început deja - cu câini.
Ştiri video recomandate
