Az általános robot intelligencia: Amikor a gép megtanul alkalmazkodni

Egy négylábú robot, amely tovább mászik, miután láncfűrésszel eltávolították mind a négy lábát – a legtöbb ember számára ez a jelenet egy horrorfilmből való. A Skild AI startup alapítója és CEO-ja, Deepak Pathak azonban ezt a disztópikus alkalmazkodási képességet egy újfajta, általánosabb robotikus intelligencia biztató jelének látja. Ez az általános robot intelligencia forradalma kezdődött.

Egy agy minden robotnak

Pathak és csapata azt a kihívást fogalmazta meg, hogy a robotika fejlődésének egyik kulcsproblémája az adatgyűjtés. A hagyományos módszerek, mint a távirányításos tanulás vagy a szimulációk, egyszerűen nem generálnak elegendő adatot. A megoldás a Skild Brain, egy olyan általános mesterséges intelligencia algoritmus, amelyet arra terveztek, hogy megtanuljon irányítani rengeteg különböző fizikai robotot számtalan feladat során. Az eredményt Pathak „omni-bodied brain”-nek, azaz mindentestű agynak nevezi. Az elv egyszerű és zseniális: „Bármely robot, bármely feladat, egyetlen agy.”

Tanulás a hibákból: A LocoFormer modell

A kutatók egy kisebb változatot, a LocoFormer modellt is létrehozták, hogy bemutassák a módszertant. Ez a modell nemcsak különböző formájú robotokat képes irányítani, de gyorsan alkalmazkodik új helyzetekhez is, akár egy hiányzó láb, akár veszélyes terep. Pathak hasonlatot von a nagy nyelvi modellekhez: ahogy azok a környezeti tanulással (in-context learning) bonyolult problémákat oldanak meg, úgy a robotikus AI is folyamatosan újraértékeli és alkalmazza a meglévő tudását.

Lenyűgöző kísérletek: hátsó lábakon járó kutyák és kerékpározó robotok

Az egyik legszembetűnőbb kísérletben egy négylábú robotra futtatták a Skild Brain algoritmust. Amikor a robotot hátsó lábaira állították, az AI észlelte a talajt a lábai alatt, és úgy kezelte a robotot, mintha humanoid lenne – egyenesen a hátsó lábain kezdett el „sétálni”. A csapat extrém változtatásokat is végzett: összekötötték a robot lábait, levágták azokat, vagy meghosszabbították. A robot minden esetben talált megoldást. Még akkor is, amikor egy kerékkel és lábbal is rendelkező robot két motorját kikapcsolták, az gépesített kerékpárként próbált egyensúlyozni.

A verseny és a jövő

A Skild AI nem az egyetlen cég, amely az általános robot AI kifejlesztésére törekszik. A Toyota Research Institute és a Physical Intelligence nevű rivalizáló startup is a piac résztvevője. A Skild azonban azzal tűnik ki, hogy modelljei annyira általánosak, hogy számos különböző hardveren működnek. A cég már teszteli a megközelítést robotkarok manipulációjára is, és 2024-ben 300 millió dolláros tőkeemelést zárott, 1,5 milliárd dolláros értékeléssel.

Pathak szerint az eredmények egyesek számára ijesztőek lehetnek, de számára ez a robotok fizikai szuperintelligenciájának csírája. Számomra ez a fajta rugalmasság és önálló alkalmazkodás nem csak technikai bravúr, hanem alapvetően megváltoztatja azt, hogyan képzeljük el a robotok és az AI együttműködését a való világban. Vajon ez vezet el a valóban autonóm gépek korához, vagy inkább egy etikai labirintus kezdetét jelenti?