Micro1 «Миллиарды часов»
Хотя штаб-квартира Micro1 находится в Пало-Альто, штат Калифорния, в компании работает около 4000 «специалистов-робототехников широкого профиля» в разных домах в 71 стране, которые ежемесячно отправляют компании более 160 000 часов видео. Садеги сказал, что этого явно недостаточно.
«Вам, вероятно, понадобятся миллиарды часов, — сказал он. — Мы еще даже не дошли до человеческого взаимодействия. Это всего лишь простые домашние дела».
Он сказал, что растущий спрос на данные в робототехнике отражает начальный этап развития ChatGPT и других чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Обученный на сотнях миллиардов слов, собранных из интернета, ChatGPT использует полученные знания о текстовых шаблонах для генерации наиболее вероятных ответов на запросы пользователей.
Следуя примеру текстового контента, модели ИИ эволюционировали, чтобы создавать изображения и видео на заказ, опираясь на легкодоступный онлайн-контент. Однако разработчикам роботов требуется гораздо более специфический набор обучающих данных, и им не хватает той же самой мгновенной библиотеки, которую раньше предоставлял интернет.
Это стало многомиллиардной возможностью для стартапов, таких как Micro1, которые также добавляют аннотации к видео, чтобы роботы могли различать объекты, расстояния и физические движения. По оценкам исследовательских компаний, индустрия сбора и маркировки данных будет расти в среднем примерно на 30% в год, в первую очередь за счет роста в Азии, и достигнет как минимум 10 миллиардов долларов к 2030 году.
Рави Раджалингам, основатель компании Objectways, занимающейся аннотированием данных, предоставлял аудио- и видеоданные для обучения виртуальных помощников на базе ИИ и беспилотных автомобилей, прежде чем в прошлом году переключил свое внимание на робототехнику. С тех пор как он начал нанимать подрядчиков для сбора данных от людей, он обнаружил, что только около половины предоставленных видеоматериалов пригодны для использования.
Тем не менее, учитывая, что 90% его клиентов находятся в США, и исходя из их предположения, что американские потребители обладают достаточной покупательной способностью, чтобы начать внедрение человекоподобных роботов на раннем этапе, некоторые готовы платить больше за данные от американских домохозяйств, даже несмотря на то, что почасовая заработная плата может быть втрое выше, чем у работника во Вьетнаме или Индии.
«Индийская кухня сильно отличается от американской. Метла в Индии сильно отличается от метлы в США. Поэтому разнообразие важно, но все зависит от того, где вы собираетесь разместить своих роботов в первую очередь», — сказал Раджалингам. «Именно поэтому мы собираем их по всему миру».
На видео запечатлена тренировка человекоподобных роботов, снятая в центре обучения роботов X-humanoid на окраине Пекина 19 марта. Джастин Робертсон/CNN. Как тренировать своего робота.
На протяжении десятилетий роботов в основном обучали выполнению задач людьми с помощью дистанционного управления. Но это требует большого количества дорогостоящего оборудования. В последнее время более дешевым вариантом стало использование программного обеспечения для моделирования виртуальных сценариев, хотя оно, как правило, менее эффективно для взаимодействия с физическими объектами, например, для поднятия стакана.
«В работе с данными всегда приходится выбирать между качеством и количеством», — сказала Алисия Венециани, вице-президент по расширению рынка компании Sharpa, сингапурского стартапа, специализирующегося на роботизированных руках.
Китай, вкладывающий государственные инвестиции в высокотехнологичные отрасли, объявил о планах создания как минимум 60 центров обучения робототехнике по всей стране. Большинство человекоподобных роботов, производимых в Китае серийно до сих пор, были закуплены для обучения и исследований, заявил Марко Ван, аналитик из шанхайской компании Interact Analysis, занимающейся исследованиями в области технологий.
Однако к концу прошлого года отрасль начала рассматривать использование данных о человеческом факторе как компромиссное решение, поскольку затраты ограничиваются лишь приобретением записывающего устройства, такого как GoPro, очки Meta или смартфон, и почасовой оплатой труда в диапазоне от 5 до 20 долларов в зависимости от региона.
«Идея такова: хорошо, я не хочу, чтобы робот выполнял эту задачу. Я хочу, чтобы ее выполняли люди», — сказал он. «Таким образом, вам не нужно платить за роботов, вам нужно платить только за оборудование и людей».
Ван сказал, что видел в Японии и Южной Корее бизнес-модели, похожие на центры сбора данных в Китае, но с базами в Юго-Восточной Азии, чтобы воспользоваться более дешевой рабочей силой. Tesla обучает своего человекоподобного робота Optimus на собственных площадках во Фримонте, штат Калифорния, и планирует расширить свою деятельность в Остине, штат Техас. Ван отметил, что в США и Европе, как правило, предпочитают обучение с помощью симуляторов, которое продвигает Nvidia, компания, разрабатывающая самые передовые в мире компьютерные чипы.
Однако в февральском отчете Nvidia говорится, что включение более 20 000 часов видеоматериалов от первого лица в обучение роботов повысило вероятность успешного выполнения таких задач, как сворачивание футболок, сортировка игральных карт, отвинчивание крышек бутылок и использование шприца, более чем на 50%.
«Если полагаться только на один способ сбора данных, это, вероятно, не самый лучший подход», — сказал Ван, который ожидает, что компании будут все чаще комбинировать стратегии. «В будущем это будет сочетание различных подходов».
На видео запечатлена тренировка человекоподобных роботов, снятая в центре обучения роботов X-humanoid на окраине Пекина 19 марта. Джастин Робертсон/CNN. Последний этап автоматизации.
Переломный момент для автономных роботов наступил три года назад, когда большие языковые модели, лежащие в основе ChatGPT, дали начало новому алгоритму, который преобразует визуальные сигналы в физические действия, — сказал Пунит Джиндал, соучредитель компании по аннотированию данных Labellerr AI. Роботы, которые раньше были запрограммированы на выполнение повторяющихся задач, смогли начать воспринимать окружающий мир и ориентироваться в нем.
В этом году его компания начала собирать собственные видеоролики от первого лица, снятые рабочими на производственных предприятиях в Индии. По словам Джиндала, в ближайшие три года приоритетное внимание к данным о людях — это «очевидное решение». Но этот бум может быть недолгим. Вскоре этот контент может улучшить симуляционное обучение, или, если ИИ сможет преобразовывать найденные в интернете видеоролики с YouTube в формат от первого лица, это может стать заменой, сказал он.
«Даже в лабораториях робототехники считают, что не знают, какие данные понадобятся через 12 месяцев», — сказал он.
Одна из причин, по которой универсальным роботам требуется так много обучения, заключается в крайней непредсказуемости домашней обстановки, поскольку мебель, бытовая техника и люди постоянно перемещаются, — сказал Рутав Шах, исследователь в области робототехники из Техасского университета в Остине.
«На самом деле не хватает человеческой интуиции в отношении сил, трения и неопределенности, которую люди приобретают на протяжении всей жизни», — сказал Шах. «Сделать роботов в целом полезными для повседневных бытовых задач, таких как приготовление пищи и уборка, — вот последний этап автоматизации».
До сих пор человекоподобные роботы в основном использовались в контролируемых средах, таких как заводы, где они способны выполнять свои задачи в 99,9% случаев, заявил Александр Верл, председатель исследовательского отдела Международной федерации робототехники. Даже при складывании футболок текущий процент успеха все еще слишком низок, чтобы быть коммерчески жизнеспособным, добавил он.
«Вероятность успеха обычно составляет около 70 или 80%. В производственной сфере это не тот подход, который наши отраслевые партнеры хотели бы использовать», — сказал Верл.
Раджалингам из Objectways также подчеркнул риски для безопасности: если робот убирает игровую комнату, но не может отличить куклу от младенца, последствия могут быть катастрофическими.
«Если робот заберет моего ребенка и бросит его в мусорный бак, меня ждет иск на миллион долларов», — сказал он.
Раджалингам отметил, что тестирование роботов на младенцах еще далеко от реализации. Однако, по его словам, с собаками они уже начали.
ИИ Посмотреть все темы Facebook Твитнуть Email Ссылка Темы Ссылка скопирована! Подписаться
