Robotlar gösterimle yeni görevleri öğreniyor
Generalist AI'nin GEN-1.5 modeli üç ila on iki saniyelik tek bir gösterimi izledikten sonra yeni fiziksel görevi yerine getirebiliyor. Google DeepMind Gemini Robotics 2 tüm vücut kontrolü sağlarken Berkeley'de 800 bin gösterimle eğitilen model farklı robot bedenleri arasında bilgi aktarımı yapıyor. Stanford ve MIT'nin sanal gerçeklik çalışması beş kişiden 75 saatlik veri üretti.
On üç yıldır yapay zekâ çoğunlukla ekran içinde kullanıldı. Yazı yazdı, resim üretti, kodladı ve sorulara yanıt verdi. Şimdi robotların fiziksel dünyada benzer bir sıçrama yapması bekleniyor.
Yeni nesil robotlar önceden programlanmış dar görevleri tekrarlamıyor. Çevresini görüyor, görevi anlıyor, planlıyor, hata yaptığında düzeltiyor ve birkaç örnekten yeni işi öğreniyor. - İZLEYEREK ÖĞRENEN ROBOTLAR - Generalist AI şirketi 19 Ağustos'ta GEN-1.5 modelini duyurdu.
Model üç ila on iki saniyelik tek bir gösterimi izledikten sonra ek eğitim olmadan yeni görevi deniyor. On farklı görevde ilk denemelerde ortalama başarı yüzde 59 oldu. Beş dakikalık ek veriyle oran yüzde 83'e yükseldi.
Yöntem gösterimin komut haline gelmesini sağlıyor. Bir insan bir işi yapar, robot izler ve aynı işi tekrarlar. Bu yaklaşım gelişirse eve alınan robota her görev ayrı yüklenmeyebilir.
Google DeepMind birkaç hafta önce Gemini Robotics 2'yi tanıttı. Sistem insansı robotun tüm gövdesini kontrol ediyor. Yürüme, eğilme, çömelme, uzanma ve nesne bırakma aynı görev içinde birleşiyor. Beş parmaklı elleri de kullanabiliyor. Model yalnızca hareket üretmiyor. Görevin tamamını planlayan üst düzey bir beyin görevi görüyor.
"Odayı toparla" komutunda çevreyi inceleyip adımları sıralıyor ve başarısız olursa planı değiştiriyor. Berkeley Üniversitesi 14 Ağustos'ta yayımladığı çalışmada 800 bin gösterimden büyük bir robot temel modeli eğitti. Model iki kollu robotlar, tekerlekli sistemler ve dört ayaklı robotlardan gelen verilerle öğrenebildi. - VERİ KITLIĞINDAN VERİ BOLLUĞUNA - Robotların en büyük sorunu veri kıtlığı.
Dil modelleri internetteki trilyonlarca kelimeden yararlandı. Robotlar için milyonlarca saatlik kaliteli hareket verisi toplamak pahalı. Stanford, MIT ve diğer kurumların 16 Ağustos'ta yayımladığı çalışmada insanlar sanal gerçeklik gözlüğüyle sanal nesnelerle çalıştı.
Beş kişi bir haftada 75 saatlik robot el becerisi verisi üretti. Model gerçek robot üzerinde bir iki saatlik ek gösterimle uyarlandı. İnsan videoları da yeni veri kaynağı olabilir.
Mutfakta yemek yapan, mobilya kuran insanların milyarlarca saatlik görüntüsü internette mevcut. - O ESNADA ÇİN - Reuters verilerine göre Çin 2026'nın ilk yarısında 40 binden fazla insansı robot teslim etti. Bu rakam küresel teslimatların yaklaşık yüzde 97'sine karşılık geliyor.
Unitree şirketi temmuz sonuna kadar yaklaşık 18 bin iki ayaklı insansı robot teslim etti. - ŞİMDİ SIRA ROBOTTA - Bu gelişmelerin ilk etkileri fabrikalar, depolar ve lojistik merkezlerinde görülecek. Ev ise daha zor bir ortam.
Zemin düzensiz, nesneler yer değiştiriyor ve aynı işi iki evde aynı şekilde yapmak mümkün değil. Birkaç yıl sonra ev robotlarına "Bulaşık makinesini boşalt" veya "Salonu toparla" denmesi bilimkurgu sayılmayacak. Robotik yapay zekâ fiziksel emeğin maliyetini düşürebilir. Tarım, inşaat, üretim ve bakım gibi alanlar etkilenecek. Robot fiyatı 20 bin dolara düşer ve on yıl kullanılırsa günlük maliyet yaklaşık 5,5 dolar olur. Sanayi devrimi kas gücünü, bilgisayar devrimi hesaplamayı makineleştirdi. Şimdi makinelerin ellerini kullanması gündemde.
