چاپ

بازار آریا - ایسنا: با موفقیت هوش مصنوعی مولد، صحبت‌های زیادی درباره امکان آوردن هوش انعطاف‌پذیر مدل‌های زبانی بزرگ به دنیای فیزیکی شکل گرفته است. این نوع هوش که اغلب «هوش مصنوعی مجسم» نامیده می‌شود، یکی از عمیق‌ترین فرصت‌ها در حوزه فناوری و اقتصاد جهانی است.
به گزارش روبات ریپورت، شاید بتوان استدلال کرد که آینده هوش مصنوعی مجسم روشن است، اما مسیر آن بسیار ساده‌تر از مسیر پیش روی هوش مصنوعی در قلمرو کاملا دیجیتالی به نظر می‌رسد. راه رسیدن به «چت‌جی‌پی‌تی» (ChatGPT) برای حوزه روباتیک، چندین سرعت متفاوت دارد و برای تبدیل شدن این ایده به واقعیت، به پیشرفت‌های جدیدی نیاز است. این ایده، پیامدهایی را برای بنیان‌گذاران و سرمایه‌گذاران استارت‌آپ‌ها به همراه خواهد داشت که این گزارش آنها را در چند توصیه خلاصه کرده است. خودکارسازی روباتیک یک امر اجتناب‌ناپذیر است و علت عدم قطعیت در این پرسش نهفته شده که این کار چگونه امکان‌پذیر خواهد شد. شرکت «آمازون» (Amazon) از زمان خرید شرکت «کیوا سیستمز» (Kiva Systems) در سال 2012، بیش از 750 هزار روبات را در انبارهای خود مستقر کرده است. استارت‌آپ‌ها و سرمایه‌گذاران تلاش می‌کنند تا برنامه‌های کاربردی بعدی را به تصویر بکشند که می‌توانند به این سطح از هم‌سویی بین قابلیت‌های روباتیک و نیازهای بازار دست یابند. خط سیر هوش مصنوعی، یک متغیر کلیدی در این فرآیند است و مدل‌های قوی جدید می‌توانند تغییرات مطلق بازی باشند، اما در روند توسعه این مدل‌ها کجا ایستاده‌ایم؟ برای درک بهتر این پرسش باید به صحبت‌های متخصصان باتجربه حوزه روباتیک و افرادی توجه کنیم که در حال توسعه مدل‌های پایه روباتیک هستند.
گامی به سوی هوش مصنوعی مجسم
هدف از پژوهش‌های پیرامون هوش مصنوعی مجسم، ایجاد نوعی هوش روباتیک است که به ‌جای انجام دادن یک کار ویژه، همه‌منظوره باشد و آن قدر انعطاف‌پذیر عمل کند که بدون نیاز به آموزش اختصاصی، از عهده رسیدگی به موارد استفاده جدید یا بسیار پویا برآید. مدل‌های پایه روباتیک همه منظوره، دو وعده را نوید می‌دهند.
1. آنها موارد استفاده حوزه روباتیک را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهند.
2. آنها زمان‌بندی طولانی تجاری‌سازی سیستم‌های روباتیک را کاهش می‌دهند.
هر دو وعده در قلمرو کاملا دیجیتال توسط مدل‌های هوش مصنوعی مانند «چت‌جی‌پی‌تی-4» (GPT-4)، «جمینای» (Gemini)، «کلود» (Claude) و «لاما» (Llama) محقق می‌شوند. این مدل‌ها روزنه‌ها را به روی موارد استفاده جدید و بی‌شمار باز کرده‌اند. این در حالی است که مدل‌های کوچک و تک‌منظوره، هوش مصنوعی را در یک مسیر سریع به سمت منسوخ شدن قرار می‌دهند.
مدل‌های همه‌منظوره به یک روش واقعی برای ساختن تقریبا هر چیزی در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. شاید بتوان پیش‌بینی کرد که یک مدل جدید شبیه به چت‌جی‌پی‌تی بر توسعه اپلیکیشن‌های روباتیک مسلط خواهد شد. در هر حال، این هدف در کوتاه‌مدت محقق نخواهد شد. در عوض، انتظار می‌رود که روش‌های هوش مصنوعی مولد به ‌تدریج به حوزه روباتیک القا شوند و مدتی با حوزه روباتیک کلاسیک هم‌زیستی داشته باشند.
حوزه روباتیک به لطف روش‌های هوش مصنوعی مولد به‌طور پیوسته در حال پیشرفت است. استارت‌آپ‌های امروزی از روش‌هایی استفاده می‌کنند که نویدبخش هوش جامع‌تر، انعطاف‌پذیرتر و ورود سریع‌تر به بازار هستند. آنها فقط به یک مدل جهانی به عنوان پایه و اساس برنامه خود متکی نیستند. مدل‌های همه‌منظوره، پتانسیل تبدیل شدن به پایه‌ توسعه روباتیک را دارند و مدل‌های پژوهشی مانند «RT-X» گوگل نیز آنها را برجسته کرده‌اند.