In navolging van het grote model is ‘embody intelligence’ dit jaar een nieuwe hotspot in de technologie-industrie geworden en wordt het beschouwd als de sleutelrichting in de nieuwe golf van kunstmatige intelligentie (AI). Er zijn veel start-ups ontstaan, de financiering heeft nieuwe hoogtepunten bereikt en de technologie is blijven doorbreken... Als de meest representatieve entiteit op dit gebied versnellen humanoïde robots de industrialisatie onder de katalyse van grote modellen.
Als grote modellen worden beschouwd als ‘interessante zielen’, hebben mensachtige robots die worden aangedreven door ‘belichaamde intelligentie’ een ‘knap uitziende huid’ en zijn ze op veel gebieden krachtige assistenten voor mensen geworden.
Robots opnieuw definiëren
Als brug tussen de virtuele ruimte en de echte ruimte verwijst ‘belichaamde intelligentie’ naar de integratie van AI in fysieke entiteiten zoals robots, waardoor ze de mogelijkheid krijgen om de omgeving waar te nemen, te leren en er dynamisch mee te interacteren, net als mensen.
De term 'belichaamde intelligentie' heeft zelf een sterke filosofische kleur van technologie. In 1945 stelde de Franse filosoof Maurice Merleau-Ponty het concept van "belichaming" voor, in de overtuiging dat mensen met hun lichaam moeten communiceren en de omringende omgeving moeten waarnemen om de wereld te begrijpen. In 1950 stelde de Britse computerwetenschapper Turing, bekend als de "vader van AI", voor het eerst het concept van "belichaamde intelligentie" voor in zijn artikel "Computing Machinery and Intelligence".
In feite worden industriële robots (robotarmen) met een relatief laag intelligentieniveau al lange tijd op grote schaal gebruikt in de maakindustrie, wat kwaliteits- en efficiëntieverbeteringen met zich meebrengt. Traditionele industriële robots zijn echter een combinatie van "vaste programma's + robotarmen", terwijl robots die worden aangedreven door "belichaamde intelligentie" een herhaling zijn van "multimodale perceptie + besluitvorming in het brein".
Xu Huazhe, assistent-professor aan het Institute of Cross-Disciplinary Information Sciences van de Tsinghua Universiteit, gelooft dat robots in de toekomst een verscheidenheid aan vormen zullen vertonen: tweevoetige, viervoetige, wielen, mechanische honden, intelligente drones en zelfs mechanische bijen, maar ook mensachtige robots. zijn het meest aanpasbaar aan de menselijke samenleving en zullen de robots worden die mensen het beste kunnen helpen.
Humanoïde robots kunnen het probleem van de ‘last mile’ van de productielijn oplossen. Veel gepersonaliseerde en op maat gemaakte producten kunnen niet op uniforme wijze op de assemblagelijn worden geassembleerd, waarvoor humanoïde robots met generalisatiemogelijkheden nodig zijn om in massa geproduceerde onderdelen te "helpen" te assembleren tot producten op basis van de aanpassingsbehoeften van de klant. In complexere en veranderlijke scenario's zoals thuisdiensten en openbare diensten hebben humanoïde robots ook meer voordelen en kunnen ze zich aanpassen aan verschillende omgevingen en behoeften om een verscheidenheid aan taken uit te voeren.
Drie grote moeilijkheden die overwonnen moeten worden
De ontwikkeling van humanoïde robots begint met het leren en imiteren van mensen. De moeilijkheden bij de ontwikkeling ervan kunnen ook worden begrepen door het te vergelijken met het menselijk brein, het cerebellum en het lichaam. Het ‘brein’ is voornamelijk verantwoordelijk voor het autonome leer-, plannings- en besluitvormingscentrum van de robot; het "cerebellum" is verantwoordelijk voor bewegingscontrole, inclusief lopen tot rennen en springen, en van eenvoudig grijpen tot complexe handbewegingen; en het "lichaam" omvat de romp- en ledematenstructuur en het behendige handontwerp.
Jiao Jichao, vice-president en directeur van het onderzoeksinstituut van UBTECH Robotics, vertelde verslaggevers dat er op deze drie belangrijke gebieden veel technische problemen moeten worden overwonnen: in termen van het ‘brein’ zijn cloud-edge-end geïntegreerde computerarchitectuur, multimodale perceptie en omgevingsmodellering van groot belang. de focus van de technologie van de afgelopen jaren. "De grootste moeilijkheid bij menselijke imitatie ligt in de imitatie van het menselijk brein, en de bestaande wetenschappelijke theorieën zijn verre van voldoende om het menselijk brein te bestuderen"; in termen van het "cerebellum" zijn de mogelijkheden voor interactie tussen mens en computer, complexe terreinpassage, gecoördineerde fijne operaties over het hele lichaam, enz. belangrijke richtingen; in termen van het "lichaam" zijn sleuteltechnologieën zoals een bionisch transmissiemechanisme met een rigide flexibele koppeling, een zeer compacte structuur van de ledematen van de robot en een behendig handontwerp belangrijke hardwarefundamenten die nodig zijn voor de flexibele beweging van humanoïde robots.
De opkomst van grote modellen heeft het ‘brein’ van de robot aanzienlijk ‘geëvolueerd’, de veelzijdigheid en generalisatie van robots aanzienlijk verbeterd, en zal naar verwachting de ontwikkelingskosten van humanoïde robots verlagen en hun intrede in duizenden huishoudens versnellen.
Volgens Yang Fengyu, oprichter en CEO van Uniqi Robotics Technology Co., Ltd., maakt de industrie nu vooral gebruik van vooraf getrainde grote modellen om robots vooraf te trainen om ze sterkere leermogelijkheden te geven; grote modellen kunnen het leren van specifieke taken overbrengen naar robottaken om hun aanpassingsvermogen te verbeteren; Bovendien kunnen de multimodale verwerkingsmogelijkheden van grote modellen worden gebruikt, gecombineerd met verschillende inputs zoals zicht, gehoor en aanraking, om het begrip van de robot van complexe scènes te verbeteren.