Spot మరింత మెరుగైన తర్కశక్తి కోసం Boston Dynamics Gemini వైపు మొగ్గు చూపుతోంది

చిన్న ప్రకటన, కానీ రోబోటిక్స్‌కు పెద్ద సంకేతం

Spot‌ను మరింత తెలివిగా 만들ేందుకు Google DeepMind యొక్క Gemini‌ను ఉపయోగిస్తున్నామని Boston Dynamics చెబుతోంది, మరియు ఆ మోడల్‌ను AIVI-Learning‌కు మెరుగైన తర్కశక్తి మరియు అనుకూలతను తీసుకువచ్చే మార్గంగా కంపెనీ వివరిస్తోంది. అందించిన సోర్స్ టెక్స్ట్ చిన్నదే అయినప్పటికీ, వ్యూహాత్మక దిశ స్పష్టంగా ఉంది. అత్యంత గుర్తింపు పొందిన రోబోటిక్స్ కంపెనీలలో ఒకటి, ఇప్పుడు కదలిక మరియు నియంత్రణను మించి, పరిస్థితులను మరింత లవచికంగా అర్థం చేసుకోగల సిస్టమ్స్ వైపు అడుగులు వేస్తోంది.

ఇది ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే రోబోటిక్స్ చాలా కాలంగా నిర్మిత పనుల్లో అద్భుతంగా పనిచేసినా, గందరగోళంగా ఉన్న పరిస్థితుల్లో ఇబ్బంది పడింది. వాతావరణం అంచనా వేయగలిగినప్పుడు, నియమాలు స్థిరంగా ఉన్నప్పుడు, మరియు సాధ్యమైన చర్యల పరిధి తక్కువగా ఉన్నప్పుడు రోబోలు అత్యంత నమ్మదగినవిగా ఉంటాయి. కానీ పరిస్థితులు మారినప్పుడు, సూచనలు అస్పష్టంగా మారినప్పుడు, లేదా ఒక యంత్రం కఠినంగా రాసిన క్రమాన్ని అనుసరించకుండా తదుపరి ఏమి చేయాలో నిర్ణయించాల్సినప్పుడు సవాలు మొదలవుతుంది. అందువల్ల ఈ సందర్భంలో “తర్కశక్తి” మరియు “అనుకూలత” అనేవి కేవలం మార్కెటింగ్ పదాలు కావు. అవి ఈ రంగంలోని అత్యంత కఠినమైన, ఇప్పటికీ పరిష్కారం కాని ఇంజనీరింగ్ సమస్యలలో ఒకదానిని సూచిస్తాయి.

ఈ మార్పుకు Spot ఒక ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరమైన వేదిక. ఆ నాలుగు కాళ్ల రోబో, మనుషులకు కష్టం లేదా ప్రమాదకరమైన స్థలాల్లో కదలికతో ఇప్పటికే అనుసంధానించబడింది, మరియు దాని విలువ కేవలం బాగా నడవడంలోనే కాదు, అది ఏమి చూస్తోంది, ఎలా స్పందించాలి అన్నదాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో కూడా ఉంది. Boston Dynamics సూచించినట్లుగా Gemini, AIVI-Learning‌ను మెరుగుపరిస్తే, ఆ లాభం సహజ భాషా పరస్పర చర్యలకే పరిమితం కాదు. అది నిజ జీవిత పరిసరాలలో రోబోటిక్ ప్రవర్తనను మరింత తక్కువ భంగురంగా చేయడం గురించి ఉంటుంది.

ప్రయోగంలో “తర్కశక్తి” అంటే ఏమిటి

రోబోటిక్స్‌లో మెరుగైన తర్కశక్తి అంటే మానవుల మాదిరి అబ్స్ట్రాక్ట్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను తప్పనిసరిగా సూచించదు. అది చాలాసార్లు perception‌ను action‌తో మరింత సమర్థవంతంగా అనుసంధానించడం అని అర్థం. ఒక రోబో ఒక దృశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి, ఏమి ముఖ్యమో ఊహించాలి, పోటీ పడుతున్న పనుల మధ్య ఎంపిక చేసుకోవాలి, మరియు వాతావరణం మారినప్పుడు సర్దుబాటు చేసుకోవాలి. ఈ శృంఖలలో చిన్న పురోగతులైనా ఒక సిస్టమ్‌ను మరింత ఉపయోగకరంగా చేయగలవు, ఎందుకంటే అవి నిరంతర మానవ పర్యవేక్షణ మరియు ముందుగానే ప్రోగ్రామ్ చేసిన contingency‌ల అవసరాన్ని తగ్గిస్తాయి.

అనుకూలత కూడా అంతే ప్రాక్టికల్. జాగ్రత్తగా సిద్ధం చేసిన వాతావరణాల్లో మాత్రమే పనిచేసే రోబోకు ఆర్థిక పరిమితి ఉంటుంది. layout, lighting, obstacles, లేదా instructions‌లో మార్పులను ఎదుర్కోగల రోబో, మరింత డిమాండింగ్ industrial మరియు field deployments‌లోకి వెళ్లగలదు. అందుకే ఇక్కడ పేర్కొన్న pairing గమనించదగినది. Boston Dynamics hardware, movement, మరియు deployment అనుభవాన్ని తెస్తుంది. Gemini‌ను interpretation మరియు decision-making‌ను మెరుగుపరిచే ఒక layer‌గా నిలుపుతున్నారు.

ప్రకటనలో AIVI-Learning ప్రాధాన్యం మరింత విస్తృతమైన trend‌ను కూడా సూచిస్తోంది. రోబోటిక్స్ కంపెనీలకు ఇప్పుడు కేవలం పనిని నెరవేర్చే కాకుండా నేర్చుకుని సాధారణీకరించే systems అవసరం. సంప్రదాయ ఆటోమేషన్ ఇంకా శక్తివంతమే, కానీ అది చాలాసార్లు శ్రమతో చేసిన setup‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. AI-సహాయ విధానాలు setup సమయాన్ని తగ్గించి, ఒక scenario నుంచి మరొక scenarioకి ఉపయోగకరమైన ప్రవర్తనను రోబోలు తీసుకెళ్లేలా చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. కనీసం అది వాగ్దానం, ఇంకా పరిశ్రమ దాన్ని పూర్తిగా నెరవేర్చలేదు.

ఈ భాగస్వామ్యం రంగం దిశకు ఎందుకు సరిపోతుంది

రోబోటిక్స్ రంగం, భౌతిక వ్యవస్థలు మరియు పెద్ద AI models మధ్య మరింత దగ్గరి సమన్వయం వైపు కదులుతోంది. దాని ఆకర్షణను అర్థం చేసుకోవడం సులభం. Foundation models, language, images, మరియు pattern recognition‌ను పెద్ద స్థాయిలో నిర్వహించగలవని చూపాయి. అదే సమయంలో, భౌతిక రోబోలకు ఇంకా ఆ విస్తృత సామర్థ్యాన్ని నమ్మదగిన చర్యగా మార్చే మెరుగైన మార్గాలు కావాలి. రెండింటినీ కలపడం స్పష్టమైన తదుపరి అడుగు, understanding మరియు execution మధ్య ఉన్న సాంకేతిక అంతరం ఇంకా పెద్దదిగానే ఉన్నా.

Boston Dynamics మొదటి నుంచి ప్రారంభించడం లేదు. దాని రోబోలు ఇప్పటికే సమర్థవంతమైన కదలికలకూ, మెరుగైన autonomy ప్రదర్శనలకూ ప్రసిద్ధి. కానీ కేవలం mobility మాత్రమే ఒక machine‌ను general-purpose machine‌గా మార్చదు. ఉపయోగకరమైన autonomy కోసం goals, context, మరియు exceptions గురించి నిర్ణయశక్తి అవసరం. అందుకే తర్కశక్తి మరియు అనుకూలతను మెరుగుపరుస్తుందని చెప్పబడుతున్న model, నిజ జీవిత operational constraints‌లో బాగా పనిచేస్తే, దాని ప్రభావం చాలా పెద్దదిగా ఉండవచ్చు.

అయితే constraints వైపును నిర్లక్ష్యం చేయకూడదు. భౌతిక systems‌కు software products‌లో అంతగా అవసరం లేని స్థాయిలో robustness అవసరం. ఒక chatbot అసౌకర్యకరమైన సమాధానానికి మన్నించబడవచ్చు. కానీ మనుషులు, పరికరాలు, లేదా అసమాన నేల చుట్టూ పనిచేసే ఒక రోబో పరిస్థితిని తప్పుగా చదివితే అంత సులభంగా మన్నించబడదు. అందుకే AI-enabled robotics‌లో వచ్చే ప్రతి పురోగతిని noveltyతో మాత్రమే కాకుండా consistency, safety, మరియు ఏదైనా తప్పు జరిగినప్పుడు recover అయ్యే సామర్థ్యంతో కూడా తీర్పు చేయాలి.

తరువాత ఏమి గమనించాలి

ఇప్పుడు ప్రధాన ప్రశ్న AI models రోబోట్లతో అనుసంధానమవుతాయా లేదా అన్నది కాదు. అది ఇప్పటికే పరిశ్రమ అంతటా జరుగుతోంది. నిజమైన ప్రశ్న, ఆ integration ఎంత practical capability‌ను జోడిస్తోంది అనేది. Gemini, AIVI-Learning ద్వారా Spot యొక్క reasoning మరియు adaptability‌ను మెరుగుపరుస్తుందని Boston Dynamics చెబుతోంది. తదుపరి proof point ఏమిటంటే, ఈ మెరుగుదలలు demos బయట నిజంగా ముఖ్యమైన పనుల్లో కనిపిస్తాయా: inspection, navigation, operator interaction, మరియు మారుతున్న environments‌లో operation.

అవి కనిపిస్తే, ఈ ప్రకటన రోబోటిక్స్‌లో ఒక పెద్ద మలుపులో భాగంగా కనిపిస్తుంది. అలా కాకపోతే, మంచి perception మరియు మంచి language మాత్రమే సరిపోవని industry consensus‌ను ఇది ఇప్పటికీ ప్రతిబింబిస్తుంది. రోబోలకు loop‌లో బలమైన decision-making అవసరం. ఏదేమైనా, Gemini ఎంపిక competitive pressure ఎక్కడ పెరుగుతోందో చూపిస్తోంది: కేవలం అద్భుతంగా కదిలే machines‌ను నిర్మించడంలో మాత్రమే కాదు, ఏ movement నిజంగా అవసరమో మరింత సమర్థవంతంగా నిర్ణయించగల machines‌ను నిర్మించడంలో కూడా.

అదే modern robotics గెలిచే లేదా ఓడే కఠినమైన మధ్యస్థానం. Hardware capability ఒక రోబోను గదిలోకి తీసుకువస్తుంది. Reasoning మరియు adaptability అది అక్కడ ఉన్నప్పుడు విలువైనదేదైనా చేయగలదా లేదా అన్నది నిర్ణయిస్తాయి.

ఈ వ్యాసం The Robot Report నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.