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Die Muttergesellschaft von Google setzt 100 Roboter im Büro ein. Wie weit ist es von „selbstlernenden“ Robotern?

2021-11-24

Wie weit hat sich der Roboter inzwischen entwickelt?

In dem Moment, in dem das illusorische Meta-Universum mit hoher Frequenz über den Bildschirm wischt, ist diese Frage fast wie eine Parallelexistenz und weckt unsere Neugier. Denn es geht um den Prozess des intelligenten Lebens und um die Qualität und Effizienz, Roboter uns Menschen dienen zu lassen.

Es gibt eine solche Sichtweise: Die Roboterwelt von heute ist der Computerwelt von vor 50 Jahren sehr ähnlich. Es gibt viele Diskussionen und optimistische Ansichten darüber, was Roboter den Menschen in ihrem täglichen Leben helfen können, aber sicher ist, dass in der Zukunft noch ein weiter Weg vor uns liegt.

Die meisten Roboter sind wie Großrechner der 1960er und 1970er Jahre: teure Spezialmaschinen, die von Experten bedient werden und spezielle Aufgaben in speziell entwickelten Umgebungen ausführen.

Eine Reihe von Innovationen, insbesondere die Erfindung des Mikroprozessors, machten Computer billiger, kleiner und leistungsfähiger, als man dachte. Derzeit befinden wir uns auch am Knotenpunkt einer ähnlichen Transformation in der Robotik. Die neuesten Fortschritte beim maschinellen Lernen, gepaart mit immer ausgereifterer und fortschrittlicherer Sensortechnologie und kostengünstiger Hardware, bedeuten, dass wir näher denn je daran sind, Roboter zum Mainstream zu machen.

Wir wissen, dass Menschen Vision, Verständnis, Navigation und Aktion auf natürliche Weise kombinieren können, um herumzulaufen und ihre Ziele zu erreichen, und Roboter benötigen normalerweise sorgfältige Anweisungen und Programmierung, um diese Dinge zu erreichen. Aus diesem Grund werden Roboter schnell sehr kompliziert, um Aufgaben auszuführen, die wir in einer stark variablen Umgebung für einfach halten.

Gegenwärtig gibt es viele Akteure in verschiedenen Dienstleistungsbereichen wie Heimservice, Terminalverteilung, Gewerbereinigung und Beratung und Erklärung. Aber welches Level und Stadium hat das Robotik-Feld erreicht?

Wir haben festgestellt, dass Google, das Spitzenunternehmen im KI-Bereich, eine bemerkenswerte Nachricht veröffentlicht hat, dass Googles Muttergesellschaft Alphabet mehr als 100 autonome Roboter in seinen Büros eingesetzt hat, um Reinigung, Müllsortierung und andere einfache Aufgaben durchzuführen. Diese Aufgabe wurde diesen Robotern mit Onboard-Software für künstliche Intelligenz von Alphabets Everyday Robots-Unternehmen übertragen, das eine unmittelbare Vision hat, Soldaten für Tausende von Tagen aufzuziehen.

Wir versuchen auch, dieses sehr repräsentative Roboterunternehmen zu erkunden, um die Fähigkeiten, die Roboter jetzt erreichen können, und ihr zukunftsorientiertes Denken zu verstehen.

Es versteht sich, dass Alphabet so viele seiner eigenen Roboter einsetzen muss, um einen Allzweckroboter zu bauen, der selbstständig lernen und mehrere Aufgaben in einer „unstrukturierten“ Umgebung bewältigen kann, anstatt nur einen in einem einzigen Labor anzugreifen Umgebung. Vorprogrammiert für spezielle Aufgaben.

Derzeit werden auf dem Google-Campus in der Bay Area rund 100 Prototypen sortiert, recycelt und von Tischen gewischt.

Der Hauptgrund dafür ist, dass Roboter in der täglichen Umgebung funktionieren können. Es ist notwendig, sich von der mühsamen Codierung zu befreien, sondern spezifische strukturierte Aufgaben zur richtigen Zeit und auf die richtige Weise zu erledigen. Die abschließende Schlussfolgerung ist, dass Ingenieure Maschinen beibringen müssen, nützliche Aufgaben zu erfüllen, und sie nicht nur zu programmieren.

Sie organisierten Aufgaben wie Müllsortierung und Reinigung für die Roboter im Bürobereich. Da in einem typischen Büro niemand den Müll auf Verunreinigungen überprüft, ist es eine sehr wertvolle Frage, diese Arbeit von Robotern erledigen zu lassen. Jetzt kann derselbe Müllsortierroboter mit einer Rakel zum Abwischen des Tisches ausgestattet werden und kann lernen, die Tür mit demselben Greifer zu öffnen, der den Becher greift.

Diese Maschinen haben eine große Radbasis mit einem langen Pfosten, der herausragt. Oben befindet sich ein Multi-Kamera-Array mit einem rotierenden Lidar-Sensor unten, um "die Welt um Sie herum zu verstehen".

Damit diese Roboter lernen, diese Aufgaben zu erledigen, verwenden Ingenieure verschiedene Techniken des maschinellen Lernens. Dazu gehören Simulation, Reinforcement Learning und Collaborative Learning. Jede Nacht üben Zehntausende virtuelle Roboter in einem virtuellen Büro in einem Cloud-Simulator das Sortieren von Müll; übertragen dann ihr Training auf echte Roboter, um ihre Sortierfähigkeiten zu verbessern. Dieses reale Training wird dann wieder in die simulierten Trainingsdaten integriert und mit anderen Robotern geteilt, um die Erfahrung und das Lernen jedes Roboters mit allen Robotern zu teilen.

Nach solch einem hochintensiven Lernen ist es nun möglich, komplexe Aufgaben (zB Türen öffnen) an einem Tag zu lernen, mit einer höheren Erfolgsquote als vor fünf Jahren, als es "vier Monate" dauerte, Objekte zu greifen.

In den letzten Monaten haben diese Roboter Tausende von Müllstücken sortiert und die Müllverschmutzung im Büro von 20 % (der Wert, wenn Menschen Gegenstände auf Paletten legen) auf weniger als 5 % reduziert.

Zusammengenommen zeigen sie, dass es möglich ist, a KI-Robotersystem das alle Funktionen des Roboters integriert und einige wirklich nützliche Dinge tun kann: die Schadstoffbelastung auf unter 5 % reduzieren und den Müll erfolgreich von der Deponie abtransportieren. Zweitens bewiesen sie, dass Roboter durch Übung lernen können, neue Aufgaben in der realen Welt auszuführen, anstatt dass Ingenieure jede neue Aufgabe, Anomalie oder Verbesserung „handschreiben“ müssen.

Können Sie wirklich spüren, dass eine solche Kraft von Robotern die Ankunft einer intelligenteren Welt vorantreibt? Dahinter steckt ein solches Unternehmen, das nicht zu vermeiden ist, und das ist dieses Unternehmen namens Everyday Robots. Es ist auch an der Zeit, einige dieser Schlüsselrollen vorzustellen.

Sie stammen aus Googles Moon Landing Plant X und haben mit dem Google-Team zusammengearbeitet, um einen neuen Robotertyp zu bauen. Ein Roboter, der von selbst lernen kann und jedem (fast) allem helfen kann.

Ihre Vision ist es, Roboter zu schaffen, die die physische Welt transformieren, genau wie die transformative Kraft unseres Computers in der digitalen Welt. Aber dazu müssen wir zuerst das schwierigste Problem in der Robotik lösen – Roboter bauen, die lernen können, uns bei allem zu helfen.

Heutige Roboter sind sehr gut in drei Dingen – Stärke, Präzision und Wiederholung. Aber in anderer Hinsicht sind sie wirklich schlecht: den neuen Raum und die neue Umgebung verstehen und mehr als eine Sache tun. Kurz gesagt, ihre sehr begrenzten Fähigkeiten kommen von Leuten, die sie so programmieren, dass sie nur ein Problem in einer Umgebung lösen.

Wie man also knackt, um die Lücke zwischen den Einzweckrobotern von heute und den Hilfsrobotern von morgen zu schließen, baut ihr Unternehmen Roboter, die in unserer Welt leben und selbst lernen können. Dies ist eine facettenreiche Herausforderung, die noch schwieriger ist, als selbstfahrende Autos zu bauen, denn die Robotik hat keine Regeln zu befolgen.

"Wir bewegen uns weg von einer Welt, in der Roboter sorgfältig codiert werden müssen, hin zu einer Zukunft, in der Roboter lernen können." Dies ist das Ziel, das Everyday Robots seit jeher betont.

Sie wollen die Assistenzroboter aus der Science-Fiction Wirklichkeit werden lassen. Dazu müssen die schwierigsten Probleme der Robotik gelöst werden. Einmal erreicht, kann dies die kleinen Probleme lösen, die täglich Milliarden von Stunden in Anspruch nehmen, und Menschen auf der ganzen Welt wertvolle Zeit geben, um Dinge zu tun, die unser Potenzial freisetzen können.

Im Vergleich zum Meta-Universum können Roboter, abgesehen von der virtuellen Welt, realer sein. Sobald die Technologie und die Produkte ausgereift sind, wird dies die Menschen dazu bringen, Robotern zu vertrauen, um zeitaufwändige, sich wiederholende und langweilige tägliche Aufgaben zu bewältigen. Eine Welt, in der wir unsere Zeit mit Dingen verbringen können, die wirklich wichtig sind, wird auch herauskommen.

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