Çin merkezli Spirit AI, insansı robotların doğal dilde verilen komutları anlayıp çok aşamalı fiziksel görevleri yerine getirebileceği “GPT-3.0 seviyesi” bir aşamaya 2027 ortasında ulaşabileceğini öngörüyor. Ancak sektör temsilcileri, ticari kullanımın hâlâ pilot uygulamalarla sınırlı olduğunu vurguluyor.

İnsansı robot teknolojilerinde yapay zekâ destekli yeni bir eşik tartışılıyor. Spirit AI’ın kurucu ortağı ve baş bilim insanı Gao Yang, şirketin hedefinin robotların tekil komutların ötesine geçerek insanlarla doğal dil üzerinden iletişim kurması ve fiziksel ortamlarda makul eylem dizileri oluşturması olduğunu söyledi. Şirket, bu gelişmeyi ChatGPT’nin metin tabanlı yapay zekâ alanında yarattığı dönüşüme benzetiyor.

Spirit AI, Robotlar İçin “GPT-3.0 Seviyesi” Hedefliyor

Spirit AI’a göre insansı robotlar, 2027 ortasına kadar doğal dil komutlarını daha iyi anlayan ve bu komutlara göre birden fazla fiziksel adımı planlayabilen bir yapay zekâ seviyesine yaklaşabilir. Gao Yang, kullanıcıların robotlara günlük dilde görev verebileceği; robotların da görevi tamamlamak için uygun fiziksel hareketleri oluşturmayı deneyebileceği bir sistem üzerinde çalıştıklarını belirtti.

Şirketin geliştirdiği “Universal Brain” yaklaşımı, robotların yalnızca önceden tanımlanmış tek bir göreve bağlı kalmadan farklı çalışma ortamlarına uyum sağlamasını hedefliyor. Spirit AI’ın Moz1 adlı tekerlekli insansı robotları, pil üreticisi CATL ve e-ticaret şirketi JD.com’un bazı üretim ve operasyon alanlarında kullanılıyor. Şirketin insan kaynaklı fiziksel veri toplama kapasitesini artırarak robotların çevresel değişkenlere karşı daha dayanıklı hâle gelmesini amaçladığı aktarılıyor.

Gerçek Dünya Verisi, Robot Eğitiminin Merkezinde

Spirit AI, robot eğitiminde simülasyon yerine gerçek hayattan toplanan hareket ve etkileşim verilerine ağırlık veriyor. Şirket, Çin genelinde yaklaşık 1.000 veri toplama çalışanının günlük fiziksel görevleri gerçekleştirirken kullandığı ekipmanlardan elde edilen verileri işliyor. Bu yöntem, özellikle esnek ve değişken nesnelerle yapılan işlerde robotların davranış modelini geliştirmeyi amaçlıyor.

Şirketin verilerine göre bugüne kadar 200 bin saatten fazla insan-robot etkileşim ve hareket verisi toplandı. Hedef, 2026 sonuna kadar bu veri hacmini 1 milyon saatin üzerine çıkarmak. Gao Yang, elektrik kabloları gibi şekli sürekli değişen nesnelerin simülasyon ortamında yeterince gerçekçi biçimde modellenmesinin zor olduğunu belirtti. Bu nedenle insan hareketlerinden elde edilen farklı ve düzensiz veri setlerinin, insansı robotların gerçek dünyadaki görevleri öğrenmesinde kritik rol oynadığı ifade ediliyor.

Endüstride İlk Uygulamalar Başlarken Beklentiler Temkinli

Robotik sektöründeki değerlendirmeler, insansı robotların yaygın ve bağımsız kullanımına henüz uzak olunduğunu gösteriyor. Citrini Research tarafından yayımlanan ve San Francisco Körfez Bölgesi’ndeki robotik laboratuvarları, mühendisler ve yatırımcılarla yapılan görüşmelere dayanan rapor; mevcut çözümlerin büyük bölümünün geliştirme, eğitim, uzaktan kontrol veya pilot uygulama aşamasında olduğunu ortaya koydu.

Rapora göre robotların yürüme ve temel hareket kabiliyetleri önemli ölçüde olgunlaşmış durumda. Buna karşılık, hassas el becerisi, karmaşık nesne manipülasyonu ve daha önce karşılaşılmamış durumlara uyum sağlama alanlarında ciddi gelişim ihtiyacı sürüyor. Şişe kapağı açma gibi ince motor becerileri gerektiren işler hâlâ robotların zorlandığı görevler arasında yer alıyor. Gao Yang da ev ortamlarının sanayi ve ticari alanlara kıyasla çok daha karmaşık olduğunu, insansı robotların ev kullanımına geçişinin en az sekiz yıl daha sürebileceğini ifade etti. Buna karşın önümüzdeki bir ila iki yılın, üretim ve ticari operasyonlarda ilk genişleme dönemi olabileceği değerlendiriliyor.