San Franciscossa sijaitseva startup-yritys Physical Intelligence on kerännyt yli miljardin dollarin investoinnit ml. OpenAIlta, projektina yhdistää fysiikka ja tekoäly antaakseen roboteille ihmismaista ymmärrystä fyysisestä ympäristöstä.
Tärkeimmät havainnot:
- Yritys on saanut 400 miljoonan dollarin rahoituksen lupaavilta sijoittajilta tavoitteena kehittää roboteille merkittävä tekoälypäivitys.
- Physical Intelligence hyödyntää suuria kielimalleja robottien älykkyyden perustana ratkaistakseen avoimia ongelmia ilman perinteistä ohjelmointia.
- Vuonna 2023 koottu tutkimusryhmä osoitti, että runsaalla koulutusdatalla robotit voivat oppia uusia taitoja.
- Sijoittajat, kuten OpenAI, uskovat yrityksen tulevaisuuden potentiaaliin, vaikka jotkut asiantuntijat kehottavat varovaisuuteen.
- Fyysisen maailman älykkyyden haaste pysyy suurena, sillä insinööriratkaisut ovat yhä kriittisiä robottien tehokkaan toiminnan kannalta.
Yhtiön Visionäärinen Tavoite
San Franciscon Mission Districtillä sijaitsee Physical Intelligencen (PI tai π) päämaja, mikä herättää mielenkiintoa sijoittajien keskuudessa. Yksi ovi johtaa hektiseen työympäristöön, jossa sekä ihmiset että koneet toimivat rinnakkain. Yritys pyrkii antamaan roboteille merkittävän tekoälypäivityksen, mikä on saanut sijoittajat lupaamaan 400 miljoonan dollarin rahoituksen.
Yhtiön toimitusjohtaja Karol Hausman kuvaili, kuinka he suunnittelevat ratkaisua “fysiikan älykkyyden” ongelmaan syöttämällä roboteille sensorien ja liiketietojen avulla valtavat määrät dataa. Tämä lähestymistapa tähtää siihen, että robotit ymmärtäisivät fyysisen maailman ihmismäisesti.
AI:n Mahdollisuudet ja Haasteet
Physical Intelligence uskoo hyödyntävänsä suuria kielimalleja (LLM) robottien älykkyyden perustana. LLM:t ovat aiemmin transformoineet tekstin käsittelyä, mutta nyt niiden mahdollista soveltamista robotteihin tutkitaan. Vuonna 2022 Hausman ja hänen tiiminsä osoittivat, kuinka LLM:t voivat auttaa robotteja ratkaisemaan avoimia ongelmia ilman perinteistä ohjelmointia.
- Heidän kokeilunsa Googlella Mountain View:ssa esittivät, kuinka LLM voi auttaa robotteja tekemään järkeviä toimintasuunnitelmia.
- Kuitenkin robottien kyky toimia fyysisessä maailmassa on edelleen rajallinen, mikä asettaa haasteita tavoitteelle kehittää robottia, kuten ChatGPT kielen alalla.
Lähtökohta Robottivallankumoukselle
Vuonna 2023 koottu tutkimusryhmä eri instituutioista osoitti yhden transformer-mallin avulla, että robotit voivat oppia uudenlaisia taitoja. Tämä vahvisti toivoa, että syöttämällä robotille runsaasti koulutusdataa voitaisiin mahdollisesti saavuttaa huomattavia edistysaskeleita.
Startupien ja suuryritysten, kuten Hyundai ja Tesla, kehittämät humanoidirobotit lisäävät myös odotuksia robottivallankumouksesta. Kuitenkaan kaikki eivät ole varmoja siitä, että fyysisen maailman älykkyyttä voitaisiin murtaa samalla tavalla kuin kielimalli OpenAI:n toimesta.
Sijoittajien Usko ja Skeptismi
OpenAI on yksi Physical Intelligencen tukijoista, sillä he ovat tehneet merkittäviä sijoituksia yhtiöön. Sijoittajat uskovat edelleen robotiikan kehittäjien taitoihin ja mahdolliseen tuottoon. Samaan aikaan muut yritykset, kuten Skild, pyrkivät saavuttamaan samanlaisen läpimurron.
Näkemykset ovat kuitenkin jakautuneita, ja esimerkiksi UC Berkeleyn Ken Goldbergin mukaan hype saattaa olla liiallista. Liikkeen saaminen fyysisessä maailmassa vaatii enemmän kuin LLM:iä, kuten perinteisiä insinööriratkaisuja.
Edistysaskelia Robottien Koulutuksessa
Physical Intelligencen perustajat, Hausman, Levine ja Finn, ovat jo osoittaneet edistystä kouluttamalla robotteja monimutkaisissa kotitaloustehtävissä. Ensimmäiset mallit hyödyntävät laajoja määriä koulutusdataa yhdistettynä LLM:iin ja AI-kuvansukupolven malliin, mikä on johtanut yhä ihmismäisempiin liikkeisiin roboteissa.
On kuitenkin oltava tietoisia siitä, että tiettyjä rajoituksia ja kommoja esiintyy edelleen. Tästä huolimatta yhtiön tavoitteena on kehittää aivan uudenlainen kaava robotisaatiolle, joka osoittaa merkkejä elämästä.
