Robot Beyinleri GPT-2 Döneminde Takılı Kaldı

Fiziksel yapay zeka, girişim yatırımlarının en sıcak alanlarından biri olarak milyarlarca dolar yatırım çekerken, robotların gövdeleri beyinlerinin gelişimini bekliyor. Büyük dil modellerini ortaya çıkaran araçların robotiğe uygulanması heyecan yaratırken, Çin'in önde gelen robot üreticisi Unitree'nin Nasdaq muadili borsadaki halka arzında 66 milyar dolar değerlemeye ulaşması ve bu hafta değerinin neredeyse yarısını kaybetmesi, sektördeki temel soruna işaret etti. Analistler, robotların fiziksel kabiliyetleri gelişse de henüz değer yaratan işleri yapacak bilgiye sahip olmadığına dikkat çekiyor.
Geçen hafta düzenlenen Actuate konferansı, bu tabloyu net biçimde ortaya koydu. Robotlar için yapay zeka beyni geliştirenlerin buluşması olan etkinlik, organizatör Foxglove'un verilerine göre 2023'te başladığından bu yana üç kat büyüyerek 1.500 katılımcıya ulaştı. Foxglove, fiziksel yapay zeka model geliştiricilerinin verilerini yönetmelerine ve görselleştirmelerine yardımcı olan bir şirket olarak biliniyor. Konferansta heyecan kadar risk de görünürdü.

Unitree Örneği ve Değer Kaybının Gösterdiği Sorun​

Unitree'nin halka arzı, fiziksel yapay zekaya yönelik yatırım iştahının en somut örneklerinden biri oldu. Şirket, Çin'in Nasdaq benzeri borsasında işlem görmeye başladıktan sonra 66 milyar dolarlık değerlemeye ulaştı. Ancak bu hafta yaşanan sert düşüşle değerinin neredeyse yarısını kaybetti. Analistlere göre bu düşüşün nedeni açık: Robotların donanımsal ve fiziksel becerileri iyileşiyor olsa da, ticari olarak değer üretecek görevleri yerine getirecek yapay zeka olgunluğuna henüz ulaşılamadı.
Bu durum, Actuate konferansında da en çok konuşulan başlıklardan biriydi. Geliştiriciler, robotların sahada güvenilir ve ticari performans sunamamasını, modellerin henüz genelleşememesine bağlıyor. Her türlü görevi yapabilen genelleştirilmiş robotlar inşa etme girişimleri hala çok uzak görülürken, belirli görevler için uçtan uca öğrenme yaklaşımları da güvenilir ürünler ortaya çıkarmış değil.

Robotikte Veri Krizi ve GPT-2 Benzetmesi​

Konferansta bir diğer fiziksel yapay zeka altyapı oyuncusu Avala'nın standındaki "robotik veri krizini çözme" vaadi, sektörün en büyük darboğazını özetledi. Kriz, yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim verisinin eksikliği olarak tanımlanıyor. Geliştiricilere göre çözüm, öncü yapay zeka laboratuvarlarının ilerlemelerini taklit etmekten geçiyor: Daha çeşitli veri setleri bulmak veya oluşturmak, farklı eğitim rejimlerini denemek ve daha iyi pekiştirmeli öğrenme senaryoları geliştirmek.
Model geliştiriciler için simülasyon araçları üreten Antioch girişiminin kurucusu Harry Mellsop, fiziksel yapay zekanın mevcut durumunu "GPT-2 dönemi" olarak tanımlıyor. Bu benzetme, ChatGPT'den önce gelen OpenAI modeline atıf yapıyor. Mellsop'a göre bu eşiği aşmak için daha fazla veri ve işlem gücüne ihtiyaç var. Özellikle yüksek doğruluklu simülasyonlar oluşturmak için kullanılan ışın izlemeye optimize edilmiş GPU'lar kritik önem taşıyor.

Otonom Araçların Avantajı ve Ortak Altyapı​

Sektörde en ileride olan alan otonom araçlar olarak öne çıkıyor. Bunun iki temel nedeni bulunuyor: İnsanlar tarafından sürülen araçlardan ilgili verilerin toplanabilmesi ve temel görevin fiziksel ortamı manipüle etmek değil, temastan kaçınmak olması. Model geliştirme için kullanılan araçların büyük bölümü de otonom araç şirketlerinden geliyor. Örneğin Foxglove, General Motors'un otonom sürüş girişimi Cruise'un eski çalışanları tarafından kuruldu.
Şimdi bu otomobil şirketleri, makine öğrenimi araçlarına yaptıkları yatırımların kendilerini özel insansı robot üreticileriyle rekabet edebilecek konuma getireceğine inanıyor. Tesla, Optimus robotuyla bu stratejiyi zaten deniyor. Otonom araç odaklı Wayve ve araç paylaşım devi Uber de insansı form faktörlerine odaklanan robotik laboratuvarlarını araştırma-geliştirme çalışmaları olarak başlattı.
Wayve CEO'su Alex Kendall, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, "Araçlarla başlamanız gerektiğini düşünüyorum… manipülasyon robotiği beş yıl önceki otonom sürüş gibi" dedi. Kendall, veri altyapısı, simülasyon ve makine öğrenimi operasyonları altyapısının muhtemelen ortak olacağını, ancak simülatör için spesifik dünya modelinin farklı bir son eğitim gerektireceğini belirtti. Kendall, "Ortak nokta çok fazla olacak ama sonra farklı gövdeler için bazı farklılıklara ihtiyaç duyulacak" ifadesini kullandı. Kendall ayrıca herhangi bir donanım platformuna bağlı kalmak için çok erken olduğunu, sensörler ve diğer bileşenlerdeki ilerlemelerin hızla geldiğini ve gerçekten genel bir modelin daha donanımdan bağımsız olması gerektiğini savunuyor.

Dikey Odak mı Genel Beyin mi Tartışması​

Bu görüşe, bu yıl 105 milyon dolarlık tohum yatırım alan dikey entegre insansı robot şirketi Genesis AI'ın başkanı ve kurucu ortağı Théophile Gervet karşı çıkıyor. Gervet, "Bu dalgada beyin stratejisinin işe yaraması için çok erken; bizim görüşümüz donanım ve yapay zekayı birlikte tasarlamak için çok fazla fırsat olduğu yönünde" dedi.
Gervet, sektördeki bir diğer sıcak tartışma olan fiziksel yapay zeka işinin nasıl odaklanması gerektiğine de değindi. Belirli görevleri hedefleyen robot şirketleri sahaya çıkmayı başarıyor: Gritt güneş enerjisi santralleri kuruyor, Agility endüstriyel ortamlarda robotlar konuşlandırıyor ve Bedrock ekskavatörleri otonom olarak işletiyor. Buna karşılık genel amaçlı insansılar laboratuvarlardan çıkamıyor.
Gervet bu ikilemi, "Hiçbir müşteri yüzde 80 başarı oranıyla çalışan genel amaçlı robotu umursamıyor. Birçok oyuncunun genelleştiğini görüyoruz ama dikey odak olmadığı için sağlanan bir değer yok. … ama sonra GPT-2 üzerine dar bir dikey inşa ederseniz, GPT-4 üzerine inşa eden şirket tarafından ezileceksiniz" sözleriyle özetledi.
Belirli bir dikeye yatırım yapma cazibesi, sadece gelir sağlaması değil, aynı zamanda gerçek dünya dağıtım verisi sunması nedeniyle de artıyor. Göreve özgü veriler genel amaçlı modelleri ilerletmek için yeterli çeşitliliğe sahip olmasa da, değer katan bir robot yapmak için önemli görülüyor. Bedrock CTO'su Kevin Peterson, şirketin "vahşi doğada manipülasyonu" anlamanın bir yolu olarak ekskavatörle başladığını, ancak bir dizi inşaat makinesine yayılan bir zeka katmanı geliştirmeyi planladığını belirtti.
Tüm bu verileri yönetmek de başlı başına bir zorluk. Görsel ve lidar verilerinin yoğunluğu nedeniyle süreç karmaşıklaşıyor. Foxglove bu hafta, Nvidia'nın Cosmos açık ağırlıklı dünya modeli üzerine inşa edilen yeni bir ürün duyurdu. Ürün, mühendislerin değerlendirmeler ve simülasyonlar oluşturmak için bu verilerde sofistike doğal dil sorgularıyla arama yapmasına olanak tanıyor. Amaç, model geliştiricilerin daha hızlı triyaj ve hata ayıklama yaparak daha hızlı yineleme yapabilmesi.

ChatGPT Anı Ne Zaman Gelecek​

Sektörde en çok merak edilen soru, Sam Altman'ın sadece birkaç yıl uzakta olduğunu söylediği fiziksel yapay zeka için o meşhur ChatGPT anının ne zaman geleceği. Wayve CEO'su Kendall, dünyadaki en büyük robot dağıtımının hala tüketici tipi vakum robotları olduğuna dikkat çekiyor. Ona göre ChatGPT anı, zaten oldukça heyecanlı olan yatırımcıları değil, tüketicileri heyecanlandıran bir gelişme olmalı. Kendall buna örnek olarak "1.000 dolardan daha düşük donanımla gözler kapalı otonomi"yi gösteriyor. Şirketinin otomobil üreticilerine model lisanslama çabası da tesadüfen bu hedefe yönelik. Kendall bu işi milyarlarca dolarlık bir fırsat olarak görüyor ve bunun gerçekten genel bir bedensel yapay zeka modeli inşa etmelerine olanak sağlayacağını düşünüyor.
Genesis AI'dan Gervet için fiziksel yapay zekanın gerçeğe dönüştüğü an, "kutudan çıktığı gibi çalışan manipülasyon" olarak tanımlanıyor. Gervet, "Bir robotla doğal dilde konuşup itme, çekme, dizüstü bilgisayarı kapatma, masayı toplama gibi her türlü temel manipülasyon görevini yaptırmanız ve bunun kutudan çıktığı gibi, diyelim ki yüzde 80'in üzerinde bir güvenilirlikle çalışması — bu kabaca ChatGPT deneyiminiz" dedi.
Foxglove CEO'su Adrian Macneil ise soruya farklı yaklaşıyor. Macneil, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, "Robotik için bir ChatGPT anı olmayacak" dedi ve ekledi: "ChatGPT'yi bir an haline getiren şey dağıtımdı — sıfırdan bir haftada bir milyon aktif kullanıcıya ulaştılar… gerçek dünyada dağıtım bundan çok daha zor, değil mi? Robotikte Apple II anı veya IBM PC anı için çok heyecanlı olurum. Ne zaman işe yarar ve eğlenceli şeyler yapacak bir ev robotu satın alabileceğim?"

Sıkça Sorulan Sorular​

Unitree'nin halka arz sonrası değer kaybı ne kadar oldu?​

Kaynak içeriğe göre Çin'in önde gelen robot üreticisi Unitree, halka arzında 66 milyar dolar değerlemeye ulaştıktan sonra bu hafta değerinin neredeyse yarısını kaybetti.

Actuate konferansı neyi gösteriyor ve kim düzenliyor?​

Actuate, robotlar için yapay zeka beyni geliştirenlerin buluşması. Fiziksel yapay zeka model geliştiricilerinin verilerini yönetmelerine ve görselleştirmelerine yardımcı olan Foxglove tarafından düzenleniyor ve 2023'ten bu yana üç kat büyüyerek 1.500 katılımcıya ulaştı.

Fiziksel yapay zekada veri krizi ne anlama geliyor?​

Veri krizi, yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim verisinin eksikliği anlamına geliyor. Konferansta Avala standında bu krizi çözme vaadi yer aldı ve genelleştirilmiş robotların uzak olması ile uçtan uca öğrenmenin güvenilir ticari performans sunamaması bu krize bağlanıyor.

Otonom araçlar neden insansı robotlara göre daha ileride görülüyor?​

Kaynağa göre otonom araçlar, insanlar tarafından sürülen araçlardan ilgili verilerin toplanabilmesi ve temel görevin fiziksel ortamı manipüle etmek yerine temastan kaçınmak olması nedeniyle daha ileride. Model geliştirme araçlarının çoğu da Cruise gibi otonom araç şirketlerinden geliyor.

Robotik için ChatGPT anı konusunda hangi görüşler dile getirildi?​

Sam Altman bu anın birkaç yıl uzakta olduğunu söylerken, Wayve CEO'su Alex Kendall 1.000 dolar altı donanımla gözler kapalı otonomiyi, Genesis AI Başkanı Théophile Gervet yüzde 80 üzeri güvenilirlikle kutudan çıkan manipülasyonu, Foxglove CEO'su Adrian Macneil ise ChatGPT benzeri bir an olmayacağını ve Apple II veya IBM PC benzeri bir ev robotu anını beklediğini ifade etti.