Roboti su svladali sve – Sad kreće razvoj njihova mozga

Nakon godina razvoja humanoidnih robota sposobnih da trče, plešu i izvode salta, kineske kompanije sada sve više resursa ulažu u drugačiji izazov - razvoj umjetne inteligencije koja bi te strojeve učinila korisnim za mnogo širi spektar poslova.

Taj zaokret potiče investicijski procvat u oblasti "utjelovljene umjetne inteligencije" (embodied AI), koja se fokusira na softver koji robotima omogućava da razumiju okruženje, uče nove zadatke i prilagođavaju se bez potrebe da budu programirani za svaki pojedinačni posao.

Utrka s Amerikom

Po podacima istraživačke kompanije ITjuzi, kineske firme iz sektora "utjelovljene umjetne inteligencije" prikupile su 13 milijardi dolara kroz 322 investicijska posla u prvoj polovini 2026. godine, što je pet puta više nego godinu ranije.

Sredstva se sve više usmjeravaju prema kompanijama specijaliziranim za robotičku inteligenciju, a ne samo prema proizvođačima hardvera.

''Kako konkurencija obara cijene hardvera, proizvođači robota zaključili su da zarada neće dolaziti od strojeva, već od njihovog mozga'', rekao je Dermot McGrath, osnivač tehnološke konzultantske kuće ZenGen Labs iz Šangaja.

Razvoj ovog sektora otvara novu frontu u tehnološkom nadmetanju između Kine i Sjedinjenih Američkih Država.

Američke kompanije trenutno prednjače u nekim naprednim sustavima robotičke umjetne inteligencije, dok kineski programeri vjeruju da bi im snažna proizvodna baza i pristup velikim količinama podataka iz stvarnog svijeta mogli pomoći da sustignu američke konkurente.

Učenje za 12 sekundi

Zemlja koja uspije najbolje povezati umjetnu inteligenciju i robote mogla bi steći značajnu prednost u automatizaciji tvornica i logistike te preoblikovati globalno tržište robotike.

''Mozak je zaista najslabija karika u cijelom robotičkom lancu'', rekao je suosnivač kompanije Spirit AI Gao Yang.

Američki startupi poput Physical Intelligencea, Skild AI-ja i Generalista razvijaju softver koji bi robotima omogućio brzo usvajanje različitih vještina bez opsežnog dodatnog treniranja.

Kompanija Generalist tvrdi da je njen model GEN-1.5 nakon samo jedne demonstracije u trajanju od tri do 12 sekundi uspješno izvršio oko 60 posto jednostavnih zadataka.

Kineska kompanija X Square objavila je istraživanja koja pokazuju da njeni roboti mogu svladati nove manipulativne radnje na osnovu samo jednog videosnimka čovjeka, bez dodatnog treniranja modela za svaki zadatak.

''Vodeći američki laboratoriji postavljaju veoma visoke standarde, posebno kada je riječ o brzini kojom roboti usvajaju i ponovo koriste naučene vještine'', rekao je konsultant za robotiku Georg Stieler.

Roboti moraju učiti iz stvarnog svijeta

Za razliku od chatbotova koji se treniraju na ogromnim količinama internet tekstova, roboti moraju učiti iz fizičkih interakcija, od hvatanja predmeta do rukovanja savitljivim kablovima.

Kineske kompanije koriste različite metode za prikupljanje takvih podataka. Spirit AI angažovao je oko 1.000 ljudi koji snimaju svakodnevne i industrijske aktivnosti.

Kompanija ACE Robotics koristi senzore koji bilježe pokrete radnika i jačinu stiska tijekom rada u trgovinama i hotelima.

Robotički ogranak kompanije Ant Group, Robbyant, priopćio je da je trenirao svoj model na 160.000 sati podataka, uključujući 50.000 sati pokreta robota vođenih ljudima.

S druge strane, kompanija DexForce koristi simulirane digitalne okoline za obuku robota.

Operativna direktorica Nicole Yang tvrdi da firma neke industrijske zadatke može pripremiti za primjenu za svega šest do osam sati te postiže uspješnost veću od 99,9 posto u preciznim operacijama.

Robot i problemi

Ipak, stručnjaci upozoravaju da simulacije ne mogu u potpunosti oponašati stvarne fizičke uvjete.

''Kvaliteta podataka važnija je od njihove raznolikosti, a važnija je i od samog prikupljanja ogromnih količina podataka'', rekao je Yang iz kompanije X Square.

Kompanija JoyIn već testira mogućnost da roboti samostalno rješavaju nove probleme.

Zhu je opisala eksperiment u kojem robot nije mogao odložiti slušalice u ormarić koji mu je bio van domašaja.

Nakon što su mu inženjeri pokazali videosnimke ljudi koji uspješno izvršavaju isti zadatak, robot je samostalno gurnuo kutiju do ormarića i pokušao se popeti na nju.

''Svaki put je istraživao drugačije ponašanje'', rekla je.

U stvarnim poslovnim primjenama prostor za greške je veoma ograničen.

Proizvođač baterija CATL priopćio je da roboti kompanije Spirit AI povezuju savitljive žice tokom testiranja baterijskih paketa s uspješnošću većom od 99 posto.

Kompanija Robbyant navodi da njeni roboti obrađuju narudžbe u dvije ljekarne u Šangaju, dok osoblje samo provjerava lijekove prije isporuke.