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Google DeepMind의 데모 비디오에서 로봇 암은 접이식 종이 접기 종이를 섬세하게 접고, 스낵을 Ziploc 백에 간식을 접고, 엄청나게 정밀한 물체를 영리하게 조작합니다. 항목이 파악되면 로봇이 즉시 조정되어 작업을 계속합니다. 이들은 육포이며 사전 프로그래밍 된 움직임이 아니며 유동적이고 적응력이 떨어집니다. 이것은 이번 달 초에 발표 한 Gemini Robotics라는 새로운 AI 모델의 결과입니다.
쇼케이스는 완전 휴머노이드 로봇보다는 로봇 암에 중점을 두지 만 기본 기술은 차세대 인간 모양의 기계를 운영하는 것과 동일합니다. Google은 Gemini Robotics 모델이 “다양한 로봇 유형에 쉽게 적응하도록 설계되었으며”AppTronik의 Humanoid Polo Robot으로 이미 테스트되었다고 말합니다.
“AI가 물리적 영역에있는 사람들에게 유용하고 유용하기 위해서는”구체화 된 “추론을 보여 주어야합니다. 이것은 우리 주변의 세계를 이해하고 반응하는 인간과 같은 능력입니다.”
데모는 Google 및 Meta와 같은 첨단 대기업의 새로운 인간형 로봇의 일부이며 그림 AI 및 Agility Robotics와 같은 신생 기업의 일부입니다. 그들은 물류와 가사의 미래로 판매되고 있습니다. 아마도 비행 자동차 이외의 공상 과학 기술은 아마도 우리에게 먹이를주지 않을 것입니다. 로봇 헬퍼의 약속이 마침내 우리를 요리와 세탁물로부터 방출하지 못하게하는 한 (좋아요,이 이야기는 때때로 우리를 두려워했습니다). 이제 고급 AI 모델을 가진이 기계 작업자들은 우리의 상상력에서 현실에 대한 첫 번째 잠정적 단계를 취하고 있습니다.
그러나 기술 발전은 기본적인 질문이 남아 있습니다. 우리는 세상을위한 로봇을 만들어야하거나 더 간단한 기계에 공간을 적응시켜야합니까?
이 휴머노이드 로봇의 제조업체는 전자를 추진하고 있습니다. 그들은 결국 계단, 어깨 높이 선반 및 시선에서 중요한 것들을 가진 인체의 세계를 설계한다고 주장합니다. 휴머노이드 로봇의 옹호자들은 이것이 주방과 같은 기존 환경에 인간 모양을 통합하는 것을 목표로하는 가장 논리적 인 기계 설계가 될 것이라고 주장합니다.
그들은 지금까지 성공적인 로봇과 어려운 전투와 싸웠습니다. 대부분 창고의 비 인간 노이드 로봇이며 로봇 전용 선반 시스템이있는 휠 피킹 로봇 또는 로프 오프 영역을 위해 설계되었습니다. 이러한 전용 환경은 훨씬 간단한 로봇 디자인을 허용합니다.
그러나 Humanoid Robotics 회사는 그들이 베팅하는 강력한 새로운 도구를 가지고 있습니다. Google의 Gemini 및 Openai의 GPT와 같은 AI 시스템은 인간의 연설을 이해하고 생성합니다. 이 기술을 통해 사람들은 전문적인 프로그래밍이나 기술적 지식없이 “접는 셔츠”, “셔츠를 접는 것”또는 “플레이트 청소”와 같은 로봇과 간단히 대화 할 수 있습니다. 더 유망한이 AI 모델은 로봇이 특별히 훈련되지 않은 새로운 상황에 적응하여 로봇의 가장 지속적인 도전 중 하나를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인상적인 시위와 높은 하늘에 대한 약속에도 불구하고, 현재의 현실은 더 겸손합니다. 로봇은 여전히 우리에게 느리게 진행되며, 우리가 파악할 때 모양이 바뀌는 섬세하거나 적응할 수있는 품목과 싸우고 있습니다. 어린 아이들이 돌아 다니는 가정에서 예측할 수없는 혼돈, 바닥에 흩어져있는 장난감을 찾는 것과 같은 예기치 않은 상황이나 많은 가정에서 정상적인 화요일이 될 수있는 냉장고 열쇠는 현재 기능을 넘어서는 테스트되지 않은 시나리오로 남아 있습니다.
이러한 문제는 적어도 시도한 이후 사업을 늦추지 않았습니다. 메타는 “안드로이드의 안드로이드”가 될 휴머노이드 로봇을위한 플랫폼을 구축하고 있다고한다. 엘론 머스크 (Elon Musk)는 이미 많은 프로젝트에서 얇게 뻗어 있었고 테슬라의 옵티머스 휴머노이드 로봇에 대해 계속 게시 할 시간을 찾았습니다. 그는 최근에 그의 봇 중 적어도 한 명 이상이 내년 말까지 화성으로가는 길에 적어도 몇 년 안에 인간을 이길 것이라고 발표했다.
그러나이 로봇이 널리 사용되기 전에 다른 중요한 장벽이 남아 있습니다. 인간-로봇 상호 작용 연구원들은 인간이 일반적으로 인간 오류보다 로봇 오류에 대한 저항력이 훨씬 적다는 것을 관찰했습니다. 이 분야의 연구는 때때로 항목을 떨어 뜨리는 인간 동료를 허용 할 수 있지만, 단일 중요한 실수를하는 로봇은 사용자 신뢰를 영구적으로 상실 할 수 있습니다.
로봇이 대규모 언어 모델을 통합함에 따라이 신뢰 문제는 훨씬 더 복잡해집니다. 이것은 때때로 “서두르거나”잘못된 정보를 생성하는 것으로 알려져 있습니다. LLM의 환각으로 인해 명령을 자신있게 해석하는 로봇은 물리적 환경에서 위험한 상황을 유발할 수 있습니다. AI 챗봇 실수는 실망 스러울 수 있지만 환각 지시에 따라 행동하는 로봇은 재산을 해치거나 사람들을 해칠 수 있습니다.
어쨌든, 수십억 달러는 공상 과학 소설에 몰입하고 그들의 꿈을 휴머노이드 로봇으로 포기하고 싶지 않은 엔지니어 리더들로부터 계속 흐르고 있습니다. 이번 주 Nvidia의 연례 개발자 컨퍼런스에서 Jensen Huang CEO는 우리에게 휴머노이드 로봇이 우리 공간을 더 쉽게 움직일 수 있도록 도와 줄 새로운 소프트웨어를 보여주었습니다. 나중에 AI가 어디에나 있다는 사실을 알게되자 그는 휴머노이드 로봇이 “방황”할 시간이 될 것이라고 말했다. 그리고 그는 곧 올 것이라고 말했다.
“이것은 5 년의 문제가 아니었다”고 그는 말했다. “이것은 몇 년 동안 문제였습니다.”