Startup Shift nudi besplatno čišćenje domova za podatke o robotima
Kako prikupljanje svakodnevnih podataka iz stvarnog svijeta oblikuje razvoj fizičke umjetne inteligencije
Startup za obuku umjetne inteligencije pod nazivom Shift nedavno je ponudio besplatno čišćenje domova u New Yorku, uz jedan ključni uvjet: žele snimiti svoje čistače na djelu. Cilj je prikupiti videozapise dosadnog kućanskog rada, poput pranja posuđa i brisanja prašine, kako bi se strojeve naučilo obavljati te iste zadatke u fizičkom svijetu.
Ključni detalji
Shift planira proširiti svoju ponudu besplatnog čišćenja i na druge gradove, uključujući London, u zamjenu za snimke aktivnosti čišćenja. Ovi videozapisi služe kao podaci za obuku koje robotičke tvrtke koriste kako bi naučile strojeve svakodnevnim zadacima. Ovaj pristup ističe jedan od najvećih izazova u modernoj robotici: prikupljanje visokokvalitetnih podataka u stvarnom vremenu u fizičkom svijetu, što je puno teže nego prikupljanje teksta i slika s interneta. Druge tvrtke koriste slične taktike; primjerice, Pronto u Indiji navodno koristi domove klijenata za prikupljanje sličnih podataka, unatoč tvrdnjama da snimaju samo uz izričit pristanak.
Zašto je to važno
Nedostatak kvalitetnih podataka masivno je usko grlo za tvrtke koje razvijaju fizičku umjetnu inteligenciju. Za razliku od generatora teksta ili slika, roboti moraju razumjeti prostor, kretanje, silu, neobične oblike i složeno osvjetljenje. Bez golemih količina podataka iz stvarnog svijeta, roboti nikada neće moći pouzdano obavljati zadatke koji su ljudima rutinski, poput slaganja odjeće ili ulijevanja vode. Uspjeh u prikupljanju ovih podataka mogao bi znatno ubrzati dolazak istinski korisnih kućnih robota na tržište.
Tehnička pozadina
Prikupljanje podataka za fizičku umjetnu inteligenciju oslanja se na hvatanje ljudske interakcije s okolinom.
- Tvrtke poput Human Archive opremaju radnike posebnim kapama opremljenim kamerama kako bi prikupile podatke iz prvog lica, što robotima pomaže razumjeti kretanje kroz prostor iz egocentrične perspektive.
- Podaci se snimaju kako bi se analiziralo ljudsko snalaženje s trenjem, oblikom, i silom prilikom obavljanja raznih fizičkih radnji, te ih se kodira u algoritme upravljanja robotima.
- Neki podaci dolaze iz farmi podataka gdje radnici ponavljaju isti fizički zadatak stotine puta pred senzorima, ili se snimaju kada daljinski operatori interveniraju kako bi pomogli robotu koji je zapeo tijekom rada na terenu.
Širi kontekst
Utrka za prikupljanjem podataka u fizičkom svijetu ukazuje na sazrijevanje industrije umjetne inteligencije koja se sada okreće prema opipljivijim aplikacijama. Iako se trampanje osobnih podataka za usluge već dugo koristi (kao kod kartica vjernosti ili aplikacija za osiguranje), snimanje unutrašnjosti nečijeg doma za obuku robota predstavlja novu razinu privatnosti i intimnosti u takvoj razmjeni. To bi moglo dovesti do strožih propisa i javne rasprave o granicama privatnosti u zamjenu za buduće pogodnosti automatizacije.
Što slijedi
Očekuje se da će više tvrtki usvojiti kreativne metode za prikupljanje podataka iz domova korisnika, potencijalno nudeći nove vrste usluga i popusta. S vremenom, kako algoritmi postaju bolji i roboti preuzimaju sve više zadataka, vidjet ćemo koliko će potrošači biti spremni kompromitirati svoju privatnost radi rješavanja dosadnih kućanskih poslova.
Izvor: The Verge Objavljeno na portalu Umjetna Inteligencija Blog by ShtefAI, autor: Shtef
