Robot Humanoid: Revolusi Teknologi dari Fiksi Ilmiah ke Realitas

Dalam beberapa tahun terakhir, robot humanoid umum dengan cepat beralih dari karya fiksi ilmiah ke aplikasi nyata. Penurunan biaya perangkat keras yang terus-menerus, pertumbuhan investasi modal yang berkelanjutan, serta terobosan teknologi dalam fleksibilitas gerakan dan kemampuan operasional, ketiga faktor ini terus berinteraksi dan secara aktif mendorong iterasi platform besar berikutnya di bidang komputasi.

Meskipun kemampuan komputasi dan perangkat keras semakin terkomodifikasi, memberikan keuntungan biaya bagi rekayasa robot, industri ini masih menghadapi masalah kendala data pelatihan. Dalam konteks ini, beberapa proyek mulai memanfaatkan Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) untuk menghimpun data gerakan dan sintesis berkualitas tinggi, serta membangun model dasar robot. Hal ini menempatkan mereka dalam posisi unik yang menguntungkan dalam mendorong penerapan robot humanoid.

Dari Fungsi Tunggal ke Bentuk Multifungsi

Komersialisasi teknologi Bot bukanlah konsep baru. Bot rumah tangga seperti robot penyapu dan kamera hewan peliharaan yang kita kenal, semuanya termasuk dalam perangkat fungsi tunggal. Seiring dengan perkembangan kecerdasan buatan, Bot sedang berevolusi dari mesin fungsi tunggal menuju bentuk multifungsi, bertujuan untuk beradaptasi dengan pekerjaan kompleks di lingkungan terbuka.

Dalam 5 hingga 15 tahun ke depan, robot manusia diharapkan akan secara bertahap meningkat dari tugas dasar seperti membersihkan dan memasak, hingga akhirnya mampu melakukan pekerjaan kompleks seperti layanan penerimaan, pemadam kebakaran, bahkan operasi bedah. Perkembangan teknologi terbaru sedang mengubah visi ini menjadi kenyataan:

1. Dinamika pasar: Lebih dari 100 perusahaan sedang berinvestasi di bidang robot manusia.
2. Terobosan perangkat keras: Generasi baru robot humanoid menunjukkan gerakan yang halus dan alami, memungkinkan mereka untuk melakukan interaksi mirip manusia di lingkungan nyata. Kecepatan berjalan beberapa robot bahkan dapat mencapai 3,3 meter per detik, jauh melebihi rata-rata kecepatan langkah manusia yang hanya 1,4 meter per detik.
3. Tren biaya: Diperkirakan pada tahun 2032, biaya robot humanoid akan lebih rendah daripada tingkat gaji tenaga kerja di Amerika Serikat.

Bottleneck Data: Tantangan Pelatihan Dunia Nyata

Meskipun ada faktor-faktor positif yang jelas di bidang robot humanoid, masalah kualitas data yang rendah dan kurangnya data masih menghambat penerapan skala besarnya. Dibandingkan dengan teknologi mengemudi otomatis, robot humanoid menghadapi tantangan pengumpulan data yang lebih besar. Sistem mengemudi otomatis dapat mengumpulkan sejumlah besar data berkendara di jalan yang nyata melalui kamera dan sensor yang dipasang di kendaraan yang ada. Namun, konsumen kemungkinan besar tidak akan menerima keberadaan "pengasuh robot", yang berarti robot harus memiliki kinerja tinggi yang siap pakai.

Saat ini, skala data pelatihan dalam teknologi robotika jauh tertinggal dibandingkan dengan bidang AI lainnya. Dataset robot terbesar hanya mencakup sekitar 2,4 juta catatan interaksi, sementara skala data pelatihan GPT-4 melebihi 15 triliun token teks, dan generator gambar memanfaatkan miliaran pasangan teks video berlabel. Kesenjangan ini menjelaskan mengapa teknologi robotika belum mencapai model dasar yang nyata seperti model bahasa besar.

Metode pengumpulan data tradisional sulit memenuhi kebutuhan skala data pelatihan untuk robot manusia.

• Simulasi: biaya rendah tetapi kurang memiliki batasan nyata dalam skenario
• Video internet: tidak dapat menyediakan pengalaman tubuh dan lingkungan umpan balik kekuatan yang diperlukan untuk pembelajaran Bot.
• Data dunia nyata: akurat tetapi mahal dan kurang skalabel

Solusi Inovatif untuk Mengatasi Kendala Data

Untuk mengatasi masalah bottleneck data, beberapa proyek inovatif sedang membangun platform perangkat lunak dan data terintegrasi vertikal yang ditujukan untuk aplikasi robot pintar yang memiliki tubuh. Platform ini menjadi penggerak full-stack untuk mewujudkan kecerdasan berbadan melalui kombinasi pengembangan perangkat keras yang mandiri, infrastruktur simulasi multimodal, dan model dasar.

Platform-platform ini memulai dengan perangkat penangkap gerakan konsumen yang proprietary, membangun ekosistem permainan augmented reality dan virtual reality yang berkembang pesat. Pengguna memberikan data gerakan berkualitas tinggi untuk mendapatkan imbalan insentif dari jaringan, mendorong perkembangan berkelanjutan platform. Siklus positif yang terbentuk secara alami ini mewujudkan produksi data yang dapat diperluas, berbiaya rendah, dan berkualitas tinggi, menjadikan kumpulan data terkait sebagai sumber pelatihan yang diperjuangkan oleh perusahaan robot terkemuka.

Selain itu, beberapa proyek juga berkomitmen untuk menyatukan platform data multimodal di lingkungan simulasi yang terfragmentasi. Saat ini, bidang simulasi sangat terpecah, berbagai alat masing-masing berjalan sendiri, meskipun masing-masing memiliki keunggulan tetapi tidak dapat saling terhubung. Situasi perpecahan ini memperlambat proses pengembangan dan memperburuk kesenjangan antara simulasi dan realitas. Dengan mencapai standarisasi beberapa simulator, platform-platform ini menciptakan infrastruktur virtual bersama untuk pengembangan dan evaluasi model Bot, mendukung pengujian acuan yang konsisten, dan secara signifikan meningkatkan kemampuan skala dan generalisasi sistem.

Kebangkitan Model Dasar Bot

Di antara tumpukan teknologi platform inovatif ini, komponen yang paling penting mungkin adalah model dasar Bot. Sebagai salah satu model dasar Bot pertama, model-model ini sedang dibangun sebagai sistem inti dari infrastruktur kecerdasan buatan fisik yang baru muncul. Posisi mereka mirip dengan model dasar bahasa besar tradisional, tetapi ditujukan untuk bidang robotika.

Dengan menggabungkan data gerakan yang dihasilkan secara crowdsourcing dengan sistem simulasi yang kuat dan sistem otorisasi model, platform-platform ini dapat melatih model dasar yang memiliki kemampuan generalisasi lintas skenario. Model ini dapat mendukung aplikasi robotik yang beragam di bidang industri, konsumsi, dan penelitian, serta mewujudkan penerapan umum di bawah berbagai data besar.

Peran Teknologi Kripto dalam Kecerdasan Buatan Fisik

Teknologi kripto sedang membangun tumpukan vertikal lengkap untuk kecerdasan buatan dunia fisik. Proyek Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) menciptakan mekanisme perluasan yang terbuka, dapat dikombinasikan, dan tanpa izin melalui insentif token di seluruh tumpukan teknologi, mewujudkan pengembangan kecerdasan buatan fisik yang terdesentralisasi.

Ketika mekanisme insentif token secara resmi diluncurkan, partisipasi jaringan akan menjadi elemen kunci untuk mempercepat efek flywheel DePAI: pengguna yang membeli perangkat keras akan mendapatkan insentif dari pihak proyek, dan perusahaan pengembangan Bot akan membayar penghargaan kontribusi kepada pemegang perangkat. Insentif ganda ini akan mendorong lebih banyak orang untuk membeli dan menggunakan perangkat terkait. Sementara itu, pihak proyek akan secara dinamis memberikan insentif untuk pengumpulan data perilaku kustom yang memiliki nilai tinggi, sehingga lebih efektif menjembatani kesenjangan teknologi antara simulasi dan aplikasi nyata.

Kesimpulan

Revolusi platform Bot tidak dapat dihentikan, tetapi pengembangan skala besarnya tidak terlepas dari dukungan data. Teknologi kripto diharapkan dapat mengisi celah paling penting dalam tumpukan teknologi Bot AI: melalui solusi kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi, mewujudkan efisiensi biaya, skalabilitas tinggi, dan karakteristik modular. Ketika teknologi Bot menjadi medan pertempuran depan berikutnya untuk AI, proyek inovatif ini sedang mengubah masyarakat umum menjadi "penambang" data gerakan. Sama seperti model bahasa besar memerlukan dukungan penandaan teks, Bot manusia memerlukan pelatihan urutan gerakan dalam jumlah besar. Melalui teknologi terobosan ini, kita akan melampaui batasan terakhir dan mewujudkan peralihan Bot manusia dari fiksi ilmiah ke kenyataan.