OpenAI tarafından desteklenen insansı robot firması 1X, geliştirdiği Eve adlı robotuyla dikkat çekiyor. Eve, arka arkaya zincirleme görevleri yerine getirme yeteneğiyle tam otonomiye doğru önemli adımlar atıyor. Kasım 2022’de ChatGPT’nin çıkışından sonra yaşanan yapay zeka gelişmeleri, insansı robotlar alanında da benzer bir ilerlemeyi beraberinde getiriyor. İlk etapta yalnızca soru-cevap formatında çalışan yapay zeka sistemleri, günümüzde görevlerin gerekliliklerini yerine getirebilecek seviyeye ulaştı. OpenAI’nin desteklediği 1X, bu gelişmeleri Eve robotuna entegre etmeye çalışıyor.
Robotlar Zincirleme görevlerde ustalaşıyor
1X, güvenli ve akıllı androidler aracılığıyla fiziksel iş gücü sağlamayı hedefliyor. Şirketin yeni videosunda, insansı robot Eve’in otonom görevleri arka arkaya tamamlama yeteneği sergileniyor. Ancak şirket, bunun henüz yolculuğun başlangıcı olduğunu vurguluyor.
Önceden, 1X birden çok görevi tek bir hedef koşullu sinir ağında birleştirebilen otonom bir model geliştirmişti. Fakat, çoklu görev modelleri küçük olduğunda (100 milyon parametreden az), bir görevin davranışını düzeltmek için veri eklemek, diğer görevlerdeki davranışları olumsuz etkileyebiliyordu. İlk çözüm olarak parametre sayısını artırmak mantıklı görünse de, bu sefer de eğitim süresi uzuyor ve robot davranışını iyileştirmek için hangi göstergelerin toplanması gerektiği belirsiz hale geliyordu.
1X, genel bir robot oluştururken veriler üzerinde hızlı bir şekilde yineleme yapabilmek için zekice bir çözüm geliştirdi. Şirket, görev performansını hızlı bir şekilde iyileştirme yeteneğini, birden fazla yeteneği tek bir sinir ağında birleştirme sürecinden ayırarak başardı. Bu amaçla, birden fazla küçük modelde kısa vadeli yetenekleri daha uzun olanlara zincirlemek için ses kontrollü bir doğal dil arayüzü oluşturdu.
Videoda gösterildiği üzere, yetenek zincirlemesini yönlendiren insanlar sayesinde uzun dönemli davranışlar gerçekleştirilebiliyor. İnsanlar uzun vadeli işleri kolayca yapabilse de, birden fazla otonom robot becerisini bir dizi halinde zincirlemek oldukça zor. Çünkü sonraki her beceri, bir önceki becerinin sonuçları üzerinde bir genelleme yapılmasını gerektiriyor. Bu durum, birbirini takip eden her beceri ile daha da karmaşık hale geliyor.
İnsan diktesi ile yeni veri havuzu
İnsanlar uzun vadeli görevleri zahmetsizce yerine getirebilirken, bunu robotlarla kopyalamak, sıralı varyasyonların karmaşıklığını ele almayı gerektiriyor. Kullanıcı perspektifinden bakıldığında, robot birçok doğal dil görevini yerine getirebiliyor ve robotu kontrol eden gerçek model sayısı soyutlanmış oluyor. Bu da tek görev modellerini zaman içinde hedef koşullu modellerle birleştirmeyi sağlıyor.
Tek görev modelleri, gölge modu değerlendirmeleri için sağlam bir temel sunarak, ekibin test sırasında yeni bir modelin tahminlerini mevcut referans noktasıyla karşılaştırmasına olanak tanıyor. Hedef koşullu model, tek görev modelinin tahminleriyle uyum sağladığında, 1X kullanıcı iş akışını değiştirmeden daha güçlü, birleşik bir modele geçiş yapabileceklerini belirtiyor.
Robotları yönlendirmek için bu üst düzey dil arayüzünü kullanmak, veri toplama için de yeni bir kapı açıyor. Tek bir robotu kontrol etmek için VR kullanmak yerine, bir operatör birden fazla robotu doğal dil ile yönlendirebiliyor. Bu yönlendirme seyrek olarak gönderildiği için insanlar robotların yanında olmak zorunda değil, uzaktan da kontrol sağlayabiliyorlar.
1X, videodaki robotların insan yönlendirmesine dayalı olarak görev değiştirdiğini, yani henüz tam otonomiye ulaşılmadığını da belirtiyor. Görme ve doğal dil komut çiftlerinden oluşan bir veri kümesi oluşturduktan sonra, bir sonraki adım ise üst düzey eylemlerin tahminlerini otomatikleştirmek. 1X, bunların GPT-4o, VILA ve Gemini Vision gibi çok modlu, görebilen dil modelleriyle gerçekleşebileceğini söylüyor.
Eve’in zincirleme görev yeteneklerini gösteren bu video, insansı robotların gelecekteki potansiyelini gözler önüne seriyor. 1X’in bu alandaki çalışmaları, robotların otonomi seviyelerini artırarak, fiziksel iş gücünde devrim yaratma yolunda önemli bir adım olarak öne çıkıyor.
