Spirit AI, Robot Beyinleri İçin 2027’de ChatGPT Atılımı Bekliyor

Çin merkezli Spirit AI’nin kurucu ortağı ve baş bilim insanı Gao Yang, insansı robotların doğal dilde verilen talimatları anlayıp bir dizi fiziksel görevi yerine getirebilmesinde 2027 ortasında önemli bir aşamaya ulaşmayı beklediklerini söyledi. Bu hedefi, yapay zekâ alanında ChatGPT’nin geniş kitlelere ulaşmasını sağlayan dönüm noktasına benzetti. Ancak açıklama, robotların gelecek yıl her evde güvenilir biçimde çalışacağı anlamına gelmiyor; öngörü, daha genel görevleri yerine getirebilen yazılım düzeyindeki ilerlemeye ilişkin.

Gao, Reuters’a Pekin’de verdiği söyleşide robotik sistemlerin en zayıf halkasının donanımdan çok “beyin” olarak anılan yazılım katmanı olduğunu belirtti. Çinli şirketler robotları koşturma, dans etme ve takla atma gibi fiziksel hareketlerde ilerleme kaydetti. Buna karşın, makinelerin ekonomik değer taşıyan işlerde kullanılabilmesi için çevreyi algılayıp uygun hareketleri seçen yazılımların gelişmesi gerekiyor. Robotların fiziksel dünya ile etkileşimine odaklanan bu alan sektörde gömülü yapay zekâ olarak tanımlanıyor.

Gao’nun 2027 hedefi, insanın günlük dilde verdiği komutu robotun yorumlayıp işi denemek üzere makul hareketler dizisine çevirmesi. Bu, robotun her isteği kusursuz yerine getireceği veya insan müdahalesi olmaksızın her koşulda çalışacağı yönünde bir garanti değil. Reuters’ın aktardığı ifadede robotun, talimatı izleyerek görevi tamamlamaya yönelik bir dizi fiziksel eylem deneyeceği anlatılıyor. Spirit AI bu kilometre taşını “GPT-3.0” düzeyi olarak nitelendiriyor; bu, şirket yöneticisinin sektörün gelişimine ilişkin benzetmesi.

Şirketin mevcut performans ölçümü daha dar kapsamlı. Spirit AI, yapılandırılmış bir oturma odası ortamındaki basit görevlerde robotlarının başarı oranının yüzde 90 olduğunu bildiriyor. Bu oran tüm ev işlerini veya her türlü konutu kapsamıyor. Düzenli ve öngörülebilir bir ortamda seçilmiş kolay görevlerden söz ediliyor; farklı yerleşimler, beklenmedik nesneler ve hassas el becerisi gerektiren hareketler ayrı güçlükler oluşturuyor.

Gao’ya göre sanayi uygulamaları için ilk fırsat dönemi önümüzdeki bir ila iki yıl. İki yıl içinde ticari hizmet ortamlarında basit görevler yapan robotların görülmesini bekliyor. Evlerde kullanım ise sanayi ve ticaret uygulamalarından çok daha zor.

Asharq Al-Awsat’ın haberinde, evlere yaygın girişin en az sekiz yıl alabileceği yönündeki değerlendirme aktarılıyor. Bu kesinleşmiş bir takvim değil, veri eksikliği ve uygulama zorluklarına dair bir beklenti.

Spirit AI: Gerçek dünya verisi ve robotların sınırları

Spirit AI’nin Moz1 adlı tekerlekli insansı robotlarından onlarcası pil üreticisi CATL’nin ve perakendeci JD.com’un üretim hatlarında kullanılıyor. JD.com aynı zamanda şirkete yatırım yapan kuruluşlardan biri. Robotların bu hatlarda görev yapması, makinelerin her işi üstlendiği anlamına gelmiyor; mevcut uygulamalar belirli iş akışları ve görece kontrollü ortamlarla sınırlı. Şirketin ileriye dönük hedefleri, bugünkü kullanım düzeyinden ayrı değerlendirilmesi gereken beklentiler.

Şirketin yaklaşımında gerçek dünyadan veri toplamak merkezi yer tutuyor. Reuters’ın haberine göre Spirit AI, ülke genelinde yaklaşık bin sözleşmeli çalışanla evlerde ve fabrikalarda insanların hareketlerine ilişkin veri topluyor. Pekin’deki eğitim merkezinde Reuters muhabiri, sensör takan onlarca kişinin buzdolabı açma, kasa kilidini açma ve sebze kesme gibi hareketleri tekrarladığını gözlemledi. Bu kayıtlar, robotların çevreleriyle etkileşimini ve görevleri adım adım öğrenmesini desteklemek için kullanılıyor.

Gao, sanal simülasyonların katı cisimleri modellemede işe yaradığını, ancak deforme olabilen elektrik kabloları gibi esnek nesnelerin hâlâ sorun yarattığını söyledi. Spirit AI bu nedenle sanal ortamlarla yetinmek yerine gerçek nesnelerle etkileşimlerden veri toplamaya ağırlık veriyor. Bu tercih, işin kolay ya da ucuz olduğu anlamına gelmiyor. Binlerce çalışanla veri toplamak da robotların her yeni durumda başarıyla hareket edeceğini tek başına kanıtlamıyor.

İnce motor becerileri çözülmesi gereken bir başka alan. Şişe kapağını çevirmek gibi hassas hareketlerde ve daha önce karşılaşılmamış görevlerde güçlükler sürdüğünü belirten Gao, modellerin farklı hareket örneklerinden yarar gördüğünü savundu. Reuters’a göre başka robot eğitim merkezlerinde operatörler, istenen hassasiyette tek bir temiz hareket kaydetmek için aynı hareketi 50’den fazla kez tekrarlayabiliyor. Spirit AI ise daha çeşitli ve kusursuz olmayan kayıtların model gelişimini hızlandırdığını düşünüyor.

Gao’nun “kirli veri” dediği yaklaşım, kusursuz biçimde tekrarlanmış tek tip örnekler yerine farklı hareket biçimlerinin eğitimde kullanılmasını anlatıyor. Bu yaklaşımın sonuçları şirketin kendi değerlendirmesine dayanıyor; farklı firmaların stratejilerini karşılaştıran ortak bir performans ölçümü haberlerde sunulmuyor. Yine de gerçek nesnelerle ve değişken koşullarla etkileşim, yalnızca simülasyon veya standart hareket kayıtlarıyla çözülemeyen öğrenme sorunlarını görünür kılıyor. Robotların işe yarar biçimde genelleme yapabilmesi, eğitimin çeşitliliğiyle yakından ilişkili.

Yatırım, güvenlik ve beklentiler

Spirit AI, 2024’te kurulmasından bu yana 670 milyon doların üzerinde yatırım topladığını ve değerlemesinin 20 milyar yuan, yaklaşık 2,9 milyar dolar olduğunu bildiriyor. Reuters’a göre girişimin yaklaşık 300 çalışanı var. Gao halka arz planları hakkında yorum yapmadı. Bu finansman ve değerleme, yatırımcıların sektöre ilgisini gösterse de teknik hedeflerin zamanında gerçekleşeceğinin ya da ürünlerin kârlı ve geniş ölçekte kullanılacağının kanıtı değil.

Robotların insanlarla kalabalık ve öngörülemez ortamlarda daha sık karşılaşması güvenlik konusunu da öne çıkarıyor. Gao, Spirit AI robotlarında çevreyle aşırı kuvvetli temas algılandığında acil frenin devreye girdiğini belirtti. Şirket yöneticisi, mevcut modellerin olgunlaşmamışlığı nedeniyle kontrolden çıkma riskini yakın vadede daha az acil gördüğünü söyledi. Ticari ve ev içi kullanım arttıkça güvenlik çalışmalarının önem kazanacağını da ekledi.

Bu fren mekanizması, robotların tüm risklerden arındırıldığı anlamına gelmiyor. Farklı insanlarla, nesnelerle ve beklenmedik durumlarla karşılaşılacak ortamlar, kontrollü test alanlarından daha karmaşık. Gao, daha özerk temel modeller olgunlaştığında yapay zekâ güvenliği ve uyum araştırmalarının daha uygulanabilir olacağını savunuyor. Bu değerlendirme şirket yöneticisinin görüşü; bağımsız bir güvenlik denetiminin sonucu olarak sunulmamalı.

Spirit AI’nin 2027 için çizdiği yol haritası gerçekleşmiş bir sonuç değil, teknolojik hedef ve beklenti olarak okunmalı. Yakın vadeli aşama, sözlü talimatlardan daha geniş bir fiziksel görev dizisine geçmek; ardından sanayi ve ticari hizmetlerde sınırlı uygulamaların artması. Ev ortamı çok sayıda değişken ve ince beceri gereksinimi nedeniyle daha uzak bir hedef. Şirketin bugünkü verileri ilerlemeye işaret etse de genel amaçlı robot yardımcısı fikrinin önünde veri, beceri, güvenilirlik ve güvenlik engelleri bulunuyor.