AI+ रोबोट कदम दर कदम वास्तविकता की ओर बढ़ रहे हैं।
अभी कुछ समय पहले, फिगर ह्यूमनॉइड रोबोट ने कॉफी मशीन के स्वायत्त संचालन का प्रदर्शन किया था, इसे शुरू से अंत तक केवल 10 घंटे सीखने की जरूरत है, रोबोट कॉफी मशीन को बिना किसी रिमोट कंट्रोल के सटीक रूप से संचालित कर सकता है, और इसमें स्वचालित रूप से सही करने की क्षमता है त्रुटि, रखे हुए कॉफ़ी बैग को पहचान सकता है, और कॉफ़ी बैग को ही रख सकता है।
दुनिया की दूसरी सबसे बड़ी कार कंपनी, टोयोटा, एआई तकनीक और मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करती है, ताकि रोबोट गृहकार्य गतिविधियों में मानव व्यवहार को देख सकें और सीख सकें, और गृहकार्य करने के लिए मनुष्यों की नकल कर सकें। यह परियोजना न केवल रोबोटिक्स की मदद के लिए जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रगति को प्रदर्शित करती है, बल्कि स्मार्ट घरों और बुजुर्ग जीवन के भविष्य के लिए नए समाधान भी प्रदान करती है।
प्रयोग के सार्वजनिक वीडियो से, प्रयोगकर्ता ने, एक ऐसे व्यक्ति के दृष्टिकोण से जो व्यवस्थित करना पसंद करता है, एक यांत्रिक हाथ से रिमोट कंट्रोल को नियंत्रित किया, ताकि रोबोट सीख सके कि कूड़ेदान और ब्रश का उपयोग करके फलियों को कैसे साफ किया जाए टेबल, और रोबोट के स्वयं के सेंसर ने रोबोट को ठोस वस्तुओं की पकड़ और वस्तुओं के वजन को महसूस करने की अनुमति दी। पढ़ाने के बाद आप इस गृहकार्य गतिविधि को स्वतंत्र रूप से पूरा कर सकते हैं।
इस रोबोटिक भुजा पर, टोयोटा एक मशीन लर्निंग सिस्टम को नियोजित करती है जिसे डिफ्यूजन स्ट्रैटेजी कहा जाता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवि जनरेटर में उपयोग की जाने वाली प्रणाली के समान है, जो कई संभावनाओं और सूचनाओं के माध्यम से तुरंत सही अगली कार्रवाई का सुझाव देती है।
कोलंबिया विश्वविद्यालय के प्रोफेसर शूरन सॉन्ग के नेतृत्व में शोधकर्ताओं के सहयोग से विकसित यह तकनीक रोबोटों को सीखने का अधिक कुशल तरीका प्रदान करती है।
ऐसी मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग रोबोट को अधिक लचीले ढंग से डेटा को अवशोषित करने की अनुमति देता है, इस प्रकार जटिल भौतिक दुनिया और मानव पर्यावरण के लिए बेहतर अनुकूलन करता है, और पारंपरिक पूर्व-प्रोग्राम किए गए दिनचर्या की तुलना में रोबोट को अनुकूलनशीलता, सुधार और लचीलेपन की आवश्यकता वाले काम के लिए बेहतर अनुकूल बनाता है।
टोयोटा मशीन लर्निंग सिस्टम को ऐसे भाषा मॉडल के साथ संयोजित करने का प्रयास कर रही है जो ChatGPT और उसके प्रतिस्पर्धियों का समर्थन करते हैं, भाषा मॉडल को संयोजित करके रोबोट वीडियो देखकर कार्य करना सीख सकते हैं, YouTube जैसे ऑनलाइन संसाधनों को शक्तिशाली रोबोट प्रशिक्षण संसाधनों में बदल सकते हैं जो रोबोट को सीखने में सक्षम बना सकते हैं वीडियो देखकर अधिक कार्य। ताकि सीखने की दक्षता में सुधार हो सके।
YouTube के माध्यम से कौशल सीखने वाला यह पहला रोबोट नहीं है, यूके में शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक समान रोबोट शेफ लॉन्च किया है, टीम ने मानव शेफ के दृश्य अवलोकन के आधार पर इस रोबोट शेफ के लिए एक नया शिक्षण एल्गोरिदम प्रत्यारोपित किया, धीरे-धीरे जोड़ा गया दोनों के वैश्वीकरण के बीच समानता की गणना करके, रोबोट की रेसिपी का नुस्खा। वास्तविक समय में नई रेसिपी सीखें और जोड़ें।
बाद के प्रयोगों में, टीम ने रोबोट को आठ सरल सलाद व्यंजन खिलाए और सलाद तैयार करने वाले मनुष्यों के वीडियो दिखाए। इन वीडियो को देखने के बाद, रोबोट इस्तेमाल की गई रेसिपी को पहचानने और उसे दोहराने में सक्षम था।
रोबोट ने वीडियो के हर फ्रेम का विश्लेषण किया, चाकू या प्रस्तुतकर्ता के हाथ जैसी विभिन्न वस्तुओं की पहचान की, एक ऐसी क्षमता जिसने उसे यह अनुमान लगाने की अनुमति दी कि आगे क्या होगा - उदाहरण के लिए, यदि प्रस्तुतकर्ता चाकू और गाजर पकड़े हुए है, तो रोबोट यह कर सकता है भविष्यवाणी करें कि गाजर कटने वाली थी। रोबोट द्वारा 16 वीडियो देखने के बाद, एल्गोरिथम ने 93 प्रतिशत बार ज्ञात व्यंजनों की सही पहचान की।
गौरतलब है कि रोबोट को विकसित करने वाली टीम 2015 में टोयोटा द्वारा स्थापित कैम्ब्रिज रोबोटिक्स इंस्टीट्यूट से है।
रोबोटिक्स अनुसंधान में भाषा मॉडल लागू करना इन दिनों एक नया चलन प्रतीत होता है, कुछ बड़ी तकनीकी कंपनियां, जैसे कि Google डीपमाइंड, इसी तरह के अनुसंधान पर जोर दे रही हैं। Google DeepMind की एक टीम ने ऑटो-आर सॉफ़्टवेयर जारी किया है, जो रोबोटों को व्यावहारिक और सुरक्षित कार्यों को निर्धारित करने में मदद करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है, जैसे कि वस्तुओं को छांटना और पानी का गिलास उठाना।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक्सप्रेस ट्रेन लेते हुए, रोबोटों को धीरे-धीरे सीखने के माध्यम से मनुष्यों को गृहकार्य गतिविधियों को साझा करने में मदद करने के लिए महसूस किया गया है, जो हमारे जीवन में और अधिक सुविधा लाएगा, और हॉट ह्यूमनॉइड रोबोट जैसे सेवा रोबोटों के व्यावसायीकरण को भी बढ़ावा देगा। जैसा कि मस्क ने कहा, भविष्य सच हो सकता है, प्रत्येक परिवार में हमारे लिए काम करने वाले कई रोबोट होंगे, और ये स्मार्ट और अधिक लचीले रोबोट हमारे जीवन में महत्वपूर्ण भागीदार बन जाएंगे।