सिन्हुआ समाचार एजेंसी के रिपोर्टर पेंग कियान झांग मन्ज़ी
बड़े मॉडल के बाद, "अवशोषित बुद्धिमत्ता" इस वर्ष विज्ञान और प्रौद्योगिकी उद्योग में एक नया हॉट स्पॉट बन गया है और इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की नई लहर में प्रमुख दिशा माना जाता है। कई स्टार्ट-अप उभरे हैं, वित्त पोषण बार-बार नई ऊंचाइयों पर पहुंच गया है, और प्रौद्योगिकी ने सफलता हासिल करना जारी रखा है... इस क्षेत्र में सबसे अधिक प्रतिनिधि इकाई के रूप में, ह्यूमनॉइड रोबोट बड़े मॉडलों के उत्प्रेरक के तहत औद्योगीकरण में तेजी ला रहे हैं।
यदि बड़े मॉडल को "दिलचस्प आत्मा" माना जाता है, तो "अवशोषित बुद्धि" द्वारा सक्षम ह्यूमनॉइड रोबोट में "अच्छी दिखने वाली त्वचा" होती है और यह कई क्षेत्रों में मनुष्यों के लिए एक शक्तिशाली सहायक बन गया है।
रोबोट को पुनः परिभाषित करना
वर्चुअल स्पेस और वास्तविक स्पेस को जोड़ने वाले एक पुल के रूप में, "अवशोषित बुद्धिमत्ता" रोबोट जैसी भौतिक संस्थाओं में एआई के एकीकरण को संदर्भित करती है, जो उन्हें मनुष्यों की तरह पर्यावरण के साथ गतिशील रूप से समझने, सीखने और बातचीत करने की क्षमता प्रदान करती है।
"अवनिहित बुद्धिमत्ता" शब्द में ही प्रौद्योगिकी का एक मजबूत दार्शनिक रंग है। 1945 में, फ्रांसीसी दार्शनिक मौरिस मर्लेउ-पोंटी ने "अवतार" की अवधारणा का प्रस्ताव रखा, उनका मानना था कि मनुष्यों को दुनिया को समझने के लिए अपने शरीर के माध्यम से आसपास के वातावरण के साथ बातचीत करने और समझने की आवश्यकता है। 1950 में, ब्रिटिश कंप्यूटर वैज्ञानिक ट्यूरिंग, जिन्हें "एआई के जनक" के रूप में जाना जाता है, ने पहली बार अपने पेपर "कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" में "अवशोषित बुद्धिमत्ता" की अवधारणा का प्रस्ताव रखा।
वास्तव में, अपेक्षाकृत कम बुद्धि स्तर वाले औद्योगिक रोबोट (रोबोट हथियार) लंबे समय से विनिर्माण उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, जिससे गुणवत्ता और दक्षता में सुधार होता है। हालाँकि, पारंपरिक औद्योगिक रोबोट "निश्चित कार्यक्रम + रोबोटिक हथियार" का एक संयोजन हैं, जबकि "अवशोषित बुद्धिमत्ता" से सशक्त रोबोट "मल्टीमॉडल धारणा + मस्तिष्क निर्णय लेने" का एक पुनरावृत्ति हैं।
सिंघुआ विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट ऑफ क्रॉस-डिसिप्लिनरी इंफॉर्मेशन साइंसेज के सहायक प्रोफेसर जू हुआज़े का मानना है कि भविष्य में रोबोट विभिन्न प्रकार के रूप प्रस्तुत करेंगे: द्विपाद, चतुर्पाद, पहिएदार, यांत्रिक कुत्ते, बुद्धिमान ड्रोन और यहां तक कि यांत्रिक मधुमक्खियां, लेकिन मानव सदृश रोबोट मानव समाज के लिए सबसे अधिक अनुकूलनीय हैं और ऐसे रोबोट बन जाएंगे जो मनुष्यों की सर्वोत्तम मदद कर सकते हैं।
ह्यूमनॉइड रोबोट उत्पादन लाइन के "अंतिम मील" की समस्या को हल कर सकते हैं। कई वैयक्तिकृत और अनुकूलित उत्पादों को असेंबली लाइन पर समान रूप से इकट्ठा नहीं किया जा सकता है, जिसके लिए ग्राहक अनुकूलन आवश्यकताओं के अनुसार उत्पादों में बड़े पैमाने पर उत्पादित भागों को इकट्ठा करने में "मदद" करने के लिए सामान्यीकरण क्षमताओं वाले ह्यूमनॉइड रोबोट की आवश्यकता होती है। घरेलू सेवाओं और सार्वजनिक सेवाओं जैसे अधिक जटिल और परिवर्तनशील परिदृश्यों में, ह्यूमनॉइड रोबोट के भी अधिक फायदे हैं और वे विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए विभिन्न वातावरणों और आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकते हैं।
तीन प्रमुख कठिनाइयों को दूर किया जाना है
ह्यूमनॉइड रोबोट का विकास इंसानों को सीखने और उनकी नकल करने से शुरू होता है। इसके विकास में आने वाली कठिनाइयों को मानव मस्तिष्क, सेरिबैलम और शरीर से तुलना करके भी समझा जा सकता है। "मस्तिष्क" मुख्य रूप से रोबोट के स्वायत्त शिक्षण, योजना और निर्णय लेने के केंद्र के लिए जिम्मेदार है; "सेरिबैलम" गति नियंत्रण के लिए जिम्मेदार है, जिसमें चलने से लेकर दौड़ना और कूदना और सरल पकड़ने से लेकर जटिल हाथ आंदोलनों तक शामिल है; और "शरीर" में धड़ और अंगों की संरचना और निपुण हाथ की डिज़ाइन शामिल है।
यूबीटेक रोबोटिक्स के उपाध्यक्ष और अनुसंधान संस्थान के निदेशक जिओ जिचाओ ने संवाददाताओं से कहा कि इन तीन प्रमुख क्षेत्रों में कई तकनीकी कठिनाइयों को दूर किया जाना है: "मस्तिष्क", क्लाउड-एज-एंड एकीकृत कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, मल्टीमॉडल के संदर्भ में हाल के वर्षों में धारणा और पर्यावरण मॉडलिंग प्रौद्योगिकी का फोकस है। "मानव नकल में सबसे बड़ी कठिनाई मानव मस्तिष्क की नकल में है, और मौजूदा वैज्ञानिक सिद्धांत मानव मस्तिष्क का अध्ययन करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं"; "सेरिबैलम" के संदर्भ में, मानव-कंप्यूटर संपर्क क्षमताएं, जटिल भूभाग मार्ग, पूरे शरीर में समन्वित ठीक संचालन आदि महत्वपूर्ण दिशाएं हैं; "बॉडी" के संदर्भ में, कठोर-लचीली युग्मन बायोनिक ट्रांसमिशन तंत्र, अत्यधिक कॉम्पैक्ट रोबोट अंग संरचना और निपुण हाथ डिजाइन जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकियां ह्यूमनॉइड रोबोट के लचीले आंदोलन के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण हार्डवेयर नींव हैं।
बड़े मॉडलों के उद्भव ने रोबोट के "मस्तिष्क" को महत्वपूर्ण रूप से "विकसित" किया है, रोबोट की बहुमुखी प्रतिभा और सामान्यीकरण में काफी सुधार हुआ है, और उम्मीद है कि ह्यूमनॉइड रोबोट की विकास लागत कम हो जाएगी और हजारों घरों में उनके प्रवेश में तेजी आएगी।
यूनीक्लो रोबोटिक्स के संस्थापक और सीईओ यांग फेंग्यू के अनुसार, उद्योग अब मुख्य रूप से रोबोटों को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित बड़े मॉडल का उपयोग करता है, जिससे उन्हें सीखने की मजबूत क्षमता मिलती है; बड़े मॉडल अपनी अनुकूलनशीलता में सुधार के लिए विशिष्ट कार्यों की सीख को रोबोट कार्यों में स्थानांतरित कर सकते हैं; इसके अलावा, जटिल दृश्यों के बारे में रोबोट की समझ को बेहतर बनाने के लिए दृष्टि, श्रवण और स्पर्श जैसे विभिन्न इनपुट को संयोजित करने के लिए बड़े मॉडलों की मल्टीमॉडल प्रसंस्करण क्षमताओं का उपयोग किया जा सकता है।
चीन शुरुआत में पीछे नहीं है
दुनिया भर में देखने पर, ह्यूमनॉइड रोबोट औद्योगिकीकरण के प्रारंभिक चरण में प्रवेश कर चुके हैं और औद्योगिक विनिर्माण, वाणिज्यिक सेवाओं और पारिवारिक सहयोग के क्षेत्र में "पानी का परीक्षण" करना शुरू कर चुके हैं। चाहे वह तकनीकी सफलता हो, कार्यान्वयन में प्रगति हो, या वित्तपोषण का पैमाना हो, ह्यूमनॉइड रोबोट आर एंड डी प्रतियोगिता में मूल रूप से चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका का वर्चस्व है।
यूबीटेक का ह्यूमनॉइड रोबोट वॉकर इस साल ऑटोमोबाइल और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स जैसे प्रमुख विनिर्माण क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है, और व्यावहारिक प्रशिक्षण के लिए कई कार कारखानों में प्रवेश कर चुका है; युशू टेक्नोलॉजी के रोबोटों ने पूरी तरह से मानव की तरह प्राकृतिक चलना हासिल कर लिया है; उलीकी रोबोट एक "होम" योजना बना रहा है; बोस्टन डायनेमिक्स के एटलस रोबोट के नए संस्करण ने कारखाने में विभिन्न लॉकरों के बीच भागों की लचीली गति हासिल की है; टेस्ला के ह्यूमनॉइड रोबोट "ऑप्टिमस प्राइम" की 2025 में बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू करने की योजना है...
जिओ जिचाओ ने कहा: "अगर ह्यूमनॉइड रोबोट उद्योग की तुलना मैराथन से की जाए, तो चीन और यूरोपीय और अमेरिकी देश वर्तमान में लगभग पहले 1, 000 मीटर के शुरुआती चरण में हैं।"
यांग फेंगयु का भी यही मानना है। अग्रणी बड़े-मॉडल अनुसंधान एवं विकास क्षमताएं और धारणा प्रौद्योगिकी अमेरिकी कंपनियों को रोबोट निर्णय लेने वाली प्रणालियों और जटिल कार्य प्रसंस्करण में अधिक प्रतिस्पर्धी बनाती हैं। चीन के फायदे औद्योगिक रोबोट के क्षेत्र में अधिक परिलक्षित होते हैं, विशेषकर विनिर्माण के अपेक्षाकृत परिपक्व अनुप्रयोग में। ह्यूमनॉइड रोबोट प्रौद्योगिकी पेटेंट के मामले में भी चीन ने बढ़त बना ली है।
हालाँकि रोबोट के "मस्तिष्क" के मुख्य एल्गोरिदम और हाई-एंड चिप्स को अभी भी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, चीनी रोबोट उद्योग में एप्लिकेशन परिदृश्यों और एक बड़ी संभावित उपयोगकर्ता आबादी का खजाना है, और डेटा सबसे बड़े प्रतिस्पर्धी लाभों में से एक है।
मुख्य बात यह है कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में बड़ी मात्रा में डेटा कैसे एकत्र किया जाए और ह्यूमनॉइड रोबोट उद्योग में डेटा के संचलन और आपूर्ति का समन्वय कैसे किया जाए। ज़ू हुआज़े ने कहा कि वास्तविक दुनिया का डेटा आम तौर पर विभिन्न रोबोट कंपनियों द्वारा स्वयं एकत्र किया जाता है। बीजिंग ह्यूमनॉइड रोबोट इनोवेशन सेंटर कंपनी लिमिटेड शिक्षा जगत और उद्योग द्वारा उपयोग के लिए एक ओपन सोर्स डेटा सेट बनाने की योजना बना रही है। भविष्य में, उच्च-गुणवत्ता वाले साझा डेटा सेट उद्योग के विकास में बहुत मदद करेंगे।