Раньше, оценивая роботов, мы обычно в первую очередь смотрели на то, сколько действий они могут выполнять, насколько плавно двигаются и насколько мощное у них оборудование. Но, на мой взгляд, всё это лишь внешние проявления. По-настоящему определяет перспективы развития робота то, способен ли он постоянно совершенствоваться, снова и снова выполняя задачи.
Ведь реальный мир гораздо сложнее лаборатории. На первый взгляд, задача захвата предмета кажется простой, но она включает несколько этапов: распознавание объекта, определение его положения, планирование движения и контроль усилия. Ошибка на любом из этапов может привести к неудаче.
Если робот успешно справляется с задачей в 80% случаев, то в среднем при 100 независимых попытках 20 из них будут неудачными. Это лишь условный пример, призванный проиллюстрировать мысль, а не результат реальных испытаний Axis.
Важно другое: помогают ли эти 20 неудач системе выявлять проблемы? Удастся ли повысить успешность после корректировки стратегии?
Вот что делает Physical AI по-настоящему интересным.
Одна из важных причин, по которым я слежу за @axisrobotics, — это замкнутый цикл обучения и обратной связи, который лежит в основе их подхода:
Демонстрация человека → генерация стратегии → выполнение роботом → обратная связь по результату → оптимизация стратегии → повторное выполнение.
На первый взгляд, это всего лишь цикл, но именно от него зависит, сможет ли робот перейти от разового обучения к постоянному совершенствованию.
Например, если одну и ту же задачу захвата нужно отработать 100 раз, то важно не просто выполнить эти 100 операций, а понять, какую полезную информацию даёт каждая из них. Какие движения стабильнее? В каких условиях сбои происходят чаще? Какая стратегия подходит для разных объектов?
Если на эти вопросы можно ответить с помощью анализа данных, обучение сможет перейти от простого увеличения числа попыток к целенаправленной оптимизации.
Разумеется, большее количество тренировок не обязательно означает линейный рост способностей. Важны также качество данных, точность обратной связи и способность стратегии обобщать полученный опыт.
Мне бы хотелось видеть, как Axis продолжает развивать эти направления, чтобы роботы не просто выполняли действия по заданной программе, а постепенно улучшали свои результаты благодаря эффективной обратной связи.
Оборудование определяет, что робот может делать, а механизм обучения — насколько хорошо он сможет это делать. Если в будущем благодаря более эффективному обучению и обратной связи удастся сократить затраты на повторные пробы и ошибки и одновременно повысить стабильность роботов в разных условиях, возможности применения Physical AI смогут значительно расшириться.
Вместо того чтобы судить только по тому, насколько впечатляюще выглядит одна демонстрация, я предпочитаю смотреть, способна ли эта система накапливать опыт в долгосрочной перспективе и действительно превращать его в новые навыки.
Так что будем следить с интересом!
#AxisRobotics
Ведь реальный мир гораздо сложнее лаборатории. На первый взгляд, задача захвата предмета кажется простой, но она включает несколько этапов: распознавание объекта, определение его положения, планирование движения и контроль усилия. Ошибка на любом из этапов может привести к неудаче.
Если робот успешно справляется с задачей в 80% случаев, то в среднем при 100 независимых попытках 20 из них будут неудачными. Это лишь условный пример, призванный проиллюстрировать мысль, а не результат реальных испытаний Axis.
Важно другое: помогают ли эти 20 неудач системе выявлять проблемы? Удастся ли повысить успешность после корректировки стратегии?
Вот что делает Physical AI по-настоящему интересным.
Одна из важных причин, по которым я слежу за @axisrobotics, — это замкнутый цикл обучения и обратной связи, который лежит в основе их подхода:
Демонстрация человека → генерация стратегии → выполнение роботом → обратная связь по результату → оптимизация стратегии → повторное выполнение.
На первый взгляд, это всего лишь цикл, но именно от него зависит, сможет ли робот перейти от разового обучения к постоянному совершенствованию.
Например, если одну и ту же задачу захвата нужно отработать 100 раз, то важно не просто выполнить эти 100 операций, а понять, какую полезную информацию даёт каждая из них. Какие движения стабильнее? В каких условиях сбои происходят чаще? Какая стратегия подходит для разных объектов?
Если на эти вопросы можно ответить с помощью анализа данных, обучение сможет перейти от простого увеличения числа попыток к целенаправленной оптимизации.
Разумеется, большее количество тренировок не обязательно означает линейный рост способностей. Важны также качество данных, точность обратной связи и способность стратегии обобщать полученный опыт.
Мне бы хотелось видеть, как Axis продолжает развивать эти направления, чтобы роботы не просто выполняли действия по заданной программе, а постепенно улучшали свои результаты благодаря эффективной обратной связи.
Оборудование определяет, что робот может делать, а механизм обучения — насколько хорошо он сможет это делать. Если в будущем благодаря более эффективному обучению и обратной связи удастся сократить затраты на повторные пробы и ошибки и одновременно повысить стабильность роботов в разных условиях, возможности применения Physical AI смогут значительно расшириться.
Вместо того чтобы судить только по тому, насколько впечатляюще выглядит одна демонстрация, я предпочитаю смотреть, способна ли эта система накапливать опыт в долгосрочной перспективе и действительно превращать его в новые навыки.
Так что будем следить с интересом!
#AxisRobotics