Çinin robot istehsalçıları hərəkətləri mənimsəyiblər. İndi isə beyin yarışı gəlir

İllərlə qaça, rəqs edə və geriyə atışlar edə bilən humanoid robotlar qurduqdan sonra Çin şirkətləri indi bu maşınları daha geniş işlərdə faydalı edə biləcək süni intellekt inkişaf etdirməyə resurs yönəldirlər. Məqsəd robotlara ətrafı anlamağa, tanımadığı tapşırıqları öyrənməyə və hər iş üçün ayrıca proqramlaşdırılmadan uyğunlaşmağa imkan verən proqram təminatıdır.

ITjuzi-nin məlumatına görə, Çinin süni intellekt şirkətləri 2026-cı ilin birinci yarısında 322 sövdələşmə ilə 93,5 milyard yuan (13 milyard dollar) cəlb edib, bu, bir il əvvəlkindən beş dəfə çoxdur. Maliyyələşdirmə getdikcə təkcə istehsalçılara deyil, robot zəkasının ixtisaslaşmış tərtibatçılarına da yönəlir. ZenGen Labs-ın təsisçisi Dermot Makqrata görə, aparat qiymətləri düşdükcə istehsalçılar belə nəticəyə gəliblər ki, mənfəət aparatdan deyil, “beyindən” gələcək. Spirit AI-nin həmtəsisçisi Gao Yang da beyni robototexnika dəstindəki ən zəif halqa adlandırıb.

Kəşfiyyat üçün yarış

Physical Intelligence, Skild AI və Generalist kimi Amerika startapları robotlara geniş təlim olmadan müxtəlif bacarıqlar öyrədən proqram hazırlayırlar. Generalist-in GEN-1.5 modeli 3-12 saniyəlik nümayişə baxdıqdan sonra sadə tapşırıqların təxminən 60%-ni yerinə yetirib. Çinin X Square şirkəti isə robotların modeli yenidən hazırlamadan tək insan videosundan idarəetmə bacarıqları öyrəndiyini göstərən araşdırma dərc edib.

ABŞ tərtibatçıları qabaqcıl tədqiqatlardan və güclü çiplərə çıxışdan faydalanır, Çin şirkətləri isə robot istehsalçıları və sənaye müştəriləri ilə sıx əməkdaşlıq edərək sistemlərini sınaqdan keçirə bilirlər. X Square, Galaxea və Spirit AI-nin hər birinin dəyəri təxminən 3 milyard dollara çatıb. Təcrübəli istehsalçılar da investisiya yatırır: UBTech 124 milyon yuana qədər kompensasiya ilə süni intellekt üzrə baş alim vəzifəsi elan edib, Unitree-də isə obyektlərin davranışını proqnozlaşdıran süni intellekt üzərində təxminən 30 tədqiqatçı çalışır.

Təlim yarışı

Çatbotlardan fərqli olaraq robotlar internet mətnləri ilə deyil, fiziki qarşılıqlı təsir nümunələri ilə öyrənməlidir. Şirkətlər müxtəlif yollarla gedir: Spirit AI gündəlik və sənaye fəaliyyətlərini qeyd etmək üçün təxminən 1000 nəfər işə götürüb, ACE Robotics geyilə bilən sensorlardan istifadə edir, Ant Group-un Robbyant bölməsi isə 160.000 saatlıq materialla, o cümlədən 50.000 saat insan idarəli robot hərəkəti ilə model hazırlayıb. DexForce simulyasiyaya üstünlük verir: bəzi sənaye tapşırıqlarını 6-8 saata tətbiqə hazırlayır və müəyyən dəqiq əməliyyatlarda 99,9%-dən yuxarı uğur göstəricisi bildirir. Lakin Manycore Tech-dən Cerri Vanq simulyasiyaların fiziki qarşılıqlı təsiri mükəmməl əks etdirə bilmədiyini vurğulayır, X Square-dən Yanq Qian isə məlumatın keyfiyyətinin miqyasdan və müxtəlifliyindən vacib olduğunu deyir.

Çin şirkətlərinin başqa çətinlikləri də var: ABŞ-ın ixrac nəzarəti səbəbindən qabaqcıl Nvidia çiplərinin çatışmazlığı, həmçinin şişirdilmiş qiymətləndirmə və həddindən artıq sıxlıq barədə tənzimləyici narahatlıqlar fonunda IPO maliyyələşdirməsindəki sıxıntı. Robotlar gücləndikcə çip çatışmazlığı daha ciddi problemə çevriləcək. Şirkətlər daha səmərəli modellər, sintetik məlumatlar və simulyasiyalarla hesablama tələbini azaltmağa, Huawei kimi yerli istehsalçılar isə Nvidia alternativləri hazırlamağa çalışır, lakin bunun nə qədər kifayət edəcəyi bəlli deyil.

Təlimdən işə

JoyIn-də Aether modelinin hazırlanmasına rəhbərlik edən Zhu Mingxuan robotun qulaqlıqları əlçatmaz şkafa yerləşdirə bilmədiyi təcrübəni təsvir edib. Mühəndislər ona insanların tapşırığı necə yerinə yetirdiyini göstərən videolar göstərdikdən sonra robot qutunu şkafa doğru itələyib üzərinə çıxmağa çalışıb. Real tətbiqlərdə isə improvizasiyaya yer yoxdur: CATL Spirit AI robotlarının batareya sınaqlarında elastik naqilləri 99%-dən çox uğurla birləşdirdiyini, Robbyant isə robotlarının Şanxayda iki aptekdə sifarişləri qəbul etdiyini bildirir. Uzunmüddətli hədəf geniş uyğunlaşma tələb etmədən yeni işləri öyrənən proqramdır və bu, getdikcə güclü modellərin inkişaf etmiş çiplərlə təlimini tələb edəcək.

“ChatGPT anı”

Unitree-nin təsisçisi Vanq Sinqsinq bildirib ki, şirkət OpenAI-nin GPT-6-nı robotlar üzərində sınaqdan keçirib və nəticələr ümidvericidir. Onun fikrincə, GPT-7 gələn il buraxılarsa, robototexnika öz “ChatGPT anını” yaşaya bilər. O, robotlar tanış olmayan mühitlərdə tapşırıqların 80%-ni şifahi təlimatla yerinə yetirdikdə bu həddin aşılmış sayılacağını deyir.

Məsləhətçi Georg Stieler isə xəbərdar edir ki, nümayişlərdəki irəliləyiş geniş kommersiya istifadəsinə hazırlıq demək deyil: sual modelin tanış olmayan tapşırığı nə vaxt ilk dəfə yerinə yetirməsidirsə, optimistlər haqlı ola bilər, amma müştərinin ona nə vaxt etibar edə biləcəyidirsə, o, aylar yox, illər əlavə edərdi.