पिछले हफ्ते, मैं अपने घर से 15 मिनट की दूरी तय करके रोबोटों को कुछ हैरान कर देने वाली, हैरान कर देने वाली चीजें करते हुए देखने गया था।

मैंने कैंब्रिज, मैसाचुसेट्स, जनरलिस्ट AI नामक एक Startup के कार्यालय का दौरा किया, जहां मैंने रोबोट हथियारों को कप को ढेर करना, कटोरे में ब्लॉक डालना और इसी तरह के सरल काम करते देखा। मैं इस बात से आश्चर्यचकित था कि उन्होंने कितनी जल्दी चीजों का पता लगा लिया—यह एक हाड़-मांस वाले व्यक्ति की याद दिला रहा था।

एक छोटे, निर्देशात्मक वीडियो और सबसे प्रभावशाली बात यह है कि किसी दिए गए कार्य के लिए कोई विशेष प्रशिक्षण नहीं होने के बाद हथियारों ने कई कार्यों में महारत हासिल कर ली। सबसे आकर्षक उदाहरणों में से एक में एक रोबोट शामिल था जिसे डस्टपैन और ब्रश का उपयोग करके एक ब्लॉक को कटोरे में साफ़ करने का निर्देश दिया गया था। जब ब्रश को दृश्य से हटा दिया गया, तो रोबोट ने ब्रश की तरह डस्टपैन का उपयोग करके और ब्लॉक को कटोरे में फेंककर सुधार किया।

एक अन्य मामले में, एक दो-सशस्त्र रोबोट ने एक वीडियो क्लिप देखी जिसमें कोई व्यक्ति कुछ नोट निकालने से पहले पर्स की ज़िप खोल रहा था। मैंने देखा - कुछ हद तक ढीले जबड़े के साथ - जैसे रोबोट ने एक अलग तरह के पर्स को खोला और ध्यान से नोट निकाले। सबसे आश्चर्य की बात यह है कि जब यह पैसे नहीं ले सका, तो इसने हमले का बेहतर कोण प्राप्त करने के लिए अपने दाहिने ग्रिपर का उपयोग करना छोड़ कर अपने बाएं ग्रिपर का उपयोग करना शुरू कर दिया। "हा," पास खड़े एक इंजीनियर ने कहा। "इसने पहले कभी ऐसा नहीं किया।"

2020 में जारी ओपनएआई के सफल बड़े भाषा मॉडल के संदर्भ में, जनरलिस्ट के सह-संस्थापक और CEO पीट फ्लोरेंस ने मुझे बताया, "यह ठीक उसी तरह की चीज है जिसे लेकर लोग जीपीटी-3 को लेकर उत्साहित थे।"

ऐसा प्रतीत होता है कि जनरलिस्ट अपने रोबोटों को दुनिया की भौतिकी के बारे में सिखाने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जो मनुष्यों द्वारा कम उम्र से प्रदर्शित भौतिकी की सहज समझ से प्रेरित लगता है। यह एक परिदृश्य में जो सीखा है उसे दूसरे परिदृश्य में स्थानांतरित करने की मॉडल की क्षमता में अच्छा योगदान दे सकता है। वास्तव में, कंपनी के कुछ डेमो ने मुझे यह सोचने पर मजबूर कर दिया कि जब बच्चों को कोई कार्य दिखाया जाता है तो वे कैसे सुधार करते हैं और प्रयोग करते हैं। शोधकर्ता अक्सर इस बात से आश्चर्यचकित रह गए हैं कि रोबोट क्या करने का निर्णय लेता है - उदाहरण के लिए, जब रोबोट के सामने केला रखा जाता है तो वह वस्तुओं को केले से साफ करना पसंद करता है। यह मामूली लग सकता है, लेकिन मशीनों में अभी भी भौतिक बुद्धि की कमी है, और जिस तरह से बच्चे अपनी दुनिया के बारे में इतनी कुशलता से सीखते हैं वह AI शोधकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

मैं फ्लोरेंस और एंड्रयू बैरी, सह-संस्थापक और सीटीओ से एक सम्मेलन कक्ष में मिला, जहां हाथों पर विशेष ग्रिपर के साथ रोबोट प्रशिक्षण कर रहे लोगों की टीमें थीं। कंपनी के अन्य सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक एंडी ज़ेंग हैं। तीनों की पृष्ठभूमि प्रभावशाली है: उन्होंने पहले Google डीपमाइंड और बोस्टन डायनेमिक्स में कुछ सबसे उन्नत हार्डवेयर और रोबोटिक मॉडल पर काम किया था।

परंपरागत रूप से, विभिन्न कार्यों को करने के लिए AI-संचालित रोबोट को प्रशिक्षित करने का मतलब मॉडल में हजारों उदाहरण डालना है। हालाँकि, यह सीखने का एक अत्यंत अपूर्ण प्रकार है, और यदि आप प्रकाश व्यवस्था जैसी सरल चीज़ को बदलते हैं तो एक रोबोट को इस कार्य में संघर्ष करना पड़ेगा।

जनरलिस्ट और कुछ अन्य रोबोटिक्स Startup मनुष्यों द्वारा प्रशिक्षित सामान्य रोबोटिक मॉडल में भारी निवेश कर रहे हैं। कंपनी रोबोट पिंसर्स जैसे विशेष दस्ताने बनाती है जिनमें कैमरे लगे होते हैं, जिनका उपयोग लोग विभिन्न काम करने के लिए करते हैं। मैंने मेक्सिको और अन्य जगहों पर श्रमिकों के लिए रखे गए सैकड़ों ग्रिपरों से भरा एक टोकरा देखा।

फ्लोरेंस और टीम इस बात को लेकर असमंजस में हैं कि रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए वे वास्तव में किस नुस्खे का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उनका कहना है कि कंपनी ने पहले ही बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा एकत्र कर लिया है। स्मार्ट रोबोट का पीछा करने वाली कुछ अन्य कंपनियों के विपरीत, उन्होंने भी ओपन-सोर्स भाषा मॉडल पर भरोसा करने के बजाय अपने AI मॉडल को पूरी तरह से खरोंच से बनाया है।

जॉर्जिया टेक के रोबोटिस्ट डैनफेई जू, जो जनरलिस्ट के काम से परिचित हैं, का कहना है कि Startup अधिक सामान्य रोबोट मॉडल का पीछा करने वाली कंपनियों में से एक है। जू कहते हैं, "उन्होंने इसे चरम सीमा तक पहुंचा दिया है और उन्होंने वास्तव में अच्छा काम किया है।" भारी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा इकट्ठा करने के अलावा, वे कहते हैं, "वे उत्कृष्ट रोबोटिस्ट हैं, और उन्होंने वास्तव में अच्छा विज्ञान किया है।"

ज़ू का यह भी कहना है कि जनरलिस्ट ने अब तक जो सामग्री प्रदर्शित की है, उससे पता चलता है कि उनकी नज़र वास्तविक व्यावसायिक सेटिंग्स में रोबोट तैनात करने पर है। वे कहते हैं, ''वे किसी ऐसी चीज़ के सबसे करीब हैं जिसे तैनात किया जा सकता है।''

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के रोबोटिस्ट करेन लियू, जो कंपनी को भी जानते हैं, कहते हैं, "जनरलिस्ट का डेटा दृष्टिकोण बड़े पैमाने पर भौतिक इंटरैक्शन डेटा को एक विशेष रोबोट से बंधे बिना एकत्र करना है।" "उनके सबसे मजबूत नतीजे बताते हैं कि यह दांव काम कर सकता है।"

उसने कहा, जनरलिस्ट का कहना है कि उसके मॉडलों के सीखने के कौशल अभी भी उतने विश्वसनीय नहीं हैं। एक रोबोट केवल एक कार्य को पूरा करने में सक्षम है, ऐसा औसतन लगभग 59 प्रतिशत बार दिखाया गया है; आदर्श रूप से, इसकी सफलता दर 99 प्रतिशत से ऊपर होगी। यह भी अस्पष्ट लगता है कि ये कौशल हर कल्पनीय कार्य या सेटिंग में कितनी अच्छी तरह सामान्यीकृत होंगे।

फिर भी, रोबोटों के लिए, मान लीजिए, विनिर्माण क्षेत्र में शीघ्रता से कौशल सीखने की क्षमता बहुत बड़ी लगती है। जनरलिस्ट के इंजीनियरों में से एक को हाल ही की एक शाम को इसकी खोज हुई। इस प्रकरण को कैद करने वाले एक वीडियो में इंजीनियर को दो-सशस्त्र रोबोट के सामने मेज पर छोटे कप रखते हुए दिखाया गया है, यह देखने के लिए कि मशीन क्या कर सकती है। रोबोट अचानक शामिल हो गया, उसने अपने दो ग्रिपरों के साथ अन्य कपों को पकड़ लिया और ढेर कर दिया। जैसे ही रोबोट ने कपों को एक साफ-सुथरे ढेर में इकट्ठा करना समाप्त कर दिया, इंजीनियर ने किसी को भी विशेष रूप से चिल्लाना शुरू नहीं किया, इस पैंतरेबाज़ी से खुश होकर।

यह विल नाइट के AI लैब न्यूज़लेटर का एक संस्करण है। पिछले न्यूज़लेटर यहां पढ़ें।

आपके इनबॉक्स में: यह आपका औसत राजनीति न्यूज़लेटर नहीं है

वाईफ़ाई-8 आ रहा है—यहां वह सब कुछ है जो आपको जानना आवश्यक है

बड़ी कहानी: युवा धावक बेहद तेज़ होते जा रहे हैं

शहरी निगरानी की नई वास्तविकता

हमारे सर्वेक्षण में भाग लें: क्या आप तकनीकी क्षेत्र में काम करते हैं? हम आपसे सुनना चाहते हैं