Video oyunları robotlara hareket etmeyi öğretebilir mi? Robotikte bir 'ChatGPT anı' bahsinin içinden

Yapay zekâ, makinelerin sözcükleri ve görüntüleri nasıl ele aldığını dönüştürdü; ama bir yürümeye yeni başlayan çocuğun zahmetsizce ustalaştığı bir şeyde zorlandı: fiziksel dünyada hareket etmek. TechCrunch'ın anlattığı General Intuition adlı girişim, o eksik beceri için beklenmedik bir eğitim alanı bulduğunu düşünüyor ve bu alan, kaydedilmiş video oyunu oynanışlarının uçsuz bucaksız arşivlerinde yatıyor.

Şirketin bahsi, milyonlarca saatlik oynanış görüntüsünün fiziksel yapay zekâ için temel modelleri eğitmek amacıyla kullanılabileceği. Gerekçe şu: video oyunları hareket, neden-sonuç ve sonuçlarla dolu simüle edilmiş dünyalar ve onlarda gezinmeyi öğrenen bir yapay zekâ, mekân, hareket ve etkileşim hakkında en azından kısmen gerçek robotları kontrol etmeye aktarılabilecek sezgiler edinebilir.

Bunun neden önemli olduğunu anlamak için robotiğin neden geride kaldığını görmek yardımcı olur. Dil modelleri, internetten toplanan neredeyse tahayyül edilemez büyüklükte bir metin külliyatından öğrendi. Bu veri bolluğu, tam da fiziksel yapay zekânın eksikliğini çektiği şey; çünkü bir robotun bir fincanı alması, bir kapıyı açması ya da düşen bir nesneyi yakalaması için internet ölçeğinde eşdeğer bir arşiv yok.

Gerçek dünya robot verisi toplamak yavaş, pahalı ve çoğu zaman tehlikeli. Bir robot bir görevi fiziksel olarak binlerce kez denemeli ve her deneme gerçek saniyeler, gerçek donanım ve gerçek kırılma riski gerektiriyor. Bu veri darboğazı, robotların insanların önemsiz bulduğu görevlerde beceriksiz kalmasının merkezî nedenlerinden biri ve General Intuition'ın etrafından dolaşmaya çalıştığı sorun bu.

Video oyunları çekici bir kestirme sunuyor çünkü onlar aslında insanların zaten enine boyuna keşfettiği fizik simülatörleri. Kaydedilen her oturum, bir ajanın hedefler peşinde koştuğunun, engellere tepki verdiğinin ve başarısızlıktan öğrendiğinin bir gösterimi; muazzam ölçekte ve esasen bedava üretilmiş. Eğer bu gösterimler bir dünyada eylemde bulunmaya dair genel sezgiler öğretebilirse, veri kuraklığı hafifleyebilir.

Herkesin başvurduğu ifade bir ChatGPT anı; bir teknolojinin aniden hantaldan gerçekten yararlıya sıçradığı nokta. Dil için bu sıçrama, yeterli veriyle eğitilen modeller bir yetenek eşiğini geçtiğinde geldi. Robotikteki umut, benzer bir eşiğin var olduğu ve doğru eğitim yaklaşımının karşılaştırılabilir bir sıçramayı tetikleyebileceği.

Sağlıklı bir kuşkuculuk yerinde ve TechCrunch bunu bir kesinlik değil bir bahis olarak çerçeveliyor. Simüle edilmiş bir oyun dünyası ile dağınık fiziksel gerçeklik arasındaki uçurum, tam da daha önce birçok robotik hayalinin battığı yer. Oyunların, çoğu zaman basitleştirilmiş ya da abartılmış kendi fizikleri vardır ve işlenmiş bir ortamda öğrenilen beceriler sürtünme, yerçekimi ve öngörülemeyen nesnelerle temastan otomatik olarak sağ çıkmaz.

Bu zorluğun alanda bir adı var: sim-to-real uçurumu, simülasyonda öğrenilen davranışı gerçek dünyaya aktarmanın güçlüğü. Onu köprülemek uzun süredir var olan bir araştırma sorunu ve bir girişimin bunu ölçekte yapma vaadi, tam da inançla kabul edilmek yerine yakından izlenmeyi hak eden türden bir iddia. Fikir zarif; işe yarayıp yaramayacağı ampirik bir soru.

Yine de yaklaşım, yapay zekâda daha geniş ve giderek etkili bir sezgiyi yansıtıyor. Gerçek robot verisini zahmetle toplamak yerine, ister oyunlarda ister videolarda ister simülasyonlarda olsun, insan üretimi davranışın devasa mevcut hazinelerinden neden yararlanılmasın ve modellerin onlardan genel ilkeler çıkarmasına izin verilmesin? Birçok araştırma yönü artık bu içgüdüyü paylaşıyor ve General Intuition bunun görünür bir bahsi.

İşe yararsa, kazanç büyük. Bol veriden genel fiziksel sezgiler öğrenen robotların inşası çarpıcı biçimde daha kolay ve daha ucuz hâle gelebilir; fabrikaların ötesine evlere, hastanelere ve depolara yayılabilir. İşe yaramazsa bile gerçekten ilginç bir fikri sınamış olacak. Her iki durumda da bu çaba, robotiğin bugünkü durumunu yakalıyor: uzun süredir veriye takılıp kalmış, şimdi ise onu nihayet serbest bırakabilecek beklenmedik kaynağı arayan bir alan.