Ez még nem a Terminátor, de a robot már sikeresen teljesítette a banántesztet – nézd meg a videót!

A mesterséges intelligencia által irányított robot kiválóan helytállt egy olyan teszten, amelynek célja a valós világ megértése és a gondolkodás utáni cselekvés volt.

A Google mesterséges intelligenciát fejlesztő ága, a DeepMind nemrégiben egy lenyűgöző videót tettek közzé, amely bemutatja, hogyan képesek a humanoid robotok komplex, több lépésből álló feladatokat végrehajtani a multimodális gondolkodás révén. Ezen a teszten, amelyet gyakran "banántesztnek" neveznek, a gépek sikeresen szétválogatták a gyümölcsöket azok színének megfelelően. Ez a fejlesztés új lehetőségeket nyit meg a robotika és a mesterséges intelligencia területén.

A Gemini Robotics 1.5 robotcsalád intelligenciája új dimenziókat nyitott meg a gépek számára, lehetővé téve számukra, hogy önállóan érzékeljék a környezetüket, racionalizáljanak és komplex, valóságbeli feladatokat oldjanak meg.

A Gemini Robotics 1.5 család két különleges modellt ölel fel: az első, a Gemini Robotics 1.5, képes vizuális elemeket és utasításokat valós cselekvésekké formálni. A második modell, a Gemini Robotics-ER 1.5, már egy lépéssel tovább megy, hiszen képes a világot átfogóan értelmezni és lépésről lépésre kidolgozni a feladatok megoldásának stratégiáit – írja az Interesting Engineering.

A korábbi tesztek keretében a robot feladata mindössze annyiból állt, hogy meg kellett ragadnia egy banánt, majd pedig elhelyeznie azt egy tálban. Ez a feladat lehetőséget biztosított a humanoidok számára, hogy egyszerre egy adott utasítást kövessenek és végrehajtsanak.

A Gemini Robotics 1.5 innovatív rendszerének köszönhetően a humanoid robotok képesek voltak háromféle gyümölcs, köztük egy banán, színük szerint történő precíz válogatására. E lenyűgöző tesztet Jie Tan, a Google DeepMind vezető kutatója mutatta be, bemutatva e technológia sokoldalúságát és hatékonyságát.

Egy másik kísérlet során az Apptronik által fejlesztett humanoid, Apollo, különleges feladatot kapott: ruhák válogatása. A robot a feladatot két eltérő kosár segítségével végezte, amelyek az egyik fehér, a másik pedig fekete színű volt. Apollo szakszerűen és precízen válogatta szét a textileket szín szerint, bemutatva mesterséges intelligenciájának kifinomultságát.

Az első forduló után a mérnökök módosították a kosarak elhelyezkedését, hogy megfigyeljék, képes-e a robot észlelni a változásokat. Meglepő módon a kísérletet így is sikeresen végrehajtották.

Az új mesterséges intelligencia modellek képesek speciális feladatok végrehajtására is. Például megbízhatók abban, hogy a helyi szabályok szerint válogassák szét a különböző tárgyakat a megfelelő hulladéktárolókba. Ehhez először online kutatást kell végezniük, hogy megismerjék az adott terület újrahasznosítási irányelveit. Ezt követően vizuálisan át kell nézniük a tárgyakat, és meg kell határozniuk, hogy mely elemek hova tartoznak. Végül pedig végre kell hajtaniuk a teljes folyamatot, lépésről lépésre.

A Google megközelítése szerint a robotok képességeinek fundamentuma a biztonság. Ezek a gépek folyamatosan elemzik, hogy milyen kockázatokkal járhat, ha nem a megfelelő módon hajtják végre a rájuk bízott feladatokat. A legfontosabb céljuk, hogy megóvják az embereket és minimalizálják a balesetek lehetőségét.