Ngay bây giờ, trong một nhà kho cách Berlin không xa, một con robot màu vàng sáng đang dựa vào một băng tải, nhặt các vật phẩm ra khỏi thùng với sự đảm bảo của một hạt gà mổ.
Bản thân robot không có vẻ gì khác thường, nhưng điều khiến nó đặc biệt là đôi mắt và khối óc. Với sự trợ giúp của một dãy máy ảnh sáu thấu kính và các thuật toán học máy, nó có thể lấy và đóng gói các vật phẩm có thể gây nhiễu cho các bot khác. Và nhờ có một mạng lưới thần kinh, một ngày nào đó nó sẽ chia sẻ với các đồng nghiệp của mình trong các nhà kho trên khắp thế giới, bất cứ điều gì nó học được, họ cũng sẽ học được. Hiển thị cho bot này một sản phẩm mà nó chưa từng thấy trước đây và nó sẽ không chỉ tìm ra cách nắm bắt nó mà còn cung cấp thông tin đó cho các đồng nghiệp của nó.
Chúng tôi đã thử nghiệm robot này trong ba hoặc bốn tháng và nó có thể xử lý gần như mọi thứ chúng tôi ném vào nó, Peter Peter Puchwein, phó chủ tịch đổi mới tại Knapp, công ty hậu cần lắp đặt robot, nói The Verge. Chúng tôi thực sự sẽ đẩy những thứ này lên thị trường. Chúng tôi muốn có một số lượng rất lớn các máy này ngoài kia.
Đối với những người sáng tạo bot, AI của California và khởi nghiệp robot Covariant, việc cài đặt ở Đức là một bước tiến lớn, và một trong những điều đó cho thấy công ty đã có những bước tiến lớn với một thách thức mà các kỹ sư đã làm khổ trong nhiều thập kỷ: dạy robot để nhặt đồ.
Nghe có vẻ dễ dàng, nhưng đây là một nhiệm vụ mà Vượt qua một số phòng thí nghiệm nghiên cứu và công ty công nghệ lớn nhất. Google đã chạy một ổn định của cánh tay robot trong nỗ lực tìm hiểu làm thế nào để nắm bắt mọi thứ một cách đáng tin cậy (nhân viên gọi đùa là “cánh tay pit”), trong khi Amazon giữ một cuộc thi thường niên các công ty khởi nghiệp đầy thách thức lên kệ chứng khoán với robot với hy vọng tìm được một cỗ máy đủ tốt cho kho của nó (nó chưa có).
Nhưng Covariant tuyên bố các bot của nó có thể làm những gì người khác có thể GÓI: làm việc 24 giờ một ngày, chọn đồ mà không phiền phức. Điều này không có nghĩa là chọn là một vấn đề được giải quyết, nhưng nó mở khóa rất nhiều tiềm năng. Điều này đặc biệt đúng trong thế giới của các nhà kho và hậu cần, nơi các chuyên gia nói rằng khó khăn trong việc tìm kiếm công nhân của con người và họ cần tất cả các robot họ có thể có.
Đang nói chuyện với The Verge, Pieter Abbeel, đồng sáng lập Covariant và giám đốc Phòng thí nghiệm học tập Robot Berkeley, so sánh thị trường hiện tại của những người chọn robot với những chiếc xe tự lái: có rất nhiều bản demo cường điệu và hào nhoáng, nhưng không đủ thử nghiệm trong thế giới thực và có khả năng.
Khách hàng của chúng tôi không tin tưởng vào video giới thiệu ngắn nữa. Họ biết rất rõ hầu hết các khó khăn là tính nhất quán và độ tin cậy.
Puchwein của Knapp đồng ý, nói The Verge: Những điều điển hình cho các công ty mới thành lập là hiển thị một số video ngắn, được chỉnh sửa tốt. Nhưng ngay khi bạn thử kiểm tra robot, chúng đã thất bại.
Rất nhiều sự cường điệu này đã được tạo ra bởi lời hứa về học máy. Ngày nay, robot công nghiệp có thể chọn với tốc độ và độ chính xác cao, nhưng chỉ khi những gì chúng lấy được thì không kém phần chính xác: hình dạng thông thường với bề mặt dễ nắm bắt. Điều đó rất tốt trong sản xuất, trong đó một cỗ máy phải lặp đi lặp lại cùng một mặt hàng, nhưng thật tồi tệ trong hậu cần bán lẻ, nơi các đối tượng được đóng gói để vận chuyển rất khác nhau về kích thước và hình dạng.
Hardcoding một robot Robot mỗi khi di chuyển, như với lập trình truyền thống, hoạt động tuyệt vời trong kịch bản đầu tiên nhưng khủng khiếp trong lần thứ hai. Nhưng nếu bạn sử dụng máy học để cung cấp dữ liệu hệ thống và để nó tạo ra các quy tắc riêng về cách chọn thay thế, thì nó sẽ tốt hơn rất nhiều.
Covariant sử dụng nhiều phương pháp AI khác nhau để huấn luyện robot của mình, bao gồm cả học tăng cường: quá trình thử và sai trong đó robot có mục tiêu đã đặt (đối tượng di chuyển x đến vị trí y) và phải tự giải quyết. Phần lớn việc đào tạo này được thực hiện trong các mô phỏng, trong đó các máy móc có thể mất thời gian của chúng, thường làm hỏng hàng ngàn giờ làm việc. Kết quả là những gì Abbeel gọi là Covariant Brain Triệu – một biệt danh cho mạng lưới thần kinh được chia sẻ bởi các robot của công ty.
Covariant, đó là thành lập vào năm 2017 dưới cái tên Embodied Intelligence và ra khỏi tàng hình ngày nay, chắc chắn không phải là công ty duy nhất áp dụng các phương pháp này. Nhiều công ty khởi nghiệp như Tử tế và Robot bên phải sử dụng các yếu tố tương tự của học máy và robot. Nhưng Covariant rất lạc quan rằng robot của nó tốt hơn bất kỳ ai khác. Abbeel cho biết việc triển khai thế giới thực là về sự nhất quán và độ tin cậy cao.
Puchwein đồng ý, và anh sẽ biết. Ông có 16 năm kinh nghiệm trong ngành, bao gồm làm việc cho Knapp, một trong những nhà xây dựng kho hàng tự động lớn nhất trên toàn thế giới. Nó đã cài đặt 2.000 hệ thống vào năm ngoái với doanh thu hơn 1 tỷ euro.
Puchwein nói rằng các kỹ sư của công ty trên khắp thế giới đã đi khắp thế giới để tìm ra những robot chọn tốt nhất và cuối cùng định cư trên Covariant, công ty này cài đặt như một đối tác không thể kết luận. Puchwein cho biết, robot không phải AI có thể chọn khoảng 10% sản phẩm được sử dụng bởi khách hàng của chúng tôi, nhưng robot AI có thể chọn khoảng 95 đến 99%. Cẩu Nó có một sự khác biệt rất lớn.
Puchwein cũng là người duy nhất trên tàu. Khi ra khỏi tàng hình ngày hôm nay, Covariant đã công bố một loạt những người ủng hộ tư nhân, bao gồm một số tên tuổi cao nhất trong nghiên cứu AI. Họ bao gồm người đứng đầu Google Google về AI, Jeff Dean; Người đứng đầu nghiên cứu AI của Facebook, Yann LeCun, và là một trong những ngườibố già của AI, Ge Gerey Grey Hinton. Như Abbeel nói, sự tham gia của những cá nhân này cũng giống như việc cho vay danh tiếng của họ như bất cứ điều gì khác. Ông nói, các nhà đầu tư vào thế giới, chỉ nói về số tiền họ mang lên bàn.
Đối với tất cả niềm tin, nhà đầu tư và mặt khác, hoạt động của Covariant Hiện tại cực kỳ nhỏ. Nó chỉ có một số ít robot hoạt động toàn thời gian, ở Mỹ và nước ngoài, trong ngành may mặc, dược phẩm và điện tử.
Ở Đức, robot chọn Covariant lành (hiện tại chỉ có một) đang đóng gói các linh kiện điện tử cho một công ty tên Obeta, nhưng công ty cho biết, họ háo hức muốn có thêm robot để bù đắp cho sự thiếu hụt nhân viên – một tình huống phổ biến trong hậu cần.
Đối với tất cả các cuộc nói chuyện về robot đảm nhận công việc của con người, chỉ cần có đủ con người để làm một số công việc. Một báo cáo ngành gần đây đề nghị 54 phần trăm các công ty hậu cần phải đối mặt với tình trạng thiếu nhân viên trong năm năm tới, với nhân viên kho trong số những vị trí có nhu cầu cao nhất. Tiền lương thấp, thời gian dài và điều kiện làm việc nhàm chán được coi là yếu tố góp phần, như là một sự sụt giảm tỷ lệ thất nghiệp (ít nhất ở Mỹ).
Căng Nó rất khó để tìm người làm công việc này, ông Michael Michael Pultke của Obeta nói Vergthông qua một dịch giả. Ông nói Obeta phụ thuộc vào công nhân nhập cư cho nhân viên nhà kho của công ty, và tình hình là như vậy trên khắp châu Âu. Tương lai có nhiều robot hơn.
Và những gì về các nhân viên mà robot Covariant hiện đang hoạt động cùng – họ có quan tâm đến sự thay đổi không? Theo Pultke, họ không thể coi đó là một mối đe dọa, nhưng là cơ hội để học cách duy trì robot và có được một loại công việc tốt hơn. Máy móc nên làm công việc cơ bản, đó là ngu ngốc và đơn giản, Pultke nói. Người dân nên trông nom máy móc.
