Robot Manusia: Lompatan dari Imajinasi ke Realitas

Robot humanoid sedang dengan cepat beralih dari karya fiksi ilmiah ke aplikasi nyata. Penurunan biaya perangkat keras, peningkatan investasi modal, dan terobosan dalam teknologi gerakan dan operasi, bersama-sama mendorong bidang komputasi menuju putaran transformasi besar yang baru. Meskipun kemampuan komputasi dan perangkat keras semakin umum, kekurangan data pelatihan masih menjadi kendala yang membatasi perkembangan industri.

Dalam konteks ini, beberapa proyek mulai memanfaatkan Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) untuk mengumpulkan data gerakan berkualitas tinggi dan data sintetis, serta membangun model dasar Bot. Ini menciptakan kondisi yang menguntungkan untuk mempercepat penerapan robot humanoid.

Robot Manusia: Dari Fungsi Tunggal ke Multitalenta

Komersialisasi teknologi robot bukanlah hal baru. Dari robot penyedot debu iRobot Roomba yang diluncurkan pada tahun 2002, hingga kamera pengawas hewan peliharaan pintar yang populer belakangan ini, perangkat dengan fungsi tunggal ini telah memasuki setiap rumah. Seiring dengan kemajuan kecerdasan buatan, robot sedang berevolusi dari bentuk fungsi tunggal menjadi bentuk multifungsi untuk menyesuaikan diri dengan lingkungan terbuka yang lebih kompleks.

Diperkirakan dalam 5 hingga 15 tahun ke depan, robot humanoid akan secara bertahap ditingkatkan, dari tugas dasar seperti pembersihan dan memasak, berkembang menjadi mampu menangani pekerjaan kompleks seperti layanan penerimaan, pemadam kebakaran, bahkan bedah.

Perkembangan terkini sedang mengubah robot humanoid dari novel fiksi ilmiah menjadi kenyataan yang dapat dijangkau:

• Arah pasar: lebih dari 100 perusahaan terlibat dalam bidang robot humanoid.
• Terobosan teknologi: Generasi baru robot humanoid menunjukkan gerakan yang halus dan alami, memungkinkan interaksi mirip manusia di lingkungan nyata. Beberapa robot telah mencapai kecepatan berjalan 3,3 meter per detik, jauh melebihi kecepatan langkah rata-rata manusia yang 1,4 meter per detik.
• Perkiraan biaya: Pada tahun 2032, biaya robot humanoid diperkirakan akan lebih rendah daripada tingkat gaji tenaga kerja di Amerika Serikat.

Hambatan Pengembangan: Data Pelatihan Dunia Nyata

Meskipun prospek di bidang robot humanoid cerah, tetapi kualitas dan jumlah data yang tidak memadai masih menghambat penerapan skala besar.

Sebagai perbandingan, teknologi entitas kecerdasan buatan lainnya seperti mobil otonom telah secara dasar menyelesaikan masalah data. Misalnya, beberapa sistem mobil otonom mengumpulkan miliaran mil data berkendara di jalan yang nyata melalui armada. Pada tahap awal pengembangan, sistem-sistem ini juga dilengkapi dengan pengawas manusia di kursi penumpang depan untuk pelatihan waktu nyata.

Namun, konsumen cenderung tidak menerima keberadaan "Bot Pengasuh". Ini berarti Bot harus memiliki performa tinggi yang siap pakai, yang mengharuskan semua pelatihan selesai sebelum produksi komersial. Skala dan kualitas data menjadi masalah yang terus-menerus ada.

Berbagai jenis model AI memiliki unit data pelatihan masing-masing, seperti model bahasa besar menggunakan Token, generator gambar menggunakan pasangan video-teks, dan teknologi robotika menggunakan potongan gerakan. Membandingkan skala data di berbagai bidang, dapat terlihat jelas kesenjangan ketersediaan data yang dihadapi teknologi robotika:

• Skala data pelatihan dari model bahasa besar tertentu melebihi 15 triliun token teks.
• Beberapa AI penghasil gambar menggunakan miliaran pasangan teks video berlabel.
• Dibandingkan, kumpulan data robot terbesar hanya berisi sekitar 2,4 juta catatan interaksi.

Perbedaan ini menjelaskan mengapa teknologi Bot belum mencapai model dasar yang nyata seperti model bahasa besar, kuncinya terletak pada data dasar yang masih belum lengkap.

Metode pengumpulan data tradisional sulit memenuhi kebutuhan skala data pelatihan robot humanoid.

• Simulasi: biaya rendah tetapi kurang memiliki batasan nyata (perbedaan antara simulasi dan kenyataan)
• Video internet: tidak dapat menyediakan pengalaman proprioception dan lingkungan umpan balik kekuatan yang diperlukan untuk pembelajaran Bot.
• Data dunia nyata: Meskipun akurat, namun memerlukan pengendalian jarak jauh dan operasi siklus tertutup manual, yang mengakibatkan biaya tinggi dan kurangnya skalabilitas.

Model yang dilatih dalam lingkungan virtual sering kali sulit beradaptasi dengan situasi kompleks di dunia nyata. Misalnya, robot yang dilatih secara virtual mungkin dengan mudah mengambil objek dalam kondisi ideal, tetapi sering kali tidak berdaya ketika dihadapkan pada lingkungan yang berantakan, permukaan yang tidak teratur, atau keadaan darurat.

Visi Full-Stack AI Entitas Terdesentralisasi

Beberapa proyek inovatif sedang membangun platform perangkat lunak dan data terintegrasi secara vertikal yang ditujukan untuk aplikasi robot cerdas yang berwujud. Platform ini tidak hanya berfokus pada penyelesaian masalah bottleneck data di bidang robot humanoid, tetapi juga menjadi penggerak penuh untuk realisasi kecerdasan berwujud melalui kombinasi pengembangan perangkat keras secara mandiri, infrastruktur simulasi multimodal, dan model dasar.

Platform ini biasanya dimulai dengan perangkat penangkapan gerakan konsumen proprietary, membangun ekosistem permainan realitas tertambah dan realitas virtual yang berkembang pesat. Pengguna memperoleh imbalan insentif jaringan dengan menyediakan data gerakan berkualitas tinggi, mendorong perkembangan platform secara berkelanjutan. Beberapa platform telah menjual ribuan perangkat, dengan pengguna aktif bulanan mencapai puluhan ribu, dan telah menetapkan jalur pertumbuhan pengguna yang jelas.

Pertumbuhan ini terutama berasal dari perkembangan alami: pengguna tertarik pada hiburan yang ditawarkan oleh permainan itu sendiri, sementara para streamer memanfaatkan perangkat penangkap gerakan untuk mewujudkan penggerak bentuk digital secara real-time. Siklus positif yang terbentuk secara spontan ini mewujudkan produksi data yang dapat diperluas, berbiaya rendah, dan berkualitas tinggi, sehingga kumpulan data menjadi sumber pelatihan yang sangat dicari oleh perusahaan robot terkemuka.

Beberapa platform masih mengembangkan platform data multimodal dengan lingkungan simulasi terfragmentasi yang terintegrasi. Saat ini, bidang simulasi sangat terpecah, dengan alat yang berbeda beroperasi secara terpisah, meskipun masing-masing memiliki keunggulan tetapi tidak dapat saling terhubung. Situasi perpecahan ini memperlambat proses penelitian dan pengembangan, serta memperburuk kesenjangan antara simulasi dan kenyataan. Dengan mewujudkan standar multi-simulator, platform-platform ini menciptakan infrastruktur virtual bersama untuk pengembangan dan evaluasi model Bot, mendukung pengujian acuan yang konsisten, dan secara signifikan meningkatkan kemampuan skalabilitas dan generalisasi sistem.

Bot Dasar Model

Dalam tumpukan teknologi ini, komponen yang paling penting mungkin adalah model dasar Bot. Sebagai salah satu model dasar Bot pertama, jenis model ini sedang dibangun sebagai sistem inti dari infrastruktur kecerdasan buatan fisik yang muncul. Posisi ini mirip dengan model dasar bahasa besar tradisional, tetapi ditujukan untuk bidang Bot.

Dengan menggabungkan data gerakan crowdsourcing dengan sistem simulasi yang kuat dan sistem perizinan model, platform-platform ini dapat melatih model dasar yang memiliki kemampuan generalisasi lintas skenario. Model ini dapat mendukung aplikasi robotik yang beragam di bidang industri, konsumen, dan penelitian, serta mewujudkan penerapan yang umum di bawah data yang sangat beragam.

Beberapa proyek telah mulai secara aktif mendorong proses komersialisasi teknologi, memulai proyek uji coba berbayar dengan beberapa perusahaan Bot, dan membangun kemitraan strategis. Pasar robot humanoid di China sedang mengalami pertumbuhan yang cepat, menyumbang sekitar sepertiga dari pasar global. Perlu dicatat bahwa ada produsen China yang menguasai lebih dari 60% pangsa pasar robot berkaki empat global, dan berencana untuk memproduksi lebih dari 1000 unit robot humanoid pada tahun 2025.

Peran Teknologi Cryptocurrency dalam Tumpukan Teknologi Kecerdasan Buatan Fisik

Teknologi kriptografi sedang membangun tumpukan vertikal yang lengkap untuk kecerdasan buatan fisik. Meskipun proyek yang berbeda berada di berbagai lapisan tumpukan kecerdasan buatan fisik, mereka memiliki satu kesamaan: semuanya adalah proyek kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi (DePAI). DePAI mengintegrasikan insentif token di seluruh tumpukan teknologi, menciptakan mekanisme perluasan yang terbuka, dapat digabungkan, dan tanpa izin, menjadikan perkembangan terdesentralisasi kecerdasan buatan fisik kenyataan.

Beberapa proyek belum menerbitkan token, pertumbuhan organik bisnisnya menjadi semakin berharga. Ketika mekanisme insentif token secara resmi diluncurkan, partisipasi jaringan akan menjadi kunci untuk mempercepat efek flywheel DePAI: pengguna yang membeli perangkat keras akan mendapatkan insentif dari pihak proyek, perusahaan pengembang Bot akan membayar penghargaan kontribusi kepada pemegang perangkat, insentif ganda ini akan mendorong lebih banyak orang untuk membeli dan menggunakan perangkat pengumpul. Sementara itu, pihak proyek akan secara dinamis memberikan insentif untuk pengumpulan data perilaku yang dikustomisasi dengan nilai tinggi, sehingga lebih efektif menjembatani kesenjangan teknologi antara simulasi dan aplikasi nyata.

Kesimpulan

Revolusi platform Bot tidak dapat dihentikan, tetapi seperti semua platform, pengembangan skala besarnya tidak terlepas dari dukungan data. Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) sedang mengisi celah paling penting dalam tumpukan teknologi robot AI: solusi data robotnya memiliki efisiensi biaya, skalabilitas tinggi, dan karakteristik modular.

Ketika teknologi robot menjadi garis depan berikutnya dalam AI, proyek inovatif ini sedang mengubah pengguna biasa menjadi "penambang" data gerakan. Seperti model bahasa besar yang memerlukan dukungan label teks, robot humanoid memerlukan pelatihan dengan urutan gerakan yang sangat besar. Melalui upaya ini, kami berharap dapat mengatasi hambatan terakhir dan mewujudkan peralihan robot humanoid dari fiksi ilmiah menjadi kenyataan.