Физикалық жасанды интеллект: келесі технологиялық шекара

Біз физикалық жасанды интеллектінің (AI) дамуын бақылауды жалғастырамыз — бұл қазіргі уақытта технология әлемінде ең көп талқыланатын бағыттардың бірі. Prometheus, Джефф Безостың бүкіл венчурлық әлем назар аударып отырған өршіл жобасы, осы салада ерекше назар аударуға тұрарлық. Біз физикалық жасанды интеллектінің біз білетін генеративті жасанды интеллектіден қалай ерекшеленетінін және неге Prometheus өзін осы жаңа нарықтағы көшбасшы ретінде көрсетіп отырғанын талдаймыз.

Физикалық жасанды интеллекті дегеніміз не

2022 жылы ChatGPT іске қосылғанда, әлем алғаш рет генеративті жасанды интеллектімен жаппай танысты — мәтін жазатын, сурет жасайтын, код жазатын және мағыналы әңгіме жүргізетін технология. Сол кезден бастап бұл нарыққа триллиондаған доллар құйылды, ал OpenAI, Anthropic және Google сияқты компаниялар жаңа технологиялық дәуірдің символына айналды. Бірақ әлем генеративті жасанды интеллектіні бақылап отырғанда, келесі шекара тыныш қалыптасып жатты.

Физикалық жасанды интеллекті — бұл шынайы әлеммен әрекеттесетін жүйелер. Яғни, мәтінмен немесе пиксельдермен емес, машиналармен, сенсорлармен және өнеркәсіптік процестермен жұмыс істейді. Егер генеративті жасанды интеллект компьютерлерге ойлауды үйретсе, физикалық жасанды интеллект оларға әрекет етуді үйретеді.

Иллюстрация: Генеративті жасанды интеллект пен физикалық жасанды интеллект

Бұл жүйелердің тұтынушылары кеңсе қызметкерлері емес, өнеркәсіп алыптары: BMW, Foxconn және Stellantis сияқты автокөлік өндірушілері. Бұл түбегейлі басқа нарық, басқа экономика және басқа логика.

Неліктен физикалық жасанды интеллект генеративті жасанды интеллектіден күрделірек

Негізгі айырмашылық деректерге келіп тіреледі. OpenAI өз модельдерін оқытқанда, қажетті деректердің едәуір бөлігі ашық қолжетімді болды: интернет, кітаптар, мақалалар және басқа ашық дереккөздер.

Физикалық жасанды интеллекті — мүлде басқа жағдай. Өндірістік нысанды басқару жүйесін оқыту үшін нақты кәсіпорындардан алынған деректер қажет: сенсор көрсеткіштері, камера жазбалары, жабдық параметрлері және өндірістік процестер туралы басқа мәліметтер. Бұл ақпарат коммерциялық тұрғыдан құпия және сыртқы әзірлеушілерге қолжетімсіз. Зауыттар өз деректерін бөліспейді: ортақ жинау стандарттары жоқ, процестерді ашуға ынталандыру жоқ, ал қосымша жабдық орнату көбіне өндірістік циклдерді бұзады.

Иллюстрация: Деректер қайдан алынады

Нәтижесінде, физикалық жасанды интеллект негізінен симуляцияларда — шынайы процестердің виртуалды модельдерінде оқытылады. Симуляциялар шынайылықты толық алмастыра алмайды: олар өндірістік алаңда болатын барлық күтпеген оқиғаларды ескере алмайды. Физикалық жасанды интеллект бастапқыда әлдеқайда сенімді және дәл болуы тиіс, бірақ генеративті жасанды интеллектімен салыстырғанда өзін жетілдіруге арналған деректер әлдеқайда аз.

Иллюстрация: Нақты және синтетикалық деректердің үлесі

Қателіктің құны

Екі жасанды интеллект түрінің айырмашылығы ең айқын көрінетін сәт — қате кеткен кезде. Егер генеративті жасанды интеллект нашар сурет жасаса, пайдаланушы қайтадан әрекет ете алады. Ал егер физикалық жасанды интеллект өндірістік желіні басқаруда қате жіберсе, бұл жұмысшының жарақат алуына, желінің тоқтауына және көпмиллиондық шығындарға әкелуі мүмкін. Сондықтан мұндай жүйелерге қойылатын сенімділік пен қауіпсіздік талаптары түбегейлі жоғары, ал әзірлеу және енгізу циклдары айлар емес, жылдар алады.

Иллюстрация: Кірістер мен тәуекелдерді салыстыру

Неліктен дәл қазір

Кіру кедергілері жоғары болғанына қарамастан, физикалық жасанды интеллектке қызығушылық қарқынды өсуде. Бұл санаттағы компаниялардың құны генеративті жасанды интеллект саласындағы ірі ойыншылармен салыстырғанда әлдеқайда төмен. Figure компаниясының құны $39 миллиард, ал Physical Intelligence құны $11 миллиард. Салыстыру үшін, OpenAI құны $850 миллиард, Anthropic шамамен $950 миллиард бағаланады.

Қазір физикалық жасанды интеллект нарығына кіретіндер 2020 жылы OpenAI-ға ерте инвестиция салғандар сияқты болады.

Иллюстрация: Компаниялардың бағаларын салыстыру

Prometheus саланың негізгі мәселесін қалай шешуде

Физикалық жасанды интеллект саласындағы әр компания бір кедергіге тап болады: нақты өндірістік нысандардан алынатын деректер қолжетімсіз, сондықтан жүйелер симуляцияларда оқытылады және өз әлеуетін толық көрсете алмайды. Бұл шектеуге барлық бәсекелестер тап болса да, Prometheus түбегейлі басқа модель құруда.

Компания зауыттар мен өндірістік нысандарды сатып алуға $100 миллиардқа дейін жұмсауды және деректерді тікелей солардан жинауды жоспарлап отыр. Бұл стратегияны ешбір бәсекелес тез қайталай алмайды — ол үшін жылдар мен жүздеген миллиард доллар қажет. Ал Prometheus-тың модельдері коммерциялық қолдануға дайын болған кезде, компанияда ондаған нысаннан алынған дәлелденген нәтижелер болады — бұл өнеркәсіптік клиенттер үшін ең сенімді маркетинг.

Технологиялық трендтер мен жаңа нарықтардағы мүмкіндіктер туралы көбірек білгіңіз келе ме? Біздің сарапшымызға хабарласыңыз — біз сіздің сұрақтарыңызға қуана жауап береміз.