Од виткање салфетки и подредување производи до чистење, готвење и работа во фабрика – луѓе во повеќе земји извршуваат секојдневни задачи со камери поставени на главата, градите и рацете. Снимените движења потоа се претвораат во податоци со кои се обучуваат хуманоидни роботи.
Целта е машините да научат не само што треба да направат, туку и како човекот го прави тоа: како го фаќа предметот, со колкава сила го држи, како ја приспособува положбата на рацете и како реагира кога нешто не оди според планот.
Вакви системи веќе се тестираат во фабрики, магацини, хотели и продавници. Камерите ја снимаат работата од перспектива на човекот, додека дополнителни сензори може да ја следат положбата на телото и движењето на рацете. Материјалот потоа се анализира и се означуваат предметите, дејствата и редоследот на чекорите.
Еден од поновите примери доаѓа од Јужна Кореја. Стартапот RLWRLD соработува со хотелот „Лоте“, логистичката компанија CJ и јапонскиот синџир „Лосон“, снимајќи како искусни работници виткаат салфетки, ракуваат со пакети и подредуваат производи. Намерата е нивните вештини да бидат претворени во своевидна дигитална библиотека од која ќе учат роботите, објави Асошиејтед прес.
Слични снимки се создаваат и во Индија, каде што работници со камери на главата извршуваат фабрички и секојдневни задачи. Секое посегнување, свртување, составување или преместување предмет може да стане дел од голема база за тренирање роботски модели.
Зошто на роботите им се потребни човечки снимки?
Современите јазични модели учат од огромни количини текст, но роботите што треба да функционираат во физичкиот свет имаат поинаков проблем. Тие мора да ги разберат просторот, тежината, допирот, рамнотежата и последиците од секое движење.
Една едноставна задача, како земање чаша, за човекот е речиси автоматска. Роботот, пак, мора да ја препознае чашата, да ја процени нејзината положба, да одлучи од која страна ќе ѝ пријде и да примени доволно сила за да ја подигне без да ја скрши или испушти. Човечките демонстрации му даваат пример како изгледа успешно извршена задача.
Овој пристап е познат како учење преку имитација. Наместо инженерите однапред да ја програмираат секоја можна ситуација, системот анализира голем број човечки примери и се обидува да ги препознае правилата што стојат зад нив.
Сепак, снимката од камерата не е доволна роботот веднаш самостојно да ја повтори задачата. Човечкото тело и роботската конструкција не се идентични, а снимениот материјал мора да се обработи, означи и комбинира со податоци добиени од сензори и од движењето на самите роботи. Истражувањата покажуваат дека човечките снимки можат да го забрзаат учењето, но засега не ја отстрануваат потребата од тестирање и дополнително роботско тренирање.
Работниците денес ги обучуваат своите можни наследници
Технологијата отвора и сериозни прашања за иднината на трудот. Работниците што ги снимаат сопствените вештини практично создаваат податоци со кои компаниите еден ден би можеле да автоматизираат дел од нивните работни места.
Синдикатите предупредуваат дека зад приказната за напредокот се кријат ризици од укинување работни позиции, засилен надзор и обезвреднување на знаењето стекнувано со години. Посебно прашање е кој ќе биде сопственик на снимените движења и дали работникот ќе добие соодветен надомест ако неговото искуство стане дел од комерцијален систем.
Постојат и дилеми поврзани со приватноста. Камерите можат да снимат колеги, клиенти, документи, екрани и други чувствителни информации. Затоа се потребни јасна согласност, правила за чување и користење на материјалот и можност снимките да бидат избришани или анонимизирани.
Компаниите тврдат дека хуманоидните роботи најпрво ќе преземаат опасни, тешки и монотони задачи, особено во индустрии што се соочуваат со недостиг од работници. Критичарите, пак, бараат придобивките од автоматизацијата да не останат само кај сопствениците на технологијата, туку да бидат споделени и со луѓето чие знаење ја овозможува.
Зад импресивните видеа на роботи што подигаат предмети, подредуваат полици или чистат простории, затоа често стојат илјадници часови човечка работа. Пред роботите да научат да нè заменуваат во одредени задачи, некој најпрво мора детално да им покаже како се извршуваат.
