Robotlar Neden Komplike İşlerde Başarılı Olmasına Rağmen Basit Görevlerde Çuvallıyor?
Siz de bazen robotların yaptığı işlere şaşkınlıkla bakıp “Bunu yapabiliyorsa şunu da rahatlıkla yapar” diye düşünüyor musunuz? Pek çoğumuz üzere siz de teknolojinin geldiği noktaya güveniyorsunuzdur. Lakin gerçek şu ki, robotlar karmaşık üzere görünen birtakım işleri muvaffakiyetle yaparken kolay günlük vazifelerde üzücü çuvallıyor. Örneğin, bir robot sizinle satranç oynayabilir fakat o taşları karışık bir kutudan alıp düzgünce dizmesi hayli güç. Zira bu üslup vazifeler iddia ettiğinizden çok daha karmaşık sistemler gerektiriyor. Gelin yeterlice irdeleyelim sebeplerini…
Kaynak 1, Kaynak 2
Bugün dünyanın dört bir yanında robotlar üretimden lojistiğe kadar pek çok alanda hayatımıza entegre olmuş durumda.
Amazon, Walmart ve DHL üzere dev şirketler; robotları paket taşımak, eser sıralamak ve yükleme süreçleri için faal olarak kullanıyor. Hatta kimi restoranlarda robotlar siparişleri masaya kadar bile götürüyor. Lakin tüm bu gelişmelere karşın, robotların insanlara kıyasla hala çok temel maharetlerde zorlandıkları açıkça görülüyor.
Bir kitabı raftan alırken ne kadar kuvvet uygulanacağını sezmek üzere kolay şeyler, robotlar için hala büyük sorun.
Bunun sebebi ne olabilir derseniz, uzmanlar üç temel zorluktan kelam ediyor: algı, denetim ve fizik.
Berkeley Üniversitesi’nden robot bilimci Ken Goldberg, bu mevzuyu üç temel başlıkta özetliyor. Birinci sorun, robotların dünyayı algılamasında. Beşerler ışığı, biçimleri, hareketleri doğuştan gelen reflekslerle anlamlandırabiliyor fakat robotların kameraları ve sensörleri bunu hala istenen seviyede yapamıyor. İkinci sorun ise denetim. Yani robotun gördüğü ile hareket eden kısımları ortasında ahengin olmaması.
İnsan bedeni milyonlarca yıllık evrimle bu ahengi doğal olarak kurarken, robotlar için bu hala büyük bir mühendislik sorunu. Üçüncü ve son sorun ise fizik. Bir şişeyi masanın üzerinde her seferinde tıpkı kuvvetle ittiklerinde bile, şişe her kezinde farklı bir noktada durabiliyor. Zira yüzeydeki mikro seviyedeki pürüzler sonucu etkiliyor. Beşerler bu küçük farkları sezgisel olarak düzeltebilirken, robotlar için bu varyasyonlar büyük zorluklar yaratıyor.
Peki bu durum daima bu türlü mi kalacak? Neyse ki umut veren gelişmeler de var.
Son yıllarda geliştirilen büyük lisan modellerinden ilham alınarak robotlara da “ortak hafıza” gibisi bir öğrenme yeteneği kazandırılmaya çalışılıyor. RT-X ismindeki teşebbüs, dünyanın dört bir yanındaki laboratuvarlardan toplanan robot hareketlerini tek bir büyük bilgi setinde birleştiriyor.
Bu bilgilerle robotlar, simülasyon ortamında kendilerini eğitebiliyor. Böylelikle bir robotun başkasından öğrendiği şey, yeni bir robot için başlangıç noktası olabiliyor. Boston Dynamics’in son tanıttığı Atlas robotu bunun örneklerinden biri.
