لماذا لن يلحق الروبوتات بمنظمة العفو الدولية قريبًا – أوضح الخبير

تتطور روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، مثل ChatGPT ، بسرعة وتستخدم بالفعل كمساعدين شخصيين ، مستشارين وحتى معالجين. يعتمد عملهم على نماذج لغة كبيرة (LLM) ، المدربين على كميات كبيرة من البيانات النصية من الإنترنت. هذا سمح لمنظمة العفو الدولية بإتقان اللغة على مستوى مماثل لشخص ما.

يعتقد بعض القادة التكنولوجيين ، بما في ذلك قناع Ilon والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Joang ، أن نهجًا مماثلًا سيعطي قريبًا روبوتات تشبه الإنسان قادرة على أداء العمليات ، أو استبدال العمال في المصانع أو العمل كمساعدين للمنزل.

ومع ذلك ، أوضح خبير الروبوتات كين جولدبرغ من جامعة كاليفورنيا في بيركلي في مقال نشر في روبوتات العلومأنه لا يعتقد ذلك ، ولهذا السبب:

“أفكر في الأمر كضجيج ، لأنه يتقدم على الإمكانيات الحقيقية للروبوتات. في السنوات 5-10 القادمة ، لن نرى روبوتات يمكنها أداء المهام المنزلية أو المهنية المعقدة.”

السبب الرئيسي هو البراعة. من الصعب للغاية على الروبوتات معالجة الأشياء في العالم الحقيقي ، على سبيل المثال ، أخذ كوبًا أو تغيير المصباح الكهربائي. وهذا ما يسمى مفارقة Mohlete: بالنسبة لشخص ما ، مثل هذه الإجراءات بسيطة ، وبالنسبة للروبوت فهي معقدة للغاية.

جميع النماذج الأولية ذات الأيدي الحساسة والتقاط الدقيق هي تطورات واحدة فقط ، ولا يزال من الصعب إدخالها في الإنتاج الضخم. يقدم غولدبرغ المفهوم “فجوة عمرها 100000 عام في البيانات.” ويوضح أنه لتعليم نموذج اللغة ، يتم استخدام عدد كبير من النصوص ، وسيحتاج الشخص بشأنه 100000 سنة لقراءتها. ولكن لا توجد مجلدات مماثلة من البيانات لتدريس الروبوتات ، وحتى عمليات المحاكاة أو مقاطع الفيديو مع الأشخاص لا تعطي معلومات كاملة حول الحركات الدقيقة والتفاعل مع الكائنات في مساحة ثلاثية الأبعاد.

يقول: “إن تعلم إجراءات روبوت مثل عمل المنشئ أو الطبخ لا يزال مستحيلًا بدون مشاركة الشخص”.

تقوم الروبوتات بجمع هذه البيانات باستخدام عمليات التلفزيون – عندما يتحكم الشخص في الروبوت مباشرة ، مثل الدمية. هذا متعب: ثماني ساعات من العمل إعطاء ثماني ساعات فقط من البيانات المفيدة. لذلك ، فإن تطور الروبوتات البرائحة أبطأ بكثير من الذكاء الاصطناعي للغة.

في الوقت نفسه ، يلاحظ غولدبرغ تحولًا في النموذج: تنمو المنافسة بين الروبوتات بين “الهندسة القديمة الجيدة” – الفيزياء والرياضيات والنماذج البيئية – ونهج موجه بشكل حصري على البيانات. يؤكد:

“الهندسة والعلوم مهمة لأنها تسمح لك بجمع البيانات التي نحتاجها لتدريس الروبوتات. شركات مثل Waymo و Ambi Robotics تستخدم مثل هذا النهج حيث تقوم الروبوتات بجمع البيانات في ظروف حقيقية وتصبح أفضل تدريجياً”

أما بالنسبة للوظائف المستقبلية ، فمن المؤكد أن “الياقات الزرقاء” (الأشخاص المشاركين في العمل البدني) سيظلون آمنين. الروبوتات لم تتمكن بعد من أداء المهام البشرية المعقدة. تؤثر الأتمتة على الإجراءات الرسمية ، مثل معالجة المستندات أو خدمة العملاء.

“لا يمكن للكمبيوتر أن يقول:” أفهم ما تشعر به “، يلاحظ الخبراء.

وبالتالي ، فإن الفجوة بين القدرات اللغوية لمنظمة العفو الدولية والبراعة الحقيقية للروبوتات لا تزال ضخمة ، على الرغم من التقدم السريع في روبوتات الدردشة. هذا مهم لفهم الاحتمالات الحقيقية للروبوتات ومنع التوقعات العالية.