Modelele AI DeepMind invata roboti sa caute online sarcini

DeepMind duce robotica la urmatorul nivel: roboti care pot cauta singuri informatii online

In 2024, Google AI DeepMind a reusit ceva ce pana nu demult parea din domeniul science-fiction: a invatat roboti fizici sa isi caute singuri pe internet modul in care pot indeplini anumite sarcini in viata reala. Sau, mai exact, sa foloseasca un model lingvistic de ultim nivel – Gemini – pentru a interpreta cerintele unei sarcini si apoi sa gaseasca online raspunsul despre cum poate fi executata, iar in final sa o puna in practica fara interventia unui om.

Este o realizare uriasa in sfera inteligentei artificiale si robotica, care ar putea schimba radical modul in care interactionam cu masinile inteligente in viitor.

Ce inseamna, de fapt, acest concept? Sa luam un exemplu simplu.

Sa zicem ca ii ceri unui robot sa „puna o cutie de cereale intr-un dulap”. In loc sa urmeze o comanda prestabilita sau sa fie programat de la inceput cu toti pasii necesari, noul model de la DeepMind ii da acces robotului la abilitatea de a cauta cum poate face acest lucru – exact cum ai cauta tu pe Google sau YouTube.

Robotul foloseste capabilitatile oferite de Gemini 1.5 Pro, cel mai avansat model lingvistic de la DeepMind, pentru a:

• Analiza sarcina primita (ex: „pune cerealele in dulap”);
• Cauta pe internet instructiuni text/video relevante;
• Interpreteaza informatia in contextul propriei functionalitati mecanice;
• Actioneaza pas cu pas, in functie de instructiunile gasite.

Cu alte cuvinte, robotii ajung sa devina autodidacti.

Tehnologia din spatele sistemului: Gemini + Univers

Ce face posibila aceasta minune a tehnologiei este integrarea dintre doua componente-cheie:

• Gemini 1.5 Pro – noul model de limbaj avansat de la Google, antrenat pe cantitati uriase de date din texte, imagini, cod, video si multe altele.
• Univers – un cadru software experimental, dezvoltat de DeepMind, care conecteaza inteligenta lingvistica a lui Gemini cu functionalitatea fizica a robotilor.

Univers este, practic, un fel de „translator” intre ce se spune in text (sau gaseste online) si ce trebuie facut in lumea reala. El ecel care ii explica robotului cum sa execute, pas cu pas, ceea ce lui Gemini ii suna logic. De exemplu, Gemini poate spune „deschide usa dulapului, ridica cutia, introdu cutia in dulap”, iar Univers trimite aceste comenzi direct catre bratele robotice, adaptate fiecarui tip de robot.

Aplicatii practice: mai aproape de roboti casnici reali

DeepMind a testat sistemul intr-un mediu controlat cu roboti reali si a constatat ca poate functiona exceptional in sarcini simple, precum:

• Asezarea unor obiecte pe rafturi in mod organizat;
• Deschiderea de usi de dulap si sertare;
• Folosirea unui mop sau stergerea unor pete de pe masa;
• Manipularea de pahare sau farfurii cu delicatete;
• Reactii la comenzi noi care n-au fost pre-programate.

Ce inseamna asta? Ca in viitorul (nu foarte indepartat), am putea avea roboti casnici care:

• Invata singuri cum sa-ti faca patul si isi dau seama ce tip de cearsaf trebuie folosit;
• Vizioneaza clipuri de pe YouTube ca sa invete sa gateasca un anumit fel de mancare;
• Isi dau seama cum sa sorteze gunoiul sau sa plieze rufele din mers.

Autonomie fara precedent: roboti care pot gasi resurse, invata si aplica

Ceea ce face acest proiect cu adevarat inovator este nivelul de autonomie pe care il ofera sistemelor robotice. In mod traditional, robotii erau controlati prin:

• Scripturi prestabilite;
• Antrenamente limitate pentru anumite actiuni standard;
• Joystick-uri sau comenzi vocale simple.

Acum, prin combinatia Gemini + Univers, robotul:

• Primeste o cerinta libera, in limbaj uman;
• Face cautari asemanatoare unui utilizator pe Google sau Reddit;
• Analizeaza sursa informatiei;
• Decide care instructiuni sunt aplicabile situatiei sale;
• Iar apoi le pune in practica in mod fizic.

Este, practic, un pas semnificativ catre inteligenta artificiala generala (AGI), un concept care implica existenta unor agenti AI capabili sa inteleaga si invete orice sarcina umana, fara sa fie antrenati specific pentru fiecare.

Limitele actuale: de ce nu avem inca roboti cu personalitate in bucataria noastra?

Desigur, ca in orice faza de cercetare, acest sistem nu este perfect. DeepMind recunoaste ca deocamdata:

• Robotii pot gresi cand folosesc informatii incorecte de pe internet;
• Nu pot face diferenta intre surse credibile si necredibile;
• Au nevoie inca de asistenta umana in anumite cazuri complexe;
• Intelegerea contextului fizic in timp real (ex: nivelul de lichid dintr-un pahar) este inca limitata.

Cu toate acestea, progresul este urias. Capacitatea de a combina viziunea computerizata, procesarea limbajului natural si executia roboticii intr-un singur flux este un pas mai aproape de roboti practic utili, care pot fi adaptati unor nevoi dinamice.

Potentiale implicatii si viitorul muncii automate

Aceasta tehnologie deschide usi impresionante in multiple domenii. Iata cateva scenarii posibile in viitorul apropiat:

• Spitale: Roboti asistenti care invata singuri cum sa transporte echipamentele medicale sau sa interactioneze cu pacientii;
• Retail: Roboti din depozite care isi actualizeaza constant strategiile de sortare si ambalare in functie de cerintele zilnice;
• Spatii private: Roboti de menaj care pot invata obiceiurile familiei si pot anticipa actiunile ce trebuie facute;
• Educatie: Roboti educationali care cauta metode de a explica pe intelesul fiecarui elev concepte abstracte.

DeepMind: lider global in aplicatii AI avansate

Trebuie spus ca acest proiect nu vine din neant. Google DeepMind este responsabil pentru unele dintre cele mai avansate inovatii in AI, precum:

• AlphaGo – AI care a invins campionul mondial la jocul Go;
• AlphaFold – algoritm capabil sa prezica forma proteinelor cu precizie uimitoare;
• Sistemele Gemini – modele lingvistice de top, rivale cu GPT-4 sau Claude;

Cu noul sistem robotic bazat pe Gemini, DeepMind pare sa fi intrat oficial in era in care AI nu se mai limiteaza la ecrane si texte, ci se extinde in lumea tangibila, incepand sa interactioneze fizic cu spatiile noastre.

Concluzie: o revolutie la orizont

Combinatia dintre modele lingvistice mari (LLM) si robotica interactiva promite sa aduca o schimbare de paradigma in modul in care masinile invata si ne ajuta. Nu mai vorbim despre simple comenzi prestabilite, ci despre roboti care gandesc, cauta, inteleg si actioneaza.

Suntem tot mai aproape de un viitor in care un robot din casa ta:

• Stie cand s-a terminat laptele si cauta reduceri la supermarketul preferat;
• Invata sa gateasca reteta ta preferata dintr-un tutorial video;
• Si iti schimba lenjeria de pat exact cum iti place tie, fara sa i-o mai spui de doua ori.

Ramane de vazut daca si cand aceste tehnologii vor cobori din laboratoarele DeepMind in casele noastre. Dar un lucru e clar – ziua in care roboti inteligenti, autonomi si adaptabili ne vor usura viata este tot mai aproape.

Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de inteligenta artificiala, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri dedicate inteligentei artificiale din categoria AI Hub. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.