Roboteid õpetatakse võõraste kodude videotega: uus andmevõidujooks jõudis kodutöödeni
Roboteid õpetatakse võõraste kodude videotega: uus andmevõidujooks jõudis kodutöödeni
Y Combinatori orbiidilt pärit idufirma Human Archive kaasas 8,2 miljonit dollarit ja ehitab äri physical AI andmetele - mudelitele, mis peaksid juhtima roboteid pärismaailmas. TechCrunchi andmetel salvestab ettevõte inimeste tööd kaamerate ja sensorite kaudu: alates koduteenustest kuni tehaste, restoranide, hotellide, põllumajanduse ja ehituseni.
Mõte on lihtne ja ebameeldivalt praktiline: et robot õpiks nõusid pesema, pesu voltima, detaile kokku panema või esemeid ettevaatlikult liigutama, ei vaja ta ilusaid promoklippe, vaid miljoneid tunde inimliigutusi koos täpse seosega sellega, mida näevad käed, keha ja tööriistad.
Mida täpselt kogutakse
Human Archive kirjutab, et kogub ja märgendab video-, sensori-, heli- ja pikaajalisi käitumisandmeid rohkem kui 100 000 osaleja ja 500 partneri võrgustiku kaudu. TechCrunch täpsustab, et idufirma alustas iPhone’ide ja valmiskinnitustega, kuid kasutab nüüd enda seadmeid: peakaameraid, randmekaameraid, taktiilseid kindaid, liikumishõive ülikondi ja RGB-D salvestust, kus tavaline pilt on ühendatud sügavusandmetega.
Eraldi kanal on koduteenused. Kui töötaja tuleb kliendi juurde, võidakse kasutajale pakkuda valikut: täishind ilma salvestuseta või allahindlus andmekogumiseks nõusoleku andmise eest. Ettevõte väidab, et näod hägustatakse, andmed anonüümitakse ja ärilepingud vastavad India isikuandmete kaitse seadusele. Kuid vorm ise näitab juba, kuhu turg liigub: korter, köök ja remondivisiit muutuvad mitte ainult teenuseks, vaid ka õppetoorme allikaks.
Miks see robotite jaoks tähtis on
Economic Times kirjeldab sama turgu laiemalt: India idufirmad koguvad egocentric data’t ehk esimese isiku andmeid robootika jaoks. Stellaris Venture Partnersi hinnangul võivad suured robootikalaborid järgmise 2-3 aasta jooksul vajada 100 miljonit kuni 1 miljard tundi selliseid andmeid. Humyn AI esindaja selgitas väljaandele, et isegi ühe konteksti jaoks, näiteks klaasi võtmiseks ja riiulile panemiseks, võib vaja minna sadu tuhandeid või miljoneid tunde treeningnäiteid.
See muudab vestlust robotite üle. Pikka aega tundus, et põhiküsimus on, kes teeb parema mudeli ja ostab rohkem GPU-sid. Physical AI põrkub aga teise nappusega: kvaliteetsete salvestustega päris kätest, päris esemetest, päris segadusest ja päris vigadest. Internet andis tekstimudelitele tohutu dokumendimassiivi. Robotite jaoks sellist valmis internetti peaaegu pole - seda filmitakse nüüd sõna otseses mõttes kaamerasse.
Küsimuse hind on privaatsus ja töö
Loo teravaim osa ei ole rahastusringi suurus, vaid see, kes õppematerjali eest maksab ja kes sellest kasu saab. TechCrunch kirjutab, et Human Archive maksab töötajatele andmekogumises osalemise eest baasina 1 dollar tunnis, samas kui Economic Times märgib, et teised India tegijad maksavad umbes 250-400 ruupiat tunnis. Need ei ole samad programmid ega tingimused, kuid vahemik näitab tulevast pingepunkti: käsitsitöö andmed muutuvad AI-laborite jaoks kalliks varaks, samal ajal kui inimesed, kes neid loovad, võivad saada vaid väikese lisatasu.
Tavakasutaja jaoks on tähendus otsene. Kodu-, lao- ja teenuserobotid ei ilmu tühjast kohast: enne seda hakkab turg massiliselt salvestama inimtööd, sealhulgas tööd privaatsetes ruumides. Seetõttu ei tohi nõusoleku küsimust peita pikka privaatsuspoliitikasse. Kui AI peab õppima päriselust, peavad inimesed selgelt mõistma, mida täpselt filmitakse, kes seda ostab, kui kaua seda hoitakse ja kas allahindluse varjatud surve all on võimalik keelduda.
Neuro.ee on juba kirjutanud physical AI-st kui kapitali ja tööstusautomaatika järgmisest tsoonist. Human Archive lisab sellele pildile vähem läikiva detaili: enne kui robotid hakkavad osa käsitsiprotsesse asendama, peab keegi muutma miljonid tavalised inimliigutused andmestikuks.
