Lerrel Pinto’dan çalışmalarını açıklamasını istediğinizde 31 yaşındaki sanatçı farklı bir soruyu yanıtlamayı seviyor: Evinizde en son ne zaman havalı bir robot gördünüz? Cevap genellikle soruyu soran kişinin robot elektrikli süpürgeye sahip olup olmadığına bağlıdır: dün ya da hiçbir zaman.
Duyuru
Pinto durumu değiştirmek istiyor. New York Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi araştırması yapıyor ve robotların evin içinde süpürmekten daha fazlasını yapmasını istiyor. Şunu soruyor: “Ev işlerini yaparken, yaşlılara bakarken veya rehabilitasyon yaparken hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelen robotları nasıl yaratabiliriz?” Başka bir deyişle: onlara ihtiyacımız olduğunda oradalar. MIT Technology Review dergisinin Amerika baskısı da onun yaklaşımını ve bilgi birikimini fark etti ve “35 Yaş Altı Yenilikçiler” yarışmasının jürisi, Pinto’yu ödülün kazananlarından biri olarak seçti.
Sorun, geniş bir yetenek yelpazesine sahip robotların eğitiminin çok fazla veri gerektirmesidir. Pinto’nun çözümü bu verileri toplamanın yeni yollarını bulmaktır: Robotların öğrendikçe veri toplamasını istiyor; bu, kendi kendini denetleyen öğrenme olarak adlandırılan ve Meta’nın baş yapay zeka bilimcisi ve Pinto’nun New York Üniversitesi’ndeki meslektaşı Yann LeCun tarafından da kullanılan bir yaklaşım. temsil edildi.
Lerrel Pinto
(Fotoğraf: Pietro Garritano)
Berkeley’deki Kaliforniya Üniversitesi Robot Öğrenme Laboratuvarı direktörü Pieter Abbeel, “Lerrel’in çalışması, makine öğrenimi ile robotiği bir araya getirmede önemli bir kilometre taşını temsil ediyor” diyor ve robot öğreniminin geleceği için ilk temelleri atıyor.
Başarısızlıktan ders almak
Kahve yapabilen veya bulaşıkları yıkayabilen bir ev robotu fikri onlarca yıllık bir geçmişe sahip. Ancak bu tür makineler hala bilim kurgudur. Yapay zekanın diğer alanlarındaki, özellikle de büyük dil modellerindeki son gelişmeler, internetten gelen devasa veri kümelerini kullanmaya başladı. Pinto, bunun robotlarla mümkün olmadığını söylüyor.
Sürücüsüz otomobil geliştiren şirketler, araçlarını kontrol eden modelleri eğitmek için yollarda veri toplamak için milyonlarca saat harcıyor. Ev robotu üreticileri de benzer bir zorlukla karşı karşıya. Robotun bakış açısından, farklı ortamlardaki çeşitli görevleri gösteren saatlerce süren çekimler kaydediyorlar.
Pinto, 2016’da ilk dönüm noktalarından birine ulaştı. Robotların kendi eğitim verilerini oluşturmasını, bunları bağımsız olarak etiketlemesini ve insan denetimi olmadan 7/24 24 saat çalıştırmasını sağlayarak o zamanlar dünyanın en büyük robotik veri kümesini oluşturdu.
O zamandan beri kendisi ve meslektaşları, bir robotun bir görevde başarısız olmasına rağmen gelişmesini sağlayan öğrenme algoritmaları geliştirdiler. Robotik bir kol birçok kez bir nesneyi kavramakta başarısız olabilir ancak bu girişimlerden elde edilen veriler başarılı bir modelin eğitimi için hala değerlidir. Ekip bu yaklaşımı hem robot kol hem de drone ile göstererek, düşen her nesneyi veya çarpışmayı zorlu bir derse dönüştürdü.
Pinto’nun benimsediği bir diğer yaklaşım da insanları kopyalamaktır. Bir robotun ilk kez bir insanın kapıyı nasıl açtığı gösteriliyor. Daha sonra veri setini yavaş yavaş genişleterek bunu kendisi dener. Robot insanların açıldığını ne kadar çok kapı görürse, daha önce hiç görülmemiş bir kapıyı açabilme olasılığı da o kadar artıyor.
Akıllı robotlar için düşük teknoloji
Pinto’nun son projesi, göreceli basitliğiyle dikkat çekiyor: Bilgisayar bilimcisi, evlerinde çeşitli nesnelerle uğraşırken kendilerinin videolarını kaydetmek için çöp toplayıcılara bağlı iPhone’ları kullanmak üzere birkaç düzine gönüllüyü işe aldı. Pinto, sağlam bir kavrama modeli yetiştirmek için birkaç yüz saatlik çekimin yeterli olduğuna inanıyor.
Bu veri toplama, robotların daha azıyla daha fazlasını yapmasına olanak tanıyan etkili öğrenme algoritmalarıyla birleştirilir. Pinto ve meslektaşları, tek elle şişe açmak gibi beceri gerektiren davranışların bile yalnızca bir saatlik eğitim gerektirdiğini gösterdi.
Lerrel Pinto, robotlara büyük dil modellerine benzer bir atılım sağlamayı umuyor. Bu şekilde yapay zekada yeni bir çağın başlamasına yardımcı olabilir. “Beyne sahip olmamızın nedeninin hareket etmemiz olduğu fikri var” diyor. Evrimin hayatta kalmamız ve yiyecek bulmamız için bize sağladığı şey budur.
“Sonuçta zekanın amacının dünyayı hareket ettirmek ve değiştirmek olduğuna inanıyorum ve bunu yapabilecek tek şeyin robot gibi fiziksel yaratıklar olduğuna inanıyorum.”
Lerrel Pinto, “35 Yaş Altı Yenilikçiler” yarışmasının kazananlarından biri. MIT Technology Review dergisinin Amerika baskısının ev sahipliği yaptığı yarışma, inovasyona öncülük eden gençleri ödüllendiriyor. Seçilen yeteneklerin tam genel bakışını burada bulabilirsiniz. Ayrıca “Yılın Yenilikçisi” özel unvanını alan genç Suk Jo, Yatish Turakhia ve Sharon Li de onurlandırıldı ve bir portrede resmedildi.
(Jle)
Haberin Sonu
Duyuru
Pinto durumu değiştirmek istiyor. New York Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi araştırması yapıyor ve robotların evin içinde süpürmekten daha fazlasını yapmasını istiyor. Şunu soruyor: “Ev işlerini yaparken, yaşlılara bakarken veya rehabilitasyon yaparken hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelen robotları nasıl yaratabiliriz?” Başka bir deyişle: onlara ihtiyacımız olduğunda oradalar. MIT Technology Review dergisinin Amerika baskısı da onun yaklaşımını ve bilgi birikimini fark etti ve “35 Yaş Altı Yenilikçiler” yarışmasının jürisi, Pinto’yu ödülün kazananlarından biri olarak seçti.
Sorun, geniş bir yetenek yelpazesine sahip robotların eğitiminin çok fazla veri gerektirmesidir. Pinto’nun çözümü bu verileri toplamanın yeni yollarını bulmaktır: Robotların öğrendikçe veri toplamasını istiyor; bu, kendi kendini denetleyen öğrenme olarak adlandırılan ve Meta’nın baş yapay zeka bilimcisi ve Pinto’nun New York Üniversitesi’ndeki meslektaşı Yann LeCun tarafından da kullanılan bir yaklaşım. temsil edildi.
Lerrel Pinto
(Fotoğraf: Pietro Garritano)
Berkeley’deki Kaliforniya Üniversitesi Robot Öğrenme Laboratuvarı direktörü Pieter Abbeel, “Lerrel’in çalışması, makine öğrenimi ile robotiği bir araya getirmede önemli bir kilometre taşını temsil ediyor” diyor ve robot öğreniminin geleceği için ilk temelleri atıyor.
Başarısızlıktan ders almak
Kahve yapabilen veya bulaşıkları yıkayabilen bir ev robotu fikri onlarca yıllık bir geçmişe sahip. Ancak bu tür makineler hala bilim kurgudur. Yapay zekanın diğer alanlarındaki, özellikle de büyük dil modellerindeki son gelişmeler, internetten gelen devasa veri kümelerini kullanmaya başladı. Pinto, bunun robotlarla mümkün olmadığını söylüyor.
Sürücüsüz otomobil geliştiren şirketler, araçlarını kontrol eden modelleri eğitmek için yollarda veri toplamak için milyonlarca saat harcıyor. Ev robotu üreticileri de benzer bir zorlukla karşı karşıya. Robotun bakış açısından, farklı ortamlardaki çeşitli görevleri gösteren saatlerce süren çekimler kaydediyorlar.
Pinto, 2016’da ilk dönüm noktalarından birine ulaştı. Robotların kendi eğitim verilerini oluşturmasını, bunları bağımsız olarak etiketlemesini ve insan denetimi olmadan 7/24 24 saat çalıştırmasını sağlayarak o zamanlar dünyanın en büyük robotik veri kümesini oluşturdu.
O zamandan beri kendisi ve meslektaşları, bir robotun bir görevde başarısız olmasına rağmen gelişmesini sağlayan öğrenme algoritmaları geliştirdiler. Robotik bir kol birçok kez bir nesneyi kavramakta başarısız olabilir ancak bu girişimlerden elde edilen veriler başarılı bir modelin eğitimi için hala değerlidir. Ekip bu yaklaşımı hem robot kol hem de drone ile göstererek, düşen her nesneyi veya çarpışmayı zorlu bir derse dönüştürdü.
Pinto’nun benimsediği bir diğer yaklaşım da insanları kopyalamaktır. Bir robotun ilk kez bir insanın kapıyı nasıl açtığı gösteriliyor. Daha sonra veri setini yavaş yavaş genişleterek bunu kendisi dener. Robot insanların açıldığını ne kadar çok kapı görürse, daha önce hiç görülmemiş bir kapıyı açabilme olasılığı da o kadar artıyor.
Akıllı robotlar için düşük teknoloji
Pinto’nun son projesi, göreceli basitliğiyle dikkat çekiyor: Bilgisayar bilimcisi, evlerinde çeşitli nesnelerle uğraşırken kendilerinin videolarını kaydetmek için çöp toplayıcılara bağlı iPhone’ları kullanmak üzere birkaç düzine gönüllüyü işe aldı. Pinto, sağlam bir kavrama modeli yetiştirmek için birkaç yüz saatlik çekimin yeterli olduğuna inanıyor.
Bu veri toplama, robotların daha azıyla daha fazlasını yapmasına olanak tanıyan etkili öğrenme algoritmalarıyla birleştirilir. Pinto ve meslektaşları, tek elle şişe açmak gibi beceri gerektiren davranışların bile yalnızca bir saatlik eğitim gerektirdiğini gösterdi.
Lerrel Pinto, robotlara büyük dil modellerine benzer bir atılım sağlamayı umuyor. Bu şekilde yapay zekada yeni bir çağın başlamasına yardımcı olabilir. “Beyne sahip olmamızın nedeninin hareket etmemiz olduğu fikri var” diyor. Evrimin hayatta kalmamız ve yiyecek bulmamız için bize sağladığı şey budur.
“Sonuçta zekanın amacının dünyayı hareket ettirmek ve değiştirmek olduğuna inanıyorum ve bunu yapabilecek tek şeyin robot gibi fiziksel yaratıklar olduğuna inanıyorum.”
Lerrel Pinto, “35 Yaş Altı Yenilikçiler” yarışmasının kazananlarından biri. MIT Technology Review dergisinin Amerika baskısının ev sahipliği yaptığı yarışma, inovasyona öncülük eden gençleri ödüllendiriyor. Seçilen yeteneklerin tam genel bakışını burada bulabilirsiniz. Ayrıca “Yılın Yenilikçisi” özel unvanını alan genç Suk Jo, Yatish Turakhia ve Sharon Li de onurlandırıldı ve bir portrede resmedildi.
(Jle)
Haberin Sonu