ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 144
Numărul 143 Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 143
Abonament PDF

Experts Panel: Robotics & AI

Ovidiu Mățan
Fondator @ Today Software Magazine



INTERVIU


Robotica și tehnologiile AI se întrepătrund și dau naștere unor proiecte interesante. Am discutat cu invitații noștri principalele caracteristici și provocări ale acestei abordări:

Ovidiu Mățan: Citeam într-o revistă MIT că se preconizează că vom avea roboți în mediul familiar al locuinței noastre. Cum vedeți această realitate, mai ales în context AI în care nu trebuie să înveți sistemul ce să facă, ci doar să îi arăți ce să facă?

Stelian Brad: Este posibil, dar, într-o primă fază, doar pentru zona de distracție. Putem deja antrena roboți să poarte un dialog, să îi țină ocupați pe bunici, pe copii sau pe pisici. Comercial, există deja soluții relativ accesibile.

István Takó: Nu am o părere foarte întemeiată în ceea ce privește uzul casnic, dar în manufactură trăim o eră în care utilizarea roboților este inevitabilă pentru eficientizarea producției.

Tamás Levente: Cei care sunteți pasionați de robotică știți că, la început, aveam sistemul ROS. În același timp, a apărut și Microsoft Robotic Studio care a dispărut între timp. Directorul Microsoft Robotic Studio a spus că vor veni zile în care roboții vor fi omniprezenți. Încă așteptăm zilele respective.

Cornel, cum vezi posibilitatea robotului de a-și auto-genera cod?

Cornel Ștefanache: Cred că ne aflăm în punctul în care era 3D-printing acum 10 ani. Când roboții vor deveni accesibili, aceștia vor face parte din viețile noastre, așa cum acum fac parte imprimantele 3D. Nu știu dacă vor ajunge la auto-generare de cod. Sistemele trebuie să îndeplinească un task. Chiar săptămâna trecută, am văzut un video în care un robot explica modul de gândire din spatele acțiunilor lui.

Mă fascinează scenariul în care se auto-generează cod și teste, ceea ce înseamnă că, într-un timp foarte scurt, se poate ajunge la o soluție.

Cornel Ștefanache: Ideea de generare de cod este o etapă intermediară. Ideal ar fi ca mecanismul să poată interpreta limbajul natural pe care apoi să îl transpună în cod care să ruleze embedded. Am avea nevoie de cod ca să facem debugging, ca să înțelegem ce a făcut mașina. Codul nu este necesar pentru ca mașina să ruleze.

Ce se schimbă ca paradigmă în zona de robotică?

Stelian Brad: Recent, am lansat un robot autonom care recoltează lavandă. Sunt mulți fermieri care nu mai au cu cine să lucreze. Acest robot recunoaște diverse specii și se auto-adaptează în funcție de specii. Ca paradigmă, se constată un interes crescut în zona de roboți umanoizi. Trebuie să distingem cogniția de arhitectura robotică. Sunt perspective total diferite. În ceea ce privește robotica, ai nevoie de foarte mult control. La roboții umanoizi vorbim de o anumită atletică, de stabilitatea sistemului. Cu alte cuvinte, sunt foarte multe constrângeri legate de ceea ce percepi din mediu prin senzori sau sisteme de viziune, dar și de modul în care cerințele pot fi transpuse în ceva fezabil. Există puțini roboți care să funcționeze cu adevărat într-un mediu cu variabilitate mare. Când AI va fi încorporată într-un sistem robotic care îi dă autonomie, trebuie să ne gândim la ce se va întâmpla cu bune și cu rele. Vedem ce dificilă este componenta etică atunci când vrei să dai libertate sistemului. Spre exemplu, aflăm că oamenii produc multe accidente rutiere în fiecare zi. E o știre banală, dar, dacă un sistem autonom ar produce un astfel de accident, am avea o știre cu impact mondial. Mașina "perfectă" pusă în context are câteva probleme. Ați văzut că deja în San Francisco se testează vehiculele autonome, dar acestea produc o serie de probleme în trafic, deoarece sistemul reduce mereu viteza, uneori chiar prea mult, pentru a reduce riscul. Nu știu care pasager ar dori să meargă într-un vehicul care să tot oprească și să tot aștepte. Se ridică problema legată de cine decide cât de multe limitări punem sistemului.

Credeți că dronele ar fi o soluție de succes, având în vedere că acolo nu sunt atât de multe limitări?

Stelian Brad: Am avut o discuție cu niște investitori pe tema aceasta și știu chiar și o companie din Cluj care investește în sisteme de operare pentru drone autonome. Și acestea vor fi limitate.

Tamás Levente: Sunt membru al Asociției Române de Aeromodelism care încearcă să reglementeze acest domeniu de ani buni. Nu există un cadru legal în favoarea utilizatorilor. Revin la întrebarea legată de schimbarea de paradigmă. Termenul paradigmă provine din limba greacă și se referă la un obstacol ce trebuie ocolit. În robotică schimbările de paradigmă s-au întâmplat în mai multe etape. De exemplu, în anii 80, am avut roboți super preciși și predictibili. În anii 2000, roboții au ieșit din cușcă și au început să se plimbe, să taie iarba, să colaboreze. Noi am rămas cu ideea că roboții sunt predictibili și că nu trebuie să ne temem de roboți. În acest context, dacă am avea mai multe mașini autonome, am avea mai puține accidente.

Stelian Brad: În sistemele complexe, există un comportament interesant. Dacă admitem că avem o soluție fezabilă tehnic, să zicem drona autonomă, și să zicem că avem și reglementări, vom vedea că într-un an, spațiul acela va fi superaglomerat. Lucrurile vor deveni iar complexe. Dacă vorbim de vehicule fără pasageri, în Singapore sunt drone care transportă pachete de maxim 4 kg în diverse zone ale orașului. Când se va pune problema taximetrelor, vor fi mult mai multe reguli și restricții.

Cornel Ștefanache: Doresc să aduc o completare la ideea de predictibilitate. Anul trecut am dezvoltat pentru un client un AI care evalua calitatea zborurilor piloților de elicoptere în simulator. Noi am dezvoltat un AI care putea pilota autonom. Am încercat să calculăm diferențele dintre deciziile luat de om vs AI în simulator. Soluția nu a fost fezabilă. Deși deciziile luate de AI erau foarte bune, majoritatea trainerilor spuneau că nu se face așa.

Tamás Levente: Cei de la ETH din Zurich au făcut o competiție în care să evalueze AI-ul în raport cu cel mai bun pilot uman. AI-ul și pilotul ajutat de AI au fost câștigători. Există o ramură de cercetare numită Explainable AI care încearcă să vină cu soluții și care garantează respectarea unui anumit comportament sau regulament.

Care sunt tendințele în industrie și ce s-a schimbat față de anul trecut?

István Takó: Sunt multe schimbări în IndustryX. Am creat o aplicație care monitorizează mișcarea oamenilor, o analizează și ajunge la niște concluzii.

Există noutăți pe proiectul Arctic?

István Takó: Acesta este un proiect mai vechi unde am ajutat la digitalizarea producției. De atunci, am învățat multe depre cum să integrăm datele

Există vreo legătură între artă și robotică?

Stelian Brad: Poate exista. Dacă un sistem autonom interacționează cu un mediu extern și pe baza acelor date se ia o decizie, vorbim de un sistem robotic. Robotul e un sistem mecanic, dar partea de creier și de gândire ține de algoritmi. Eu am folosit AI-ul ca să experimentez cu crearea de curente artistice noi. Rezultatele sunt interesante. Putem lua pe oricine din sală, îi extragem hobby-urile, visele, plăcerile, iar apoi le prelucrăm cu AI pentru a genera stilul ce vine din fiecare persoană. Am experimentat cu așa ceva. Arta e orice creează emoție. Am avut o compozitoare ce dorea să își facă o casă. Am întrebat-o mai multe lucruri, iar apoi am transformat toate aceste lucruri într-o serie de specificații cu diverși algoritmi neurosimbolici care folosesc și reguli, dar și partea de modele de învățare profundă. Putem expune nu o casă, ci o experiență de locuire. Unii zic că AI-ul ne va lua locul de muncă. Sunt sceptic. Poate ne va lua câteva activități. Problema majoră este lipsa de motivație a omului să se adapteze. Problema nu e că apar instrumente care să ne facă munca mai ușoară sau mai rapidă. Am lucrat în ultimii ani pe partea de aplicații de dialog social. Am fost la case de bătrâni, iar oamenii de acolo, după 5 minute, mângâiau mașina care le vorbea.

Cornel Ștefanache: Referitor la artă, consider că sistemul recombină ceea ce a văzut deja. Am încercat să văd dacă pot convinge un LLM să îmi deseneze ceva. Un LLM poate raționa, dar nu poate desena. Cu modelele Stable Diffusion suntem limitați la ceea ce am învățat, elemente pe care le combinăm. Am constatat că nivelul de prompting pentru a genera un desen simplu este foarte mare.

Stelian Brad: Noi, oamenii, pentru a exprima idei complexe, am inventat limbajul. Există multă informație în spatele unui cuvânt. Dacă am dezvolta limbaje de programare care (vorbind acum de text) comprimă concepte în instrucțiuni care să redea o anumită imagine, am putea avea un robot care să deseneze.

Tamás Levente: Atât arta, cât și tehnologia ne ajută să ne apropiem de adevăr. Scopul este comun. Referitor la AI, cred că avem doar o aproximare. Fiecare model va fi doar o aproximare și nu vom putea cunoaște adevărul în profunzime. Cunosc însă un start-up care a făcut din AI și artă bani frumoși de ordinul a mii de euro.

István Takó: În industrie nu putem vorbi de artă, dar putem vorbi de Industry 5.0. Meseriile noastre se vor schimba și este necesar să se schimbe. Ne dorim ca acestea să se schimbe. Generația aceasta își dorește să lucreze fără a le fi afectată sănătatea, își dorește procese care să protejeze mediul înconjurător. Robotica și AI-ul ne vor permite să oferim noii generații această șansă.

Cred că din ce în ce mai mulți oameni vor putea deveni programatori mult mai repede. Astfel, vom ajunge la alte lucruri care ne diferențiază. Poate va fi vorba de artă, de muzică sau alte aspecte.

Stelian Brad: Fiecare va scrie un prompt diferit și va vedea că rezultatul este diferit. Dacă non-specialiștii (sau specialiștii) nu vor avea capacitate de gândire critică sau cunoștințe de nivel sistem, aceștia nu vor ști cum să investigheze, cum să analizeze spațiul de tipare generat ca urmare a antrenării acestor modele. Rezultatul va fi mediocru sau submediocru. Dacă vrem să trăim într-o societate în care nu vrem să ne pierdem suveranitatea noastră ca indivizi, nu trebuie să intrăm în capcana corporațiilor care au acces la date masive de antrenament, ci să ne creăm noi sistemele.

LANSAREA NUMĂRULUI 144

Modern Agile

joi, 20 iunie, ora 18:00

sediul msg systems Romania

Facebook Meetup StreamEvent YouTube

NUMĂRUL 143 - Software Craftsmanship

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Colors in projects