ก้าวใหม่ของหุ่นยนต์ AI เมื่อแขนกลใช้กล้วยเป็นเครื่องมือได้แล้ว

เมื่อหุ่นยนต์ไม่ต้องพึ่งพาการเขียนโปรแกรมล่วงหน้าอีกต่อไป แต่สามารถคิดและแก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้เหมือนเด็กวัยหัดเรียนรู้ สตาร์ตอัป Generalist AI ได้สาธิตการทำงานของหุ่นยนต์ให้ทั่วโลกได้เห็น โดยแขนกลอัจฉริยะนี้สามารถหยิบกล้วยขึ้นมา และเรียนรู้วิธีใช้มันเป็นเครื่องมือเพื่อทำตามคำสั่งให้สำเร็จด้วยตัวเอง

ระบบของ Generalist AI ไม่ได้อาศัยการจำคำสั่งตายตัวแบบ AI ทั่วไป แต่ระบบสามารถเรียนรู้ผ่านการสำรวจ ลองผิดลองถูก และสร้างแบบจำลองทางฟิสิกส์ ระบบไม่ได้มองกล้วยเป็นเพียงผลไม้ แต่มองเห็นคุณสมบัติของกล้วยซึ่งมีทรงยาวและมีความแข็ง สามารถนำมาใช้ขยายระยะการเอื้อมหรือออกแรงกดได้ การสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถแก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้นี้ อาศัยการผสานสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีขั้นสูงเข้าด้วยกัน ได้แก่

• Vision Transformers: ช่วยประมวลผลข้อมูลภาพเพื่อทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมแบบ 3 มิติ
• Reinforcement Learning: อัลกอริทึมที่เปิดโอกาสให้หุ่นยนต์ทดลองและเรียนรู้จากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น
• Foundation Models: โมเดลความรู้พื้นฐานระดับโลก (คล้ายสถาปัตยกรรมของ ChatGPT) ที่ช่วยให้ระบบมีเหตุผลในการรับมือกับวัตถุที่ไม่เคยพบมาก่อน

ในขณะที่บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Tesla มุ่งพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ Optimus, Amazon ทุ่มทุนมหาศาลกับระบบคลังสินค้า และ Apple ซุ่มทดลองโปรเจกต์ของตนเอง สตาร์ตอัปอย่าง Generalist AI กลับมีความได้เปรียบด้านความรวดเร็วในการพัฒนานวัตกรรม เนื่องจากไม่มีภาระระบบแบบเก่าและโครงสร้างองค์กรขนาดใหญ่

ที่ผ่านมา วงการหุ่นยนต์มักถูกพูดถึงแบบเกินจริงอยู่บ่อยครั้ง อย่างการสร้างเครื่องจักรที่เหมือนมนุษย์ แต่กลับมีราคาแพงและมีข้อจำกัดที่ซับซ้อน การที่ Generalist AI สามารถนำเซ็นเซอร์ราคาถูก ระบบประมวลผลปลายทาง และโมเดล AI ที่ทรงพลัง ทำให้ Physical AI มีศักยภาพที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่างๆ ทั้งสายการผลิต คลังสินค้า และหุ่นยนต์ผู้ช่วยในบ้าน 

ที่มา Techbuzz

วัชรกุล พัฒนาประทีป