- iRobot’un kurucusu ve eski MIT robotik profesörü Rodney Brooks, bugün AI ve robotik alanındaki abartılı beklentilere dair gerçekçi bir bakış açısı sunuyor
- İnsansı robotlara yönelik beklentilerin abartıldığını, insan biçimli robotların insanların tüm yeteneklerini yeniden üretebileceği varsayımının yanlış vaatler yarattığını söylüyor
- Otonom araçlar, robotlar ve benzeri alanlarda gerçek dünyanın karmaşıklığını ele almak, gösterişli demoların ima ettiğinden çok daha uzun zaman gerektiriyor; bilgisayar ve internet devrimlerinde olduğu gibi AI devriminin de onlarca yıl sürmesi bekleniyor
- Brooks şu anda depo otomasyonu için akıllı bir araba geliştiriyor ve insanın yerini almaktan ziyade insan işini destekleyen pratik robotiğe odaklanıyor
- AGI (yapay genel zeka) için belki 300 yıl daha gerekebileceğini, mevcut hesaplama paradigmasıyla insan zekasını tam olarak hayata geçirmenin zor olabileceğini vurguluyor
Brooks’un kariyeri ve felsefesi
- Rodney Brooks, MIT robotik profesörü ve MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nın eski direktörü
- iRobot (Roomba’nın üreticisi), Rethink Robotics ve bugün Robust.AI olmak üzere üç şirket kurdu
- Avustralya doğumlu; çocukluğunu işçi sınıfı bir ailede geçirdi, ancak matematik yeteneği sayesinde erken yaşta “profesör” lakabını aldı
- 1961’de yayımlanan elektrik ve bilgisayarlarla ilgili bir biyografi kitabını okuyup devreler ve bilgisayarlar yapmaya çalışarak robotlara olan tutkusunu geliştirdi
- Şirketleri her zaman kontrolün insanda kalacağı şekilde tasarlandı; robotlar insanlara yardım etme rolüne odaklandı
Mevcut proje: Robust.AI ve akıllı araba
- Robust.AI, lojistik depoları için Carta adlı akıllı arabayı geliştiriyor
- Depo çalışanları günde ortalama 30 bin adım (yaklaşık 24 km) yürüyor ve bu ciddi fiziksel yük oluşturuyor
- Carta, kameralarla konumunu belirliyor ve çalışanın ihtiyaç duyduğu ürünün yerini bulmasına yardımcı olarak yürüme mesafesini büyük ölçüde azaltıyor
- Çalışan toplama işini bitirdiğinde araba otomatik olarak yükleme noktasına giderek 400 feet’lik yürüyüşün yerini alıyor
- İnsan kulpu tuttuğu anda kontrolün hemen insana geçmesi için tasarlandı
- Arabayı Superman gibi çok az kuvvetle hareket ettirebilmek için güç artırma özelliği sunuyor
- Güvenlik için merdivenlere yaklaşmıyor; koridor tıkanırsa bunu merkezi sisteme bildiriyor
- Odak noktası basit ama güvenilir zeka
- 1980’ler ve 90’lardaki teknolojiyi adeta taklit eden eski el tipi tarayıcılara kıyasla bilişsel yükü azaltıyor
- Hedef, DHL (en büyük müşteri) ve Amazon gibi manuel depolara robotları sokmak
- Bu pazarın 4 trilyon dolar büyüklüğünde olduğu ve onlarca yıl süreceği öngörülüyor, ancak yeterince “seksi” görünmediği için yatırım çekmek zor
Robotiğin gerçekliği ve sınırları
Teknolojik ilerleme ve long tail sorunu
- İşlem gücü, sensörler, motorlar gibi donanımlar bugün çok daha ileri
- Elektrikli scooter’lar için üretilen hub motorlar sayesinde 10 yıl öncesine göre daha düşük maliyetle daha iyi performans elde ediliyor
- Nvidia GPU’ların aslında grafik işleme için tasarlandığı, ancak sinir ağı hesaplamalarına uygun olduğunun tesadüfen fark edildiği belirtiliyor
- GPU’lar, SLAM (eşzamanlı konum belirleme ve haritalama) gibi görsel hesaplamalarda da faydalı
- Ancak insanlar doğal ortamdaki long tail problemini hafife alıyor
- Brooks, otonom araçlarla ilgili ilk konuşmasını 1979’da dinledi; 1990’da ise Almanya’da otobanda sürüş başarısı gösterildi
- 2007–2008’deki DARPA otonom araç yarışlarından sonra “yakında her yerde göreceğiz” tahminleri yapıldı, ama bunun için neredeyse 20 yıl gerekti
- Bugün bile bunların yalnızca küçük coğrafi alanlarda çalışmasının sebebi, ortaya çıkabilecek tüm durumların oluşturduğu long tail
Gösterişli demolar vs. gerçek ortamlar
- Gösterişli demolar gerçek dünyayı temsil etmiyor
- Waymo bile hâlâ insan müdahalesine ihtiyaç duyuyor
- Tesla’nın taksi sistemi konusunda kuşkucu; Elon Musk’ın güvenlik sürücüleri ve uzaktan sürücüler istihdam ettiğini açıkladığını hatırlatıyor
- Teknolojinin doğru biçimini bulması uzun zaman alıyor
- PC’nin MS-DOS’tan bugünkü haline gelmesi, akıllı telefonun da Nokia ve Palm döneminden bugüne gelmesi onlarca yıl sürdü
- Otonom sürüşte de benimsenme çok zaman alacak
SLAM’in tarihi ve verdiği ders
- Brooks, 1985’te SLAM makalesi yayımlandığında, yaşamı boyunca bugünkü Waymo düzeyine ulaşılacağını beklemediğini söylüyor
- İlk fikirlerden biri olan loop closing, önemliydi ama uygulaması kusurluydu
- Bir yıl sonra başka bir araştırmacı bunu geliştiren bir makale yayımladı
- 1990’lar boyunca her yıl yüzlerce SLAM makalesi yayımlandı ve adım adım ilerleme sağlandı
- Bilgisayarla görme tabanlı SLAM ancak son 5 yılda mümkün hale geldi (öncesinde LIDAR tabanlıydı)
- Çıkarım şu: Her şey beklenenden çok daha fazla mühendislik gerektiriyor ve teknolojiler, başka teknolojilerin olgunlaşmasını beklemek zorunda kalıyor
İnsansı robot abartısı
- İnsan biçimli robotlar, yapabileceklerine dair bir vaat üretir
- Roomba yerde dolaşan küçük bir disk olarak pencere temizleyeceği beklentisini yaratmaz
- Buna karşılık insan biçimi, insanın yapabildiği her şeyi yapabileceği vaadini ima eder
- İnsansı robotların çekici olmasının sebebi bu, ama Brooks’a göre bu şaşırtıcı vaatleri satmak anlamına geliyor
- Robot ellerindeki sorun
- Pek çok insan robot ellere heyecan duyuyor; Çinli şirketler de bunların becerikli olduğuna inanma eğiliminde
- Oysa insanların elleriyle yaptığı işi yeniden üretmenin bir yolu yok ve beş parmaklı biçimin en iyi çözüm olduğunu varsaymamak gerekiyor
- Beş parmaklı yapı, denizden karaya çıkan ilk canlıların evrimsel bir tesadüfü
- Geleceğin becerikli araçları belki de deniz anemonu gibi çok sayıda tentaküle sahip olacak
- İnsanı kopyalamak en iyi ya da en maliyet verimli çözüm değil
- Robotik ve AI’ı doğru düşünmenin yolu, yalnızca dış görünüme bakarak hüküm vermemek
- Günümüz teknolojisinin hâlâ zorlandığı çok şey var ve hype bunları görmezden geliyor
AI ve eğitim hakkındaki görüşleri
Üretken AI ve sorunun önemi
- Üretken AI, cevap merkezli bir değer sisteminden soru merkezli bir sisteme geçiş anlamına geliyor
- Doğru soruyu sorabilme yeteneği, sıradanlıkla mükemmellik arasındaki farkı belirliyor
- Felsefede, sanatta, robotikte ve AI’da soru sorabilen insanlar özel bir yere sahip
- Üretken AI, uzun süredir yerleşik fikirleri sarsıyor
- John Searle’ün Çince oda argümanı: bilgisayarlar insan bilincine sahip olamaz
- ChatGPT’ye Çince girdi verildiğinde Çince yanıt üretmesini görüp “Çince oda ortaya çıktı” değerlendirmesini yapıyor
- Bu, dil anlayışının ne anlama geldiği sorusunu yeniden açıyor
- Üretken AI, bilgiyle etkileşim biçimimizin kodlanmış hali
- Brooks, bunu 15 yıl önce biri anlatsaydı “çalışmasına imkan yok” diyeceğini söylüyor
- Çalışıyor olması başlı başına şaşırtıcı
Eğitim sistemini yeniden düşünmek
- Almanya’daki sistemde olduğu gibi mesleki eğitim ile entelektüel arayışın ayrılması gerektiğini savunuyor
- Turizm işletmeciliği lisansı, entelektüel arayış değil mesleki eğitimdir
- Almanya uzun süredir mesleki eğitim ile elit üniversiteleri ayırıyor
- Tarih eğitimindeki sorun
- “Şu oldu, bu oldu” şeklinde basit ezber var
- Neden olduğunu, hangi düşünsel fikirlerin yön verdiğini öğretmiyor
- MIT’de bile öğrenciler çoğu zaman bir şey inşa ettikten sonra ancak “demek o derste bunu bu yüzden öğretmişler” diye fark ediyor
- En iyi eğitim biçimi olarak gazeteciliği görüyor
- Mikrokontrolcüler, gömülü işletim sistemleri, ağlar, switch’ler ve hesaplama öğreniliyor
- Ayrıca teknolojinin gerçek insanlar ve gerçek dünya üzerindeki etkisi de görülüyor
- Üniversiteler bu bağlantıyı kurmakta yetersiz kalıyor
AGI ve hesaplama paradigmasına dair kuşkular
Newton’un simya benzetmesi
- Isaac Newton, kalkülüsü icat etmesi, yerçekimi yasası ve optik çalışmaları gibi olağanüstü başarılara imza attı
- Ama hayatının yarısından fazlasını simyaya (kurşunu altına çevirme çabasına) harcadı
- O dönemde herkes bunun kimyasal bir problem olduğunu düşünüyordu; gerçekteyse bu bir atom çekirdeği fiziği problemiydi
- Newton’un temel modeli yanlıştı
- Elon Musk roketi yörüngeye çıkarmaya çalışırken bunu bir Python script’iyle yapamaz
- Yakıt verimli yanma, kütle, sıvı akışı, yüksek sıcaklık gibi fiziksel sorunların çözülmesi gerekir
- Yalnızca hesaplama, fiziksel olarak nesneleri hareket ettirmeye yetmez
Hesaplama doğru paradigma mı?
- 1945–1965 arasında dört alan ortaya çıktı
- Sinirbilim, AI, yapay yaşam ve abiyogenez
- Bunların hepsi hesaplamayı temel mecaz olarak benimsedi
- Peki beynimizde olan gerçekten hesaplama mı?
- AGI belki ancak 300 yıl sonra mümkün olabilir
- Çünkü elimizde belki de yanlış türde “malzeme” var
- Newton’un simyası gibi, bu yaklaşım da başarısız olmaya mahkum olabilir
İnsan zekasının sınırları
- İnsan zekasının sınırsız gücü olduğu varsayımı sorunlu
- Orca’lar çok zeki, acımasız ve problem çözme yeteneğine sahip
- Sığ suda fok avlamak için bedenlerini 90 derece çevirip sırt yüzgeçlerini gizleyebiliyorlar
- Ama bir orca’nın metal eritip dökümhane kuracağını düşünmüyoruz
- İnsanların da orcalar gibi doğal sınırları olabilir
- Sonsuz derecede zeki olup her sorunu teknolojiyle çözeceğimizi varsayıyoruz
- Oysa bizim için de erişilemez sınırlar olabilir
Üretimin geleceği ve teknolojik değişim
Çin üretimi ve tedarik zinciri
- Brooks, 1990’ların sonlarından beri Çin’de üretim yaptığını söylüyor
- Yakın zamanda Foxconn’la anlaşarak büyük ölçekli robot üretimi planlıyor
- Büyük ölçekli üretim istiyorsanız Çin/Tayvan vazgeçilmez
- Çin üretiminin asıl gücü tedarik zincirinde
- Çinli üreticiler Malezya, Vietnam gibi ülkelere uzanan tedarik zincirleri kurarak çeşitleniyor
- Brooks’a göre 50 yıl sonra teknolojik inovasyonun merkezi Nijerya olabilir
- Çünkü dünya nüfusunda çok büyük paya sahip olacak ve çözülmesi gereken pek çok sorunu bulunacak
- Bu, Çin’in büyük nüfusu ve sorun çözme zorunluluğu sayesinde ekonomik güç haline gelmesine benzer bir mantık
3D printing ve üretim devrimi
- 3D printing’in üretimi yönlendirme potansiyeli var
- Henüz tam anlamıyla değil, ama makine parçalarında kullanılmaya başlandı
- Yeni Zelandalı Electron, roket motorlarını 3D printing ile üretiyor (yüksek değerli ürünler olduğu için mümkün)
- 3D printing yaygınlaştığında tedarik zinciri ham madde odaklı hale gelebilir
- Çin üretiminin avantajı olan parça tedarik zinciri dinamiği tamamen kırılabilir
- Sonunda her şey 3D printing ile üretilebilir
- Üçüncü dünya ülkelerinde bilgi teknolojileri ve ödeme sistemleri ABD’den daha hızlı benimsendiği gibi, 3D printing de orada daha hızlı yayılabilir
Üretim istihdamındaki çelişki
- Brown University mezuniyet konuşmasında sorduğu soru
- “Çocuğunuzun fabrikada çalışmasını isteyen var mı?” → Kimse el kaldırmıyor
- “Atık su şirketinde çalışmasını isteyen?” → Yine kimse yok
- Üretim işlerinin kaybı için yas tutmanın ikiyüzlülük olduğunu söylüyor
- “Kendimiz için değil, yoksullar için istiyoruz”
- BYD’nin yeni fabrikası örneği
- San Francisco büyüklüğünde bir fabrikada yalnızca 40 bin kişi çalışıyor
- Geri kalan her şeyi BYD’nin kendi ürettiği robotlar yapıyor
- İşte bu, büyük ölçekli üretimin geleceği
- Politikacıların sözünü ettiği “üretim işleri”, robot devrimi ve 3D printing düşünüldüğünde 25 yıl sonra çok farklı görünecek
Diğer teknolojik gelişmeler
- AI’ın malzeme geliştirmede kullanımı
- Malzeme özellikleri tahmin edilebilir, böylece her şeyi tek tek üretip test etmeye gerek kalmaz
- Malzeme bilimi, 3D printing, robotik ve başka teknolojiler birlikte ilerleyecek
- Sonucun tam olarak ne olacağını bilmiyoruz ama kesinlikle farklı olacak
AI hype döngüsü ve gerçekçilik
AI tarihinin tekrarı
- Brooks kendisini bir gerçekçi olarak tanımlıyor
- AI alanında sayısız hype döngüsü gördü
- Geçmişte bunlar kamuoyunda çok görünür olmasa da AI uygulayıcıları arasında sert tartışmalar ve çığlıklar vardı
- Sinir ağları şu anda önde olsa da geçmişte de 4–5 kez zirveye çıkıp sonra çöktü
- Yerini başka yaklaşımlar aldı, sonra yine geri döndü
- Ajan tabanlı AI örneği
- Bir anda herkes ajan tabanlı AI ürünleri çıkarmaya başladı
- 6 ay önce ortada olmayan bir şeydi → pazarlama gerçekliğin önüne geçti
- İlk ajan AI makalesi 1959’da Oliver Selfridge tarafından yayımlandı
- SOAR gibi pek çok ajan tabanlı sistem vardı ve her geri dönüşünde biraz daha iyileşti
Yatırım ve israf
- Alana çok büyük para akıyor ve bu kesinlikle etkili olacak
- Ancak bunun önemli bir bölümü boşa gidecek
- Olumlu taraf olarak ağların aşırı kurulumu örneğini veriyor
- Ağlar aşırı kurulmuştu ama Google bu sayede ucuza ağ kurup arama hizmeti sunabildi
- Veri merkezleri de aşırı kurulacak
- Üretken AI model eğitimindeki çöküşten sonra bu veri merkezlerinin nasıl kullanılacağı sorusu doğacak
- Bitcoin madenciliği olmayabilir, ama zeki insanlar yeni kullanım alanları bulacak
- Şu anda yoksulluk ve görünmezlik içinde çalışan biri bu bir sonraki patlamayı başlatabilir
Kuantum hesaplamanın rolü
- Önümüzdeki 10 yılda işe yarar kuantum bilgisayarlar büyük olasılıkla fiziksel sistem simülasyonunda kullanılacak
- Klasik hesaplamadan çok daha iyi genel amaçlı hesaplama yapmaları hâlâ uzak bir ihtimal
- Eski bir şaka: “Kuantum bilgisayarın ne zaman geleceğini bilmiyorum ama füzyonla çalışacak gibi görünüyor”
- Artık füzyona yönelik çeşitli yaklaşımlar gelişiyor
- Yakın vadede kuantum bilgisayarlar fiziksel sistem simülasyonuna odaklanacak
Sonuç: gerçekçi iyimserlik
- Yalnızca dış görünüşe bakarak hüküm vermemek gerekir
- Mevcut teknolojiyle çok zor olan pek çok şey var
- Robotik ve AI etrafındaki abartı, henüz iyi bilmediğimiz şeyleri görmezden geliyor
- İnsanı kopyalamak en iyi ya da en maliyet verimli çözüm değil
- Brooks, robotlar ve AI ile dolu bir dünyada insanların iyi iş çıkaracağına inanıyor
- Teknolojik ilerleme beklenenden çok daha uzun sürse de sonunda yaşamlarımızı iyileştirecek yönde evrilecek
1 yorum
Hacker News görüşleri
Gerçekten çok etkileyici bir alıntı: Bir robotun fiziksel biçimi, doğrudan "bu robotun ne yapabileceğine" dair bir vaat taşır. Örneğin Roomba küçük bir disk şeklindedir; bu yüzden yerleri temizlemesini beklersiniz, cam silmesini değil. Buna karşılık insansı bir robot, "bir insanın yapabildiği her şeyi yapabilir" vaadinde bulunur. Bu yüzden insanlara çok çekici gelir — çünkü muazzam bir vaat satıyordur
Ben hep dil modelleri için de benzer bir şey düşündüm: dilsel görünüm, doğrudan "bu modelin ne yapabileceğini" ima eder. Clippy küçük bir çizgi film ataşı olduğu için ondan harika bir roman yazmasını beklemezsiniz ama sınırlı bir yardım sunmasını beklersiniz. Ama insan diliyle konuştuğunda, "bir insanın yapabildiği her şeyi yapabilir" hissi verir; bu da çok büyük bir vaat gibi algılanır
Tüm şirketlerin insansı robot peşinde koşmasının nedeni, dünyayı zaten o "form faktör" etrafında inşa etmiş olmamız ve evrimsel olarak da ona uyum sağlamış olmamız. Bu tamamen genel amaçlı bir tasarım. OpenAI'ın LLM peşine düşmesinin nedeni de benzer. Başta beraberinde aşırı beklentiler getirecektir ama yatırım açısından bakınca, yine de bu form faktörü denemeye değer görüyorum. Tabii gerçekten mümkünse
“Brooks'un, Nijerya'nın yalnızca nüfus büyüklüğü sayesinde ekonomi ve teknolojinin merkezi olacağına inandığı” kısmına güldüm. Büyük nüfusun otomatik olarak ekonomik güç anlamına geleceği yönündeki saf varsayım bana komik geliyor. Çin Komünist Partisi'ni birçok sebeple eleştiriyorum ama son 40 yılda sergilediği etkili ve verimli yönetişimi kopyalamak kolay değil. İyi devlet yönetimi gerçekten nadir bir varlık. Nüfusu büyük ama etkili yönetişimi olmayan Hindistan örneğinde olduğu gibi, Nijerya'nın Çin kadar iyi yönetilme ihtimali sıfıra yakın
Hindistan'ın büyük nüfusa sahip olup iyi yönetişime sahip olmadığı fikrine katılamam. Bir Hintli olarak, bağımsızlıktan bugüne yaşanan dönüşüme baktığımda bunun gerçekten etkileyici bir başarı olduğunu düşünüyorum
Çin, Nijerya'ya çok büyük yatırımlar yapıyor ve en büyük alacaklısı da Çin. Dolayısıyla Nijerya hükümeti, Çin Komünist Partisi'nden tamamen farklı olmayabilir
Hindistan'ın kişi başına GSYİH büyüme eğilimi
Nijerya hakkındaki yoruma katılıyorum ama Hindistan konusunda farklı düşünüyorum. Hindistan hükümetinde de çok yetkin insanlar olduğunu duydum. Ayrıca Afrika'da Kenya gibi hızlı büyüyen ülkeler de var
Brooks'un birkaç yıl önce bizzat yazdığı şeylerle neredeyse aynı. Yakın zamanda HN'de de ele alınmıştı. Zaten automated guided cart satan birçok şirket var.<br>Başta insansı robotları saçma buluyordum ama fiyatı görünce fikrim değişti. Unitree G1, 22.000 dolar; yani bir Toyota Corolla'dan daha ucuz. Boston Dynamics düzeyinde pahalı olmasını beklediğim donanımın şimdiden bu kadar ucuzlamış olması şaşırtıcı. Hâlâ düşük üretim hacmine sahip erken bir ürün ama fiyat daha da düşecek ve bir gün insansı robotlar arabalardan daha ucuz olacak.<br>Belirli işler için gerekenden fazla serbestlik derecesi sunuyorlar ama seri üretimin getireceği maliyet düşüşü ve parça değiştirmenin avantajı çok daha büyük olacaktır. Manipülasyon sorunu hâlâ duruyor ama bu kadar makul fiyatlı ve standartlaştırılmış bir donanımla daha fazla insanın bu alana girebilmesi mümkün olacak. Önceki HN tartışması
Unitree G1 22.000 dolar gibi görünse de, gerçekten toplu alım yapmaya kalktığınızda donanım, araçlar ve geliştirme kiti dahil birim başına 80-100 bin dolara çıktığını duydum. Ayrıca bu, Brooks'un yakın zamanda yazdığı bir gönderi
Hiçbir fiyat seviyesinde kimse manipülasyon sorununu henüz çözemedi. Seri üretim bunu kendiliğinden çözmez
Bu fiyat seviyelerine bakınca, Tesla gibi ABD'li robot şirketlerinin bu kadar düşük üretim maliyetleriyle nasıl rekabet edebileceğini merak ediyorum
Bu kişi gerçekten etkileyici. Muhtemelen Boston'lı olmasının da etkisiyle, robotik alanında iki kez başarılı startup kurmuş biri ama fikirleri "seksi" bulunmadığı için yatırım alması zorlaşıyor. Yatırımcılar kesinlik istiyor ama iki kez büyük başarı yakalamış birinin üçüncü kez de başarılı olma ihtimalinin yüksek olduğunu düşünüyorum
VC deneyimi yaşamış biri olarak, söylediklerinin yüzeyine inanmam. Bence senin yorumun doğru. Yatırımcılar yatırım yapmak istiyor ama kendisinin istediği şartlar (örneğin 1 milyon dolar için 2 milyon dolar değerleme, %50 hisse) fazla pahalı. Bu geçmişe sahip birine her yatırımcı bu anlaşmayı yapmak ister. O da üçüncü startup'ını kuruyorsa bu seviyeyi hak ettiğini düşünüyordur, ama yatırımcı açısından yük ağır
Tanıdıklarım arasında gerçekten çok sessiz bir kurucu var; son 20 yılda benzer bir şirketi üç kez, neredeyse aynı fikirle kurdu (ilk ikisi satıldı). Geçmişte örnek varsa, sermaye piyasaları gelecekte başarı ihtimaline ciddi güven duyuyor.
VC'ler gösterişli itibardan çok yeni bir hikâye (ya da "hype") ister. Hatta itibar bazen tersine dezavantaj olabilir. Onlar gizli cevherleri, bizzat kendilerinin keşfettiği yetenekleri ödüllendirmeyi sever
iRobot, Çinli rakiplere yenildi ve Rethink düşük kalite nedeniyle erken dönemde başarısız oldu; Universal ise çok daha iyi cobot'lar yaptı. Yeni bir girişimin anlamı yok bence. Sadece Boston'da bile depolama otomasyonu yapan 10'dan fazla startup var
Burada önce "başarı"nın ne olduğunu tanımlamak lazım. iRobot kendi kategorisinin lideriydi ve yeni bir pazar açtı ama fiilen neredeyse hiç kârlı olmadı diye biliyorum. Şu anda Çin ürünleri tarafından yarı fiyatına iki kat performansla geride bırakılmış durumda. Yine de pazarı yarattığını teslim ediyorum. İkinci şirket için yalnızca "parça sökümü düzeyinde" bir satış kaydı bulabildim. Bu startup da ilginç ama piyasada zaten fazla rakip var. Bu yüzden bana göre bu kişi gerçek anlamda hiç büyük bir başarı elde etmedi ve şimdi de zaten kızıl okyanusta faaliyet gösteriyor
İnsansı robotların büyük ölçekte değerli olabilmesi için AGI'nin şart olması gerekmiyor. Teleoperation uzaktan kontrolü sanılandan fazla küçümseniyor. Kısa vadede, dünyanın herhangi bir yerindeki insanlar bu robotları uzaktan kullanarak teslimat gibi birçok işi çok daha ucuza yapacak
Bunun gerçekten arzu edilir bir yönelim olup olmadığından emin değilim
(Teleoperation'ın) verimliliği gerçekten artırdığı tek şey maaş maliyetlerini düşürmek değil mi?
“Basit yapay zeka — bugün güvenilir biçimde hayata geçirebildiğimiz şey bu. Seksi değil ama çalışanların işini kolaylaştıran ve onları daha verimli hale getiren teknoloji.” Bence mükemmel özet bu
MIT'de büyük dersler verme deneyimim var. Bu sabah Uber'e bindiğimde şoföre hangi yolda olduğumu sordum; en ufak fikri yoktu. Sadece GPS'i takip ediyordu. Bir sorun çıkarsa kendi başına çözmeyi düşünmüyor. Ben de bir cul-de-sac'ta yaşadığım için Uber'in yolu bulması zor oluyor. Sesli yönlendirmeyle tarif etmeye çalışsam bile şoförler yol tabelalarını hiç okumuyor. Sadece noktaya, yani varış işaretine bakıp geliyorlar ve sonra da şikâyet ediyorlar. Oysa gerçek varış noktası, erişilebilir yol açısından bakıldığında diğer tarafta. Hatta bazı şoförler aynı yanlış yönden iki kez dolaşıp sonunda yolculuğu iptal etti. Taksi iyi değildi ama en azından şoförlerde temel düzeyde bölge bilgisi vardı
Sadece basit robot kollar bile inşaat ve tarım gibi dünyanın çoğu ülkesinde yeterince sanayileşmemiş alanlarda çok işe yarayabilir. Örneğin Avrupa'da nüfus azalması ve yaşlanma nedeniyle tarım terk ediliyor. Tuğla dizmek için insansı bir robota ihtiyaç yok ama ucuz ekipman olsa konut krizinin çözümüne de katkı sağlayabilir.<br>Ayrıca güçlü IT, sensörler ve sınırlı hareket kabiliyeti mümkün olsa da, doğal ortamlardaki gereksinim çeşitliliği o kadar fazla ki "tek bir genel amaçlı platform" imkânsız görünüyor. İnsan verimliliği bile düşükken neden ille de insansı bir forma ihtiyaç olsun diye düşünüyorum. Büyük bir şirketin ya da bir işletim sisteminin desteklediği "modüler robot platformu" gerekli
Arabanın kendi sunduğu affordance, çalışanların daha az düşünmesini sağlıyor. Sahadaki duruma bakınca, en modern sayılan yerlerde bile insanların bileğinde hâlâ 80'ler-90'lar tarzı karakter tabanlı yazılım çalıştıran küçük ekranlar ve ellerinde barkod okuyucular var. Ekrandan hangi numarayı, hangi işi yapmaları gerektiğini okumak zorundalar. Sonuçta metin çözümleyebilen işçiler işten çıkarılacak, geriye sadece robota uyum sağlayan itaatkâr birimler kalacak
“Vaatle yatırım almak kolay olabilir ama gerçek işin büyüme sınırları olduğu için zorlaşır. Bilmediğiniz sürece hayali büyütmeye devam edebilirsiniz ama sınırlar netleştikçe yatırım da fiilen zorlaşır” İlgili YouTube videosu