เมื่อ MARC RAIBERT ก่อตั้ง Boston Dynamics ในปี 1992 เขาไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าจะเป็นบริษัทหุ่นยนต์ เขาคิดว่าอาจกลายเป็นบริษัทสร้างโมเดลและจำลองสถานการณ์แทน แน่นอนว่าตอนนี้ Boston Dynamics เป็นผู้มีอำนาจในด้านหุ่นยนต์มีขา โดยมี Atlas สองตัวและ Spot สี่เท่า แต่เนื่องจากบริษัทมุ่งเน้นไปที่การนำเทคโนโลยีของตนไปใช้ในเชิงพาณิชย์มากขึ้น Raibert จึงมีความสนใจมากขึ้นในการแสวงหาวิสัยทัศน์ระยะยาวว่าหุ่นยนต์สามารถเป็นได้อย่างไร
ด้วยเหตุนี้ Raibert จึงก่อตั้งสถาบัน Boston Dynamics AI Institute ในเดือนสิงหาคม ปี 2022 โดยได้รับทุนสนับสนุนจาก Hyundai (บริษัทยังได้เข้าซื้อกิจการ Boston Dynamics ในปี 2020) โครงการสองสามโครงการแรกของสถาบันจะมุ่งเน้นไปที่การทำให้หุ่นยนต์มีประโยชน์นอกห้องปฏิบัติการโดยการสอนให้พวกเขาเข้าใจดีขึ้น โลกรอบตัวพวกเขา
ในการประชุม IEEE International Conference on Robotics at Automation (ICRA) ประจำปี 2023 ที่ลอนดอนเมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา Raibert ได้บรรยายประเด็นสำคัญที่กล่าวถึงเป้าหมายเฉพาะบางประการของเขา โดยเน้นที่การพัฒนาความสามารถที่เป็นประโยชน์และใช้งานได้จริงในหุ่นยนต์ ตัวอย่างเช่น Raibert หวังที่จะสอนหุ่นยนต์ให้ดูมนุษย์ทำงานต่างๆ ทำความเข้าใจกับสิ่งที่พวกเขาเห็น แล้วจึงสอนหุ่นยนต์ด้วยตนเอง หรือรู้ว่าเมื่อพวกเขาไม่เข้าใจบางสิ่งบางอย่าง และจะถามคำถามเพื่อเติมช่องว่างเหล่านั้นได้อย่างไร เป้าหมายอีกประการหนึ่งของ Raibert คือการสอนหุ่นยนต์ให้ตรวจสอบอุปกรณ์เพื่อดูว่ามีบางอย่างทำงานอยู่หรือไม่ และหากไม่เป็นเช่นนั้น ให้พิจารณาว่ามีอะไรผิดปกติและทำการซ่อมแซม Raibert จัดแสดงคอนเซ็ปต์อาร์ตที่ ICRA ซึ่งรวมถึงหุ่นยนต์ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมภายในบ้าน เช่น ห้องครัว ห้องนั่งเล่น ห้องซักรีด ตลอดจนพื้นที่อุตสาหกรรม "ฉันหวังว่าจะมีการสาธิตบางอย่างเช่นนี้เกิดขึ้นที่ ICRA 2028 หรือ 2029" Raibert กล่าวเหน็บ
หลังจากประเด็นสำคัญของเขา IEEE Spectrum ได้พูดคุยกับ Raibert และเขาได้ตอบคำถามห้าข้อว่าเขาต้องการให้หุ่นยนต์ก้าวไปในทิศทางใดต่อไป
ที่สถาบัน คุณเริ่มแบ่งปันวิสัยทัศน์ของคุณเกี่ยวกับอนาคตของวิทยาการหุ่นยนต์มากกว่าที่คุณเคยทำที่ Boston Dynamics ทำไมเป็นอย่างนั้น?
Marc Raibert: ที่ Boston Dynamics ฉันไม่คิดว่าเราจะพูดถึงวิสัยทัศน์นี้ เราเพิ่งทำสิ่งถัดไป ดูว่าเป็นอย่างไร แล้วจึงตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรหลังจากนั้น ฉันได้รับการสอนว่าเมื่อคุณเขียนบทความหรือนำเสนอ คุณได้แสดงให้เห็นว่าคุณทำอะไรสำเร็จไปแล้ว สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือข้อมูลในรายงานของคุณ คุณสามารถพูดถึงสิ่งที่คุณต้องการทำ แต่ผู้คนกลับพูดถึงทุกสิ่งในแบบนั้น อนาคตนั้นราคาถูกมากและมีความแปรปรวนมาก นั่นไม่เหมือนกับการแสดงสิ่งที่คุณทำ และฉันก็ภูมิใจที่ได้แสดงให้เห็นสิ่งที่เราทำจริงๆ ที่ Boston Dynamics
แต่ถ้าคุณจะสร้าง Bell Labs แห่งวงการหุ่นยนต์ และพยายามสร้างอย่างรวดเร็วตั้งแต่ต้น คุณจะต้องวาดภาพวิสัยทัศน์ ฉันก็เลยเริ่มสบายใจขึ้นนิดหน่อยกับการทำเช่นนั้น ไม่ต้องพูดถึงว่า ณ จุดนี้ เราไม่มีผลลัพธ์ที่แท้จริงที่จะแสดง
ขณะนี้ หุ่นยนต์ต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างรอบคอบเพื่อทำงานเฉพาะด้านให้สำเร็จ แต่ Marc Raibert ต้องการให้หุ่นยนต์สามารถดูมนุษย์ทำงาน ทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้น จากนั้นจึงทำงานนั้นด้วยตัวเอง ไม่ว่าจะในโรงงาน [ซ้ายบนและล่าง] หรือในบ้านของคุณ [ขวาบน] และด้านล่าง]
สถาบันจะพยายามอย่างมากในการที่หุ่นยนต์สามารถจัดการกับวัตถุได้ดีขึ้น ที่นั่นมีโอกาสอะไร?
Raibert: ฉันคิดว่าเป็นเวลา 50 ปีที่ผู้คนทำงานเกี่ยวกับการบงการและยังไม่ก้าวหน้าเพียงพอ ฉันไม่ได้วิพากษ์วิจารณ์ใคร แต่ฉันคิดว่ามีงานมากมายในการวางแผนเส้นทาง ซึ่งการวางแผนเส้นทางหมายถึงวิธีที่คุณเคลื่อนที่ผ่านพื้นที่เปิดโล่ง แต่นั่นไม่ใช่จุดที่การกระทำอยู่ การกระทำคือเมื่อคุณสัมผัสกับสิ่งต่างๆ โดยพื้นฐานแล้วมนุษย์เรามักจะเล่นปาหี่ด้วยมือของเราเมื่อเรากำลังบงการ และฉันเคยเห็นบางสิ่งที่มีลักษณะเช่นนั้นน้อยมาก มันอาจจะยาก แต่บางทีเราอาจก้าวหน้าไปได้ แนวคิดหนึ่งก็คือการเปลี่ยนจากการจัดการหุ่นยนต์แบบคงที่ไปสู่ไดนามิกสามารถพัฒนาฟิลด์ได้เหมือนกับการเปลี่ยนจากหุ่นยนต์แบบคงที่ไปสู่ไดนามิกขั้นสูง
คุณจะทำให้วิสัยทัศน์ของคุณเกิดขึ้นได้อย่างไร?
Raibert: ฉันไม่รู้คำตอบว่าเราจะทำอย่างไร! นั่นคือความไม่เกรงกลัวทางเทคนิค หรืออาจเป็นความโง่เขลาทางเทคนิค ความหวังระยะยาวของฉันสำหรับสถาบันคือความคิดส่วนใหญ่ไม่ได้มาจากฉัน และเราประสบความสำเร็จในการจ้างคนประเภทที่มีแนวคิดที่เป็นผู้นำในสาขานี้ เรากำลังมองหาคนที่เก่งในการถ่ายคร่อมปัญหา โดยผ่านปัญหาอย่างรวดเร็ว ("ด่วน" อาจจะเป็นเวลาหนึ่งปี) ดูว่ามีอะไรติดอยู่ แล้วจึงส่งผ่านอีกครั้ง และเราจะมอบทรัพยากรที่จำเป็นแก่พวกเขาเพื่อแก้ไขปัญหาด้วยวิธีนั้น
"หากคุณจะสร้าง Bell Labs แห่งวงการหุ่นยนต์ และพยายามสร้างอย่างรวดเร็วตั้งแต่ต้น คุณจะต้องวาดภาพวิสัยทัศน์"
คุณกังวลว่าการรับรู้ของสาธารณชนเกี่ยวกับหุ่นยนต์ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งหุ่นยนต์ที่คุณพัฒนาขึ้นนั้นบางครั้งเป็นไปในเชิงลบหรือไม่
Raibert: สื่อสามารถนำเสนอเรื่องราวเกี่ยวกับความกลัวหุ่นยนต์ได้ ฉันคิดว่าโดยส่วนใหญ่แล้ว ผู้คนรักหุ่นยนต์จริงๆ หรืออย่างน้อย หลายๆ คนก็สามารถรักพวกเขาได้ แม้ว่าบางครั้งพวกเขาจะกลัวพวกเขาก็ตาม แต่ฉันคิดว่าผู้คนแค่ต้องรู้จักหุ่นยนต์ และเมื่อถึงจุดหนึ่ง ฉันอยากจะเปิดศูนย์เข้าถึงที่ผู้คนสามารถโต้ตอบกับหุ่นยนต์ของเราในทางบวกได้ เรากำลังดำเนินการเรื่องนี้อย่างจริงจัง
คุณพบว่าอะไรน่าสนใจเกี่ยวกับหุ่นยนต์เต้น?
Raibert: ฉันคิดว่ามีโอกาสมากมายในการแสดงออกทางอารมณ์โดยหุ่นยนต์ และยังมีอีกหลายอย่างที่ยังไม่ได้ทำ ขณะนี้ ต้องใช้แรงงานมากในการสร้างการแสดงเหล่านี้ และหุ่นยนต์ก็ไม่รับรู้อะไรเลย พวกเขาแค่ล้อเล่นพฤติกรรมที่เราตั้งโปรแกรมไว้ พวกเขาควรจะฟังเพลง พวกเขาควรจะเห็นว่าพวกเขากำลังเต้นรำกับใครและประสานงานกับพวกเขา และฉันต้องบอกว่า ทุกครั้งที่คิดถึงเรื่องนั้น ฉันสงสัยว่าตัวเองจะเป็นคนใจเย็นลงหรือเปล่า เพราะหุ่นยนต์ไม่จำเป็นต้องมีอารมณ์ ทั้งในด้านการให้หรือด้านรับ แต่อย่างใดมันก็น่ารัก
Marc Raibert เป็นศาสตราจารย์ที่ Carnegie Mellon และ MIT ก่อนที่จะก่อตั้ง Boston Dynamics ในปี 1992 ปัจจุบันเขาเป็นผู้นำสถาบัน Boston Dynamics AI
บทความนี้ปรากฏในฉบับพิมพ์เดือนสิงหาคม 2023 ในชื่อ "5 คำถามสำหรับ Marc Raibert"
บทความนี้ทำซ้ำบนเว็บไซต์:HTTPS://Spectrum.IEEE.org/topic/robotics/#Toggle-GDPR
กรุณาคลิกที่ลิงค์ด้านล่างเพื่ออ่านเพิ่มเติม:
หุ่นยนต์: สะพานที่เชื่อมโยง AI กับโลกทางกายภาพ
Reeman Robotics และอนาคตของความปลอดภัยทางไซเบอร์: การตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์ของ ICC
การสำรวจเชิงลึกของระบบกำหนดเวลาหุ่นยนต์สมัยใหม่และความพยายามบุกเบิกของ REEMAN ROBOTICS
ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหุ่นยนต์:HTTPS://deliveryRobotic.com/
หุ่นยนต์,วิทยาการหุ่นยนต์,รีมาน ,ai,หุ่นยนต์จัดส่ง,หุ่นยนต์จัดส่งอัตโนมัติ,โรงงาน,การจัดการ,หุ่นยนต์จัดการ,หุ่นยนต์ Agv,แชสซีหุ่นยนต์,หุ่นยนต์เคลื่อนที่,หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ,แชสซีหุ่นยนต์เคลื่อนที่,agv,AMR ,หุ่นยนต์ AMR,หุ่นยนต์โลจิสติกส์,การจัดการ หุ่นยนต์, แชสซี Agv, หุ่นยนต์ส่งพัสดุ, หุ่นยนต์ส่งของในโรงงาน, หุ่นยนต์ส่งวัสดุในเวิร์คช็อป, หุ่นยนต์ขนส่ง, หุ่นยนต์พนักงานยกกระเป๋า, หุ่นยนต์ส่งของชำ, หุ่นยนต์ขนของ, หุ่นยนต์ส่งชิ้นส่วน, หุ่นยนต์คลังสินค้า, การจัดส่งแบบไร้คนขับ, หุ่นยนต์ส่งเอกสาร, หุ่นยนต์ส่งของ, สำนักงาน หุ่นยนต์ส่งของ, โรงงานแปรรูปอาหาร, โรงงานดิจิทัล, โรงงานตัดเย็บเสื้อผ้า