Zamislite najveće tržište nekog proizvoda koje možete. Da li ste pomislili na mobilne telefone? Automobile? Nekretnine?

To su sve zaista pozamašna tržišta, ali u narednim decenijama pojaviće se novi proizvod koji će nadmašiti sve te gigante, kaže Džordi Rouz, generalni direktor Senkčueri AI-ja, piše BBC na srpskom.

Ova vankuverska firma radi na izradi humanoidnog robota po imenu Feniks, koji će, kada bude bio završen, razumjeti šta želimo, razumjeti na koji način svijet funkcioniše i biti sposoban da izvršava naše komande.

„Na duži rok, najveće tržište koje je ikada postojalo u istoriji poslovanja i tehnologije jeste tržište rada. To su sve one stvari koje želimo da budu urađene“, kaže on.

Prije nego što se suviše zanesemo, on je dopunio tu izjavu.

„Mora još mnogo toga da se pređe sa mjesta na kom se nalazimo danas“, dodaje.

Rouz odbija da da vremensku odrednicu kad bi robot mogao da se nađe u našim kućama, da nam pere veš ili čisti kupatilo.

Ali drugi sa kojima sam pričao iz ovog sektora kažu da bi to moglo da se desi u narednih deset godina.

Desetine ostalih firmi iz čitavog svijeta vredno rade na ovoj tehnologiji.

U Velikoj Britaniji, Dajson ulaže u vještačku inteligenciju i robotiku sa ciljem obavljanja kućnih poslova.

Možda najslavnija kompanija na tržištu je Tesla, proizvođač električnih automobila Ilona Maska.

Ona radi na humanoidnom robotu Optimusu, za kog Mask kaže da bi mogao da se nađe u slobodnoj prodaji za nekoliko godina.

Vidjećemo da li će to biti tako.

Ono što sada možemo da kažemo je da ogromni skokovi unaprijed u vještačkoj inteligenciji znače da se razvoj humanoidnog robota ubrzava.

„Deset godina je brzinom kojom se trenutno razvija tehnologija čitava vječnost. Znate, svakog mjeseca dolazi do novih pomaka u svijetu vještačke inteligencije koji predstavljaju neku fundamentalnu promjenu“, kaže Rouz, koji ima iskustvo u teorijskoj fizici, a prethodno je osnovao kompaniju za kvantne kompjutere.

Interesovanje javnosti za vještačku inteligenciju eksplodiralo je krajem prošle godine kad je moćna verzija ČetGPT-a postala dostupna javnosti.

Njegova sposobnost da generiše sve vrste korisnih tekstova i slika iznjedrila je rivale i čitav talas ulaganja u tehnologiju vještačke inteligencije.

Međutim, razvoj vještačke inteligencije koja bi omogućila robotu da izvršava korisne zadatke drugačiji je i mnogo teži zadatak.

Za razliku od ČetGPT-a i njegovih rivala, humanoidni robot mora da se snalazi u fizičkom svijetu i mora da razumije odnos između predmeta u njemu.

Zadaci koji djeluju lako za ljude ogromni su podvizi za humanoidne robote.

Na primjer, u probnom projektu, Senkčuerijev robot Feniks pakovao je odjeću u najlonske kese u zadnjoj prostoriji jedne kanadske prodavnice.

„To je problem koji obuhvata mnogo različitih složenih problema u sistemu robotike koji se oslanja na vještačku inteligenciju, zato što su kese bezoblične i providne… postoje mjesta na koja se otvaraju.

„Obično nakon što rukama otvorite kesu, morate da pustite jednu ručku i onda uzmete nešto i stavite u nju“, kaže Rouz.

„Upravljanje kesama zapravo je veoma, veoma teško za robote“, dodaje on – što je zapravo nešto zbog čega današnji humanoidni roboti djeluju manje strašno od njihovih holivudskih parnjaka.

Senkčueri posjeduje sistem za obučavanje Feniksa po pitanju konkretnih zadataka kao što je pakovanje kesa.

U partnerstvu sa nekom firmom, on snimi kako se obavlja konkretan zadatak i potom digitalizuje čitav taj događaj.

Ti podaci se iskoriste za stvaranje vizuelnog okruženja koje, pored toga što sadrži sve predmete, simulira fizička svojstva uključujući gravitaciju i otpor.

Vještačka inteligencija potom može da vježba zadatak u tom virtuelnom okruženju.

Ona može da ima milion pokušaja i kad tvorci misle da je vještačka inteligencija savladala događaj u virtuelnom svijetu, omogućavaju joj da se oproba u fizičkom.

Na taj način je Feniks obučen da obavlja oko 20 različitih uloga.

Rouz ovo doživljava kao način da humanoidni roboti napreduju – ovladavanjem konkretnih zadataka koji će biti korisni za budući rad.

Robot koji umije da obavi hiljadu kućnih poslova mnogo je dalje u budućnosti.

Jedan od najvećih izazova jeste omogućiti robotu osjećaj dodira, da zna koliko pritiska smije da izvrši na predmet.

„Mi smo spremni da obavljamo tu vrstu zadatka zbog evolutivnog nasljeđa dugog milijardama godina… to je nešto veoma teško za mašine“, kaže Rouz.

I dalje mora da se obavi ogromna količina posla da bi se napravio robot koji će moći da izađe na kraj sa svim događajima koji bi mogli da se dese kod kuće ili na prometnom radnom mjestu.

„Ne možete da stavite robota u nestrukturirano okruženje i onda da tražite od njega da se kreće, a da praktično ne uništava stvari oko sebe.

„To je previše da se traži od tehnologije u ovom trenutku“, kaže profesor Alireza Muhamadi, koji je osnovao Laboratoriju inteligentnog robotskog kretanja na Univerzitetu Dirborn u Mičigenu.

On ističe da možete da provučete vještačku inteligenciju kroz milion scenarija tokom obuke, ali u stvarnom svijetu uvijek postoji šansa da ako se sretne s nečim sa čim se nije sreo nikad reaguje na nepredvidljiv i potencijalno opasan način.

Dio problema, kaže on, jeste u tome da ljudi imaju intuitivno razumijevanje konteksta i posljedica.

Na primjer, mi možemo da pretpostavimo da bi uzbuđeni pas mogao da skoči pred nas i mi se pripremamo za tu mogućnost.

Ugraditi to u robota veoma je teško.

„U roku od deset godina mogli bismo da imamo robote koji su sposobni da hodaju okolo uz određene smjernice, ali ne u potpuno nestrukturiranim okruženjima“, kaže profesor Muhamadi.

Ali ako ti izazovi budu mogli da se savladaju, da li će humanoidni roboti početi da preuzimaju poslove koje trenutno obavljaju ljudi?

Rouz ističe da u mnogim zemljama vlada nestašica radnika i da bi njegovi roboti jednog dana mogli da popune tu prazninu.

Stjuart Miler je generalni direktor Nacionalnog robotarijuma, partnerstva između Univerziteta Heriot-Vat i Univerziteta u Edinburgu, koje se bavi vještačkom inteligencijom i robotikom.

„Neizbježno ćemo imati robote koji obavljaju poslove koje su u prošlosti obavljali ljudi… Pitanje je, dakle, šta to tačno znači?“, kaže on.

„Moraćemo da preležimo neke dječje bolesti. Ali kad razmislite malo bolje o tome, možemo da počnemo da stavljamo naglasak i koncentrišemo se na ono što ljudi rade najbolje – oslobodivši kapacitete da oni to rade i da ne moraju da troše vrijeme na ono što mašine rade najbolje.“