İnsansı robotların bir insan gibi çevrelerini algılayabilmeleri ve kendi başlarına hareket edebilmeleri için 3 boyutlu algılama, eşzamanlı konumlandırma ve harita oluşturma yeteneğine sahip olmaları gerekiyor. Robot yapay zekâsı üzerine çalışan araştırmacıların robotlarda kullanacağı sensörler ve verilerin nasıl yorumlanacağı aşılması gereken önemli bir konu, robot biliminin önündeki en önemli engellerden biriydi.

Kinect’le gelen sessiz devrim

Araştırmacıların SLAM adını verdikleri bu engelle ilgili ilerlemeler çok yavaştı. Ancak Microsoft, 2010 yılı Kasım ayında Kinect adını verdiği bir cihaz çıkardı. Oyun amacıyla üretilen bu algılama cihazı, farklı ışık ve gürültü koşullarında yüz ses ve jestlerini tanıyabilmenin yanı sıra derinlik algılama yeteneğine de sahipti. 2011 yılında Kanada’da düzenlenen SIGGRAPH etkinliğinde SLAM sorununa çözüm olarak sunuldu. Kısacası robot biliminin önündeki en önemli sorunlardan birisi 150 dolarlık, 10 cm boyunda, 30 cm uzunluğundaki bir cihazla çözülmüştü.

Tesla ve gerçek zamanlı görüntü işleme

Tam otonom araçların çevresini algılama konusu da robotların çevre algılama sorunuyla benzerlikler taşıyor. Google başta olmak üzere birçok otonom araç bunun için LIDAR teknolojisini kullanırken Tesla, gerçek zamanlı görüntü işleme teknolojisini tercih etti. Bu teknoloji güvensiz bulunsa ve başlarda biraz sorunlu olsa da zamanla giderek daha iyi hale geldi ve gelişmeye de devam ediyor. Tesla’nın görüntü işleme teknolojisi LIDAR’a göre maliyeti çok daha düşük bir çözüm. Tesla bu iş için kendi işlemcisini geliştiriyor. Sonuç olarak görüntü işleme teknolojisinin de devreye girmesiyle robotların çevre tanıma sorunu maliyeti düşen bir yaklaşımla çözülürken performans olarak gelişmeye devam edebilir. Tesla bir yandan Tesla Bot adını verdiği bir insansı robot projesi de geliştiriyor ve Tesla araçlarının görüntü işleme teknolojisindeki kazanımlarını da bu projede kullanarak çarpıcı sonuçlar alması beklenebilir.

İnsansı robotlar ne zaman gelecek?

Moore Yasası’nın öne sürdüğü, teknolojideki üstel artışa karşılık kapladığı alanın küçülmesi ve maliyetinin düşmesi teorisi hâlâ geçerliliğini koruyor. Bir insansı robotu temel seviyede iş görür hale getirebilecek yapay zekâ algoritmalarının ve donanımının ne zaman hazır olacağı hâlâ belirsiz. Ancak özel görev odaklı yapay zekâ çabalarının son 1-2 yıldaki hızı inanılmaz. nvidia’nın direkt yapay zekâ odaklı güçlü işlemciler üretmeye başlaması da yapay zekâ donanımında hızlı bir gelişme dönemine girilebileceğinin bir işareti. Pil konusu tüm teknolojik ürünlerde olduğu gibi robotlar için de aşılması gereken önemli sorunlardan biri. Ancak hem algoritmalar hem donanımsal olarak aşılması zor görünen sorunlar, bu yazıda verdiğim iki örnekte olduğu gibi bir anda sıçrama yaratabilirler. Önümüzdeki 5-10 yıl içerisinde bu ku konuda ilginç gelişmeler olabilir.

Referanslar:

• The Second Machine Age (Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee)