הרובוט החל לבצע משימות שלא הוכשר להן – החוקרים: “הופתענו מהיכולות”
סטארט־אפ אמריקאי מציג פריצת דרך בתחום הבינה הפיזית: מודל חדש שמסוגל “לערבב” מיומנויות קיימות ולפתור בעיות חדשות – בדומה לאופן שבו מודלים לשפה מייצרים טקסטים | החוקרים עצמם מודים: גם הם הופתעו מהיכולות (טכנולוגיה)
חברת Physical Intelligence מסן פרנסיסקו חשפה השבוע מודל חדש בשם π0.7, שמסוגל להפעיל רובוטים לביצוע שמעולם לא אומנו עליהן ישירות. מדובר ביכולת המכונה "הכללה קומפוזיציונית" – שילוב של מיומנויות שנלמדו בנפרד לכדי פתרון בעיות חדשות.
בניגוד לגישות מסורתיות , שדורשות איסוף נתונים ייעודי לכל משימה, π0.7 מתייחס למיומנויות פיזיות כאל מעין "מילים" שניתן להרכיב מחדש בזמן אמת. כך, למשל, הצליח המודל להפעיל מכשיר טיגון כמעט ללא היכרות מוקדמת, תוך שימוש בידע קודם על מניפולציות דומות. בניסוי נוסף, שלט המודל תעשייתית מסוג UR5e וביצע קיפול כביסה – משימה שלא הופיעה כלל בנתוני האימון שלו – והגיע לביצועים דומים לאלו של מפעילים אנושיים מנוסים בניסיון ראשון.
היכולת הזו נשענת על מסגרת הנחיה רב־מודאלית: לצד פקודות טקסטואליות, המודל מקבל הדרכה שלב־אחר־שלב בצורה של הנחיות לפעולות בסיסיות שחוברות יחד לפעולה מורכבת וכן מידע אסטרטגי – למשל, האם להעדיף מהירות או דיוק.
לדברי סרגיי לוין, ממייסדי החברה ופרופסור באוניברסיטת ברקלי, מדובר בנקודת מפנה: "ברגע שהמערכת חוצה את הסף שבו היא כבר לא רק מבצעת בדיוק את מה שאומנה עליו, אלא מתחילה להרכיב דברים מחדש בדרכים חדשות – קצב השיפור ב הופך ליותר מליניארי ביחס לכמות הנתונים".
במבחני ביצועים, המודל הכללי π0.7 הצליח להשתוות ואף לעקוף מערכות קודמות שהתמחו במשימות ספציפיות, כולל הכנת אספרסו, קיפול כביסה והרכבת קופסאות. עם זאת, בחברה מדגישים כי מדובר ב"הדגמות ראשוניות" ולא במוצר בשל לפריסה רחבה.
הרקע לחשיפה הוא גם פיננסי: לפי דיווח בבלומברג, החברה נמצאת במגעים לגיוס של כמיליארד דולר לפי שווי של מעל 11 מיליארד דולר – כמעט הכפלה של השווי מהסבב הקודם, שעמד על 5.6 מיליארד דולר בלבד. בין המשקיעים הפוטנציאליים: Founders Fund של פיטר ת’יל, לצד Lightspeed Venture Partners וקרנות קיימות כמו Thrive Capital ו-Lux Capital. העסקה עדיין בשלבים מוקדמים.
אם המגמה תימשך, ייתכן שעולם הרובוטיקה עומד בפני שינוי דומה לזה שחוותה הבינה המלאכותית בשפה – מעבר ממערכות ייעודיות למודלים כלליים, המסוגלים ללמוד, לאלתר ולהסתגל כמעט לכל משימה.
13:21
לפני 10 דקות 
13:17
לפני 13 דקות 
10:15
לפני 3 שעות