AI-ul a bulversat industria creativă și lumea în general. Checked. Acum, Google DeepMind semnalizează următoarea frontieră: Inteligența Fizică. Într-o vizită exclusivă în laboratoarele din California, Hannah Fry arată cum modelele Gemini nu mai sunt doar „creiere în borcan” care scriu poezii, ci entități capabile să vadă, să gândească și, mai ales, să acționeze în lumea reală. Ce înseamnă asta pentru viitorul interacțiunii om-mașină?
Materialul documentează vizita matematicienei și autoarei Hannah Fry la laboratorul de robotică Google DeepMind din California, ghidată de Keshkaro, Director de Robotică.
Dacă până acum 4 ani roboții aveau nevoie de condiții de laborator perfecte (lumini controlate, fundaluri simple), noua generație, antrenată pe modele multimodale (precum Gemini), poate opera în dezordine, improvizând soluții.
Sfârșitul erei Pre-programării
Roboții nu mai execută o secvență rigidă de cod. Ei sunt open-ended: primesc o instrucțiune vagă (în limbaj natural) și trebuie să deducă pașii necesari pentru a o îndeplini, arată un material realizat de Hannah Fry la Google DeepMind.
Google a pus acțiunile fizice pe același plan cu cuvintele și imaginile. Pentru AI, a mișca un braț robotic este echivalent cu a prezice următorul cuvânt într-o frază. Noua generație de roboți Gemini 1.5 folosește o pauză de gândire înainte de a executa o mișcare. Ei își verbalizează intern strategia, ceea ce le crește masiv performanța și adaptabilitatea.
Bariera Datelor, improvizație și adaptare
Problema percepției este considerată rezolvată. Robotul nu mai are nevoie de ecrane de protecție sau markere vizuale; el înțelege o pungă de chipsuri sau un măr indiferent de lumină sau unghi.
Spre deosebire de ChatGPT care a „citit tot internetul”, roboții nu au suficiente date despre interacțiunea fizică, cum se simte greutatea unui obiect, frecarea, alunecarea.
DeepMind plănuiește să folosească videoclipurile de pe YouTube (tutoriale, DIY, cooking shows) pentru a învăța roboții cum să manipuleze obiecte. Astfel, conținutul video creat de oameni capătă o nouă valoare: data set pentru instruirea agenților fizici. Creativitatea umană devine manualul de utilizare a lumii pentru AI.
Materialul realizat de Hannah Fry arată că roboții învață deja să improvizeze: să prindă un obiect care alunecă, să se corecteze. Aceasta este esența creativității: rezolvarea de probleme în timp real. Faptul că un sistem poate manifesta intenție (așa cum remarcă Hannah Fry) șterge linia dintre execuția mecanică și adaptabilitatea creativă.
