De afgelopen jaren hebben we opmerkelijke vooruitgang gezien op het gebied van robotische AI, met belangrijke doorbraken zowel op het gebied van fysieke als cognitieve intelligentie. Deze ontwikkelingen hebben ons dichter bij de realisatie van echt intelligente en aanpasbare robotsystemen gebracht.

Eén van de belangrijke vooruitgangsgebieden is de fysieke intelligentie, die de vaardigheid van de robot omvat om dextereuze manipulaties uit te voeren, het evenwicht te bewaren en zich te bewegen in dynamische omgevingen. De introductie van multitaak reinforcement learning-technieken, zoals MT-Opt, heeft robots in staat gesteld om meerdere taken te leren en uit te voeren door gebruik te maken van gedeelde leerprincipes, waardoor het trainingsproces efficiënter wordt en robots zich kunnen aanpassen aan verschillende taken in veranderende omgevingen.

Bovendien is de komst van transformer-gebaseerde architecturen, zoals RT1 en RT2, een game-changer geweest. Deze modellen hebben de manier waarop robots de wereld begrijpen en ermee interacteren getransformeerd, de kloof overbrugd tussen hun waarneming en de op taal gebaseerde instructies die ze ontvangen. Door robotbesturing af te stemmen op taalvaardigheden, hebben deze modellen robots in staat gesteld om complexe commando's te interpreteren, semantisch redeneren uit te voeren en hun vaardigheden te generaliseren naar nieuwe, ongeziene omgevingen.

De beschikbaarheid van grootschalige robottrainingsdatasets, zoals de OpenX Embodiment Dataset, heeft de vooruitgang in robotische AI verder versneld. Deze diverse datasets, die een breed scala aan robot-embodiments en vaardigheden omvatten, hebben de ontwikkeling van robuustere en veelzijdigere robotsystemen mogelijk gemaakt.

Vooruitgang in het ontwerp van beloningsfuncties, waarbij gebruik wordt gemaakt van de mogelijkheden van grote taalmodellen zoals GPT-4, hebben ook veelbelovende resultaten opgeleverd bij het trainen van robots om bovenmenselijk niveau van behendigheid te verwerven in laag-niveau manipulatietaken. Deze doorbraak heeft de potentie om de langlopende "Moravec's Paradox" te overwinnen, die suggereerde dat het voor computers gemakkelijker is om uit te blinken in hoogwaardige cognitieve taken dan in ogenschijnlijk eenvoudige fysieke vaardigheden.

Gezien het tempo van deze ontwikkelingen staat de robotica-industrie op het punt een "ChatGPT-moment" mee te maken in de komende 12 tot 24 maanden. Toonaangevende bedrijven bereiden zich al voor op de inzet van robots in echte-wereldscenario's, zoals productie en logistiek, wat de leercurve verder zal versnellen naarmate ze enorme hoeveelheden trainingsdata verzamelen.

De paradigmaverschuiving van specialistische naar generalistische robots is grotendeels gedreven door de vooruitgang in Transformers en grote taalmodellen. In het verleden waren robots uitstekende specialisten, maar slechte generalisten, omdat ze voor elke taak en omgeving een apart model moesten trainen. Deze aanpak is echter inefficiënt en onpraktisch, aangezien de echte wereld altijd dynamisch en voortdurend verandert.

De ontwikkeling van AI-agenten, zoals het onderzoeksartikel "Voyer", dat krachtige besluitvormings- en planningsvaardigheden in de digitale wereld van Minecraft toonde, heeft het potentieel gedemonstreerd voor het overdragen van cognitieve vaardigheden naar fysieke AI-agenten. Bedrijven als Boston Dynamics zijn al begonnen om hun robothonden, zoals Spot, uit te rusten met grote taalmodellen om hun cognitieve vaardigheden te verbeteren en nieuwe ervaringen voor eindgebruikers te leveren.

De doorbraak in robotbesturing is ook significant geweest. De introductie van MT-OPT, een paradigmaverschuiving van enkeltaak- naar multitaak-leren, stelde een enkele robot in staat om meerdere taken te leren en uit te voeren door gebruik te maken van gedeelde leerprincipes. Dit maakte niet alleen de training data- en tijdefficiënter, maar resulteerde ook in robots die zich konden aanpassen aan verschillende taken in dynamische omgevingen.

De echte doorbraak kwam echter met de introductie van RT1 en RT2 door Google. RT1 nam een Transformer-architectuur aan, waarbij inputs en outputs werden geïntegreerd, camerabeelden, taak-instructies en motorcommando's transformeerden in een taal die de robot-AI kon begrijpen. Dit vertegenwoordigde een belangrijke stap naar zeer gegeneraliseerde robotische intelligentie, aangezien het begrip van de robots van de wereld en hun taken diep geïntegreerd raakte met de betekenis van taal.

Voortbouwend op RT1, combineerde RT2 een visueel taalmodel dat vooraf was getraind op uitgebreide webschaal-internetgegevens met het oorspronkelijke RT1-model. Dit gaf de robots een genuanceerd begrip van visuele signalen en natuurlijke taal, waardoor ze complexe commando's konden interpreteren, semantisch redeneren, verschillende objecten identificeren en zelfs sommige objecten als gereedschap gebruiken om taken in dynamische omgevingen uit te voeren.

De introductie van de OpenX embodiment dataset, een samenwerking tussen 20 verschillende instellingen, versnelde de vooruitgang verder door een enorme trainingsdataset voor robotische AI te bieden. De daaropvolgende release van RTX, die RT2 met 300% overtrof in de evaluatie van opkomende vaardigheden, toonde het belang aan van trainingsdata voor de vooruitgang van robotische AI.

De recente vooruitgang in het gebruik van grote taalmodellen, zoals GPT-4, om beloningsfuncties te ontwerpen voor het trainen van robots in reinforcement learning, heeft ook het potentieel getoond om de Moravec's Paradox te overwinnen, een concept dat de robotica-industrie lang heeft gehinderd. Deze doorbraak suggereert dat we op weg kunnen zijn om eindelijk de beperkingen te doorbreken die de ontwikkeling van echt intelligente en aanpasbare robotsystemen hebben belemmerd.

De afgelopen jaren hebben belangrijke doorbraken gezien op het gebied van robotbesturing en multitaak-leren. Één van de belangrijke ontwikkelingen is de introductie van het MT-OP (Multitask Robotic Reinforcement Learning) raamwerk, dat een enkele robot in staat stelt om meerdere taken te leren en uit te voeren door gebruik te maken van gedeelde leerprincipes. Dit vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving ten opzichte van de vorige state-of-the-art, waarbij robots van nul af aan voor elke nieuwe taak moesten worden getraind.

Het MT-OP raamwerk stelt robots in staat om kennis van de ene taak toe te passen op de andere, net zoals een kok vaardigheden van het maken van gebak gebruikt om ook brood te bakken. Dit gedeelde leren maakt niet alleen het trainingsproces efficiënter qua data en tijd, maar resulteert ook in robots die zich kunnen aanpassen aan verschillende taken in dynamische omgevingen.

Voortbouwend hierop markeerde de introductie van RT1 (Robotic Transformer 1) in december 2022 een belangrijke stap voorwaarts in robotleren. RT1 neemt een transformer-architectuur aan, waarbij zowel inputs (camerabeelden, taak-instructies) als outputs (motorcommando's) worden opgenomen en omgezet in een taal die de robot-AI kan begrijpen. Hierdoor kunnen robots niet alleen taken uitvoeren waar ze direct op zijn getraind, maar ook generaliseren en taken uitvoeren die ze nog nooit hebben gezien, net zoals een mens een receptenboek leest en een maaltijd kookt die hij nog nooit heeft gemaakt.

De daaropvolgende introductie van RT2 in juli 2023 versterkte de cognitieve vaardigheden van robots verder. RT2 combineert een visueel taalmodel dat vooraf is getraind op uitgebreide webschaal-gegevens met het oorspronkelijke RT1-model, waardoor robots een genuanceerd begrip krijgen van visuele signalen en natuurlijke taal dat verder gaat dan hun oorspronkelijke robottrainingdata. Dit stelt robots in staat om complexe commando's te interpreteren, semantisch redeneren uit te voeren en hun acties aan te passen aan dynamische omgevingen en achtergronden.

De snelle vooruitgang in robotbesturing en multitaak-leren is verder versneld door de introductie van de OpenX Embodiment Dataset, een grootschalige samenwerkingspoging die gegevens biedt van 22 verschillende robot-embodiments, die meer dan 500 vaardigheden en 150.000 taken over meer dan 1 miljoen episodes demonstreren. Deze diverse en uitgebreide dataset heeft de ontwikkeling van RTX mogelijk gemaakt, een model dat RT2 met 300% overtreft in de evaluatie van opkomende vaardigheden, wat het belang van trainingsdata voor de vooruitgang van robotische AI onderstreept.

Daarnaast hebben de recente onderzoeksvooruitgangen in het gebruik van grote taalmodellen zoals GPT-4 om beloningsfuncties te ontwerpen voor het trainen van robots in reinforcement learning, het potentieel om de langlopende "Moravec's Paradox" aan te pakken, die suggereert dat het relatief eenvoudig is om computers volwassen-niveau prestaties te laten leveren op intelligente taken, maar veel moeilijker om ze de vaardigheden van een eenjarige te geven op het gebied van waarneming en mobiliteit.

Gezien het tempo van deze versnelde ontwikkelingen staat de robotica-industrie op het punt om een potentieel "ChatGPT-moment" mee te maken in de komende 12 tot 24 maanden, aangezien toonaangevende bedrijven robots voorbereiden op inzet in echte-wereldscenario's zoals productie en logistiek. De verzameling van enorme hoeveelheden trainingsdata uit deze echte-wereldimplementaties zal naar verwachting de leercurve van robots verder versnellen, waardoor een nieuw tijdperk van echt intelligente en aanpasbare robotsystemen wordt ingeluid.

De afgelopen jaren hebben een opmerkelijke toename gezien in de ontwikkeling van grote taalmodellen, die het veld van kunstmatige intelligentie hebben getransformeerd. Deze krachtige modellen hebben niet alleen hun meesterschap in natuurlijke taalverwerking gedemonstreerd, maar zijn ook aanzienlijke vorderingen gaan maken op het gebied van robotica.

Eén van de belangrijke doorbraken is de opkomst van modellen als GPT-4V, die naadloos kunnen integreren met traditionele robotsystemen, waardoor ze in staat zijn om complexe commando's te begrijpen en uit te voeren. Deze integratie van taalvermogen met fysieke mogelijkheden is een game-changer geweest, die de weg heeft geëffend voor een nieuw tijdperk van veelzijdige en aanpasbare robotagenten.

Bovendien heeft de ontwikkeling van algoritmen die de kloof kunnen overbruggen tussen "Systeem 1" en "Systeem 2" cognitieve processen een cruciale stap geweest naar robuustere en intelligentere robotbesturing. Deze vooruitgang heeft robots in staat gesteld om niet alleen specifieke taken uit te voeren, maar ook deel te nemen aan hoger-niveau redeneren en besluitvorming, waardoor ze beter in staat zijn om dynamische omgevingen te navigeren en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden.

Naast deze cognitieve vooruitgang heeft de robotica-industrie ook opmerkelijke vooruitgang geboekt op het gebied van hardwareontwikkeling. Bedrijven als Figure hebben indrukwekkende demonstraties gegeven van hun robotplatforms, die in staat zijn om autonoom een breed scala aan huishoudelijke taken uit te voeren, van het wassen van kleding tot het zetten van koffie. Deze vooruitgang suggereert dat het lang gehouden geloof dat betrouwbare hardware aan betrouwbare AI-besturing zou voorafgaan, mogelijk niet langer geldt, aangezien de twee aspecten met een snel tempo naar elkaar lijken te convergeren.

De sleutel tot deze vooruitgang is de focus op generalisatie, waarbij wordt afgestapt van gespecialiseerde robots naar meer veelzijdige, algemeen inzetbare platforms. De adoptie van transformer-architecturen en grote taalmodellen is hierbij cruciaal geweest, waardoor robots een bredere reeks taken kunnen begrijpen en uitvoeren door gebruik te maken van gedeelde leerprincipes, in plaats van telkens opnieuw te moeten beginnen voor elke nieuwe taak.

De introductie van modellen als RT1 en RT2, die visueel en taalkundig begrip integreren, is een belangrijke stap voorwaarts geweest, waardoor robots complexe commando's kunnen interpreteren, objecten kunnen identificeren en zelfs kunnen gebruiken als gereedschap om taken in dynamische omgevingen uit te voeren. De beschikbaarheid van grootschalige datasets, zoals de OpenX Embodiment Dataset, heeft deze vooruitgang verder versneld, door robots te voorzien van een diverse en uitgebreide trainingsbasis.

Kijkend naar de toekomst is het potentieel voor verdere vooruitgang in robotische AI echt opwindend. De ontwikkeling van technieken als AutoRT, die enorme hoeveelheden trainingsdata kunnen genereren uit echte-wereldinteracties, en de integratie van grote taalmodellen als GPT-4 om beloningsfuncties te ontwerpen voor laag-niveau dextereuze vaardigheden, suggereren dat de langlopende "Moravec's Paradox" eindelijk op weg is om te worden overwonnen.

Naarmate deze doorbraken zich blijven ontvouwen, wordt het vooruitzicht van echt intelligente en aanpasbare robots die naadloos in ons dagelijks leven kunnen integreren, steeds tastbaarder. Het "ChatGPT-moment" voor robotica kan dichter bij zijn dan we denken, en de komende jaren beloven een transformatieve periode te worden voor dit veld, met het potentieel om de manier waarop we omgaan met en afhankelijk zijn van robotsystemen te hervormen.

De belangrijkste doorbraak in de afgelopen maanden is geweest het belang van diverse en grootschalige trainingsdata voor de vooruitgang van robotische AI. De introductie van de OpenX Embodiment dataset, een samenwerking tussen 20 instellingen die gegevens biedt van 22 verschillende robot-embodiments die meer dan 500 vaardigheden en 150.000 taken demonstreren, is een game-changer geweest.

Vergeleken met het eerdere RT1-model, dat was getraind op slechts 700 taken, heeft het op deze enorme nieuwe dataset getrainde RTX-model een opmerkelijke verbetering van 300% laten zien in de evaluatie van opkomende vaardigheden. Dit illustreert de schaalwet in actie - met grotere en meer diverse datasets kan de prestatie van robotische AI-modellen aanzienlijk verbeteren zonder fundamentele architectuurwijzigingen.

Bovendien biedt de ontwikkeling van technieken als AutoRT, die mogelijk enorme hoeveelheden trainingsdata uit de echte wereld kunnen genereren met beh