Original title: 로봇 리뷰의 인간 이점
원본 작성자: Sumir Meghani, Instawork Romanics Labs (IRL)
Peggy Block Beats의 사진

편집자: 대부분의 사람들이 로봇이 인간적인 일을 대체할지 여부에 대해 이야기 할 때, 인간이 대체되지 않는 종이 ARGUES, 그러나 "PHYSICAL AI"시스템에 필수적인 인프라가되고있다。

현재 업계에서 핵심 병목은 알고리즘이나 하드웨어가 아니라 "data 및 landing Capacity"에 없습니다. 로봇은 실제 환경에서 숙련 된 인간 운영을 관찰하여 훈련을 완료해야하지만 고품질, 다양한 물리적 세계 데이터는 매우 무서워, 소위 100,000 년 데이터 간격으로 인한 것입니다. 이것은 또한 긴 무시 기능의 범주의 재 출현에 주도 - 숙련 된, 모바일 및 검증 가능한 인간 노동。

이 프레임 워크에서 인간의 역할은 해체되었습니다. 훈련 기계의 "data source"이며 표준화되고 식별 가능한 작업을 제공하는 "field nodes"입니다. 시스템의 작동을 지원하는 "field nodes"이며 유지 보수, 유지 보수 및 원격 조작을 지원합니다. 결국 플랫폼에 연결된 "man-operator Collaboration Market"을 입력하여 로봇 질량 착륙에 필요한 상태를 만듭니다。

사실, 기술 변화는 노동을 제거하지 않을 것입니다, 그러나 노동의 부서를 다시 만들 것입니다. ATM에서 인터넷에 이르기까지 모든 기술 도약은 고용에 대한 불안을 동반하지만, 종종 "작업"에 의해 변경되지만 "작업이 재 정의됩니다." 인간 유형 로봇에 의해 대표되는 기술의 이 주기 도중, 동일한 경로는 반복됩니다: 임무는 DISMANTLED, 표준화된 기능, 일 재구성되고 새로운 일을 창조됩니다。

실제 기회는 "replacement,"에 속하지 않지만, 인간의 기능을 measurable 데이터, 운송 시스템 및 협업 네트워크로 변환하는 브리지를 구축합니다。

다음은 원본 텍스트입니다:

1 년 전, 나는 노동 시장에 특이 될 수있는 질문을했다 : 로봇이 도착했을 때 우리의 플랫폼에서 전문가가 어떻게됩니까

우리의 비전은 글로벌 프로 및 파트너를위한 경제 기회를 창출하는 것입니다. 오늘, 10 백만 개 이상의 Pros는 그들의 생계를 위해 우리에게 달려 있으며 많은 사람들이 이미 같은 것을 생각하고 있습니다. 우리는 이것을 위한 확고한 책임이 있고 대답을 주어야 합니다。

동시에 예상치 못한 현상을 관찰했습니다. 일부 로봇 회사는 우리의 앱 플랫폼에 나타나기 시작했다, 우리의 프로와 작업. 그들은 로봇 교육 임무에 전문 경험을 가진 사람들이 필요합니다, 뿐만 아니라 다양한 비즈니스 시나리오 - 로봇이 미래에 배포되는 환경에. 그들은 우리가 건물이 된 인력의 일종입니다。

그 순간, 모든 것은 갑자기 분명했다 : Instawork는 "물리적 AI 경제"의 인간 노동력을 제공 할 수있다。

"100 천 년의 열심히 일."

Ken Goldberg는 "100,000 년 디지털 분할"으로 문제를 요약했습니다. 한 손으로, 교육 언어 모델을위한 큰 데이터 및 다른 한편, 매우 제한적이고 고도로 전문화 된 교육 로봇에 대한 데이터는 물리적 세계에서 미세 작업을 수행 할 수 있습니다。

참고 : Ken Goldberg는 로봇 및 인공 지능의 영향력있는 학자뿐만 아니라 예술가 및 간섭 연구자입니다

로봇 회사로 계속 흐르는 억 달러에도 불구하고이 배당됩니다. 우리는 아직 호텔이나 창고에화물을 내리지 않는 인간의 로봇을 청소하는 것을 볼 수 있습니다 ... 아직 없습니다。

우리의 견적은 전체 산업은 2024 년 교육 데이터의 약 100,000 시간 수집; 2025 년까지이 수치는 1 백만 시간으로 증가했습니다. 그리고 2026 년까지 20 만 시간에 도달 할 것으로 예상되었습니다. 이것은 엄청난 증가이지만, 심지어는, 단지 0.04 센티미터의 간격이 닫혔다。

기업의 증가 수는 인간 또는 보편적인 로봇을 건설하는 시도에 있는 경쟁에 참여하고 있습니다: 기본적인 MODELLING 실험실은 시각적인 활동 (VLA) 모형을 개발하고, 기계설비 회사는 육체적인 기계 및 중간 선수를 신중하게 합니다. 자본 투자는 수십억 달러를 달성했습니다. 이 모든 참가자들은 동일한 병목을 직면: 데이터。

그러나 점은, 우리는 실제로 전에 본。

ATM이 등장했을 때, 거의 모든 사람들이 은행이 사라질 것이라고 예측했습니다. 그러나 결과는 반대입니다. CLERKS의 수는 증가했습니다. ATM은 네트워크 비용을 절감하고 은행을 활성화하여 더 많은 지점을 열 수 있으며, CLERK의 역할은 고객 관계를 유지하기 위해 돈을 계산하여 전환했습니다。

이 패턴은 모든 주요 기술 변화에서 반복됩니다 : 산업 혁명, electrification, 인터넷. 새로운 기술은 일자리를 제거하지 않지만 오히려 새 기회를 만들어냅니다。

새로운 파가 오고 있지만 이번에는 팔, 다리 및 눈과 같이 더 많은 모습입니다。

물리 AI의 세 행위

Act I: 교육 로봇

지난 해에 저는 로봇 학습 분야에서 최고의 인재를 적극적으로 접하고 상담했습니다. 연구원, 실험실 리더가 스마트 로봇을 구축하고 인체 유형 로봇을 완성하는 기업가들에게도 마찬가지입니다. 나는 시간과 통찰력을 공유하기 위해 자신의 유전율에 감탄합니다. Frankly, 우리는 업계의 일부가 없었습니다. 그러나 내가 들었지만, clearer는 Instawork가 액세스 할 수있는 공간을 보았습니다。

1개의 전망은 반복적으로 언급되었습니다: 로봇은 숙련되는 인간을 관찰하고 실제 환경에 있는 정밀한 육체적인 일을 실행해서 학습합니다. 이 수단은 호텔 침대를 브랜딩하기 위해 조밀한 창고를 통과하는 정규적인 칼붙이에서 이동하는 것을 의미합니다. 문제는 고품질에서 이러한 데이터를 수집하는 것이 매우 어렵습니다. - 당신은 단지 사람에 카메라를 넣어하고 녹음을 시작합니다. 데이터는 다양한 환경, 작업 및 손 움직임을 다룹니다. 그리고, 더 중요한 것은 이러한 작업을 수행하는 사람들은 진정으로 전문가이어야합니다. 그렇지 않으면 "나쁜 칼 노동자"로 훈련 된 로봇은 "나쁜 칼 노동자"만을 배웁니다。

이것은 근본적으로 노동력 가동입니다: 숙련되는 노동자를 모집하는 방법, 그(것)들을 훈련하고, 산출의 질을 보장하고 다른 지리적 지역 및 장면에 있는 분배한 노동 네트워크를 처리합니다 — 우리가 하는 무슨. 우리는 수백 가지 작업 유형의 수백을 덮는 10 백만 개의 기술 테스트 프로가 있습니다. 우리는 실제 비즈니스 장면에 액세스 할 수 있도록 파트너와 심층 관계를 가지고 있습니다. 우리는 꾸준한 출석과 지속적인 높은 품질의 작업을 달성 할 수있는 사람들에게 데이터가 있습니다. 이 조합은 데이터 수집가 회사가 제로에서 복제 할 수 없다는 것입니다. 실제로, 많은 실험실은 우리에게 spontaneously 와서, 우리는 이제 현장에 머리 팀의 대부분과 함께 일하고 있습니다。

Act II: 로봇 트레이너의 상승

한 가지는 종종 봅니다. 로봇은 사람들이 필요합니다。

선도적 인 로봇 회사의 임원은 4-6 개월마다 교체해야하는 주요 구성 요소를 가지고 있다고 말했다. 충분한 주파수가 풀 타임 기술자가 있지만 비행기가 종료되면 상당한 손실을 초래하는 것이 충분히 높다. 자동 운전, 유통 로봇 및 다양한 유형의 자동화 된 배포의 확산으로, 기업의 성장 수는 비슷한 문제를 직면 : 확장은 현장 지원이 필요하지만, 각 시장의 풀 타임 직원은 경제적으로 현실적입니다。

우리는 배터리 교체, 부품 교체 및 로봇 유지 보수와 같은 여러 로봇 회사가 덮는 파일럿 프로젝트를 시작했습니다. 동시에, 우리는 시간당 노동자를위한 로봇 인증 시스템을 설립했다 - 업계에서 첫 번째 시도. 만 첫 몇 주 동안 20,000 Pros가 인증되었습니다。

데이터 수집의 끝에서 인증 된 Pros는 착용 가능한 카메라를 운영하는 방법을 배우며 고품질의 비디오, 라벨 센서 데이터를 수집합니다. 로봇 실험실이 실제 호텔 스위트에서 침구의 몇 시간을 기록 할 필요가있을 때, 그들은 전문가를 얻을, "학습에 의해 학습". 기술 지원 끝에 Pros는 특정 로봇 시스템에 대한 하드웨어 진단, 안전 코드 및 유지 보수 프로세스가있을 것입니다。

물류 회사가 수십 개 이상의 창고에서 자동화된 로봇 함대를 배포하는 시나리오가 있습니다. 2 a.m에서, Memphis 창고에 있는 로봇에 항법 과실이 있었습니다 또는 교체 감지기 단위는 피닉스에 있는 장치를 위해 요구되었습니다. 그것은 공장 기술공을 기다릴 필요가 없습니다 몇 일 안에 위치에 도착하기 위하여, 그리고 증명한 Instawork Pros는 시간 안에 문제를 도착하고 해결할 수 있습니다. 동시에, 우리는 VR 기반 원격 조작 훈련을 개발하여 실험실을 지원하여 데이터 수집 확장으로 간단한 현장 기록의 한계를 깰 수 있습니다。

수십억 개의 AI 기기가 향후 10 년 동안 배포되는 경우, 기회는 유지뿐만 아니라 새로운 직업 범주를 만들기에 있습니다 : 로봇 기술자, 모터케이드 연산자, 원격 운영자 및 우리가 아직 이름에 가지고있는 새로운 작업。

Act III: 인간 협력을 위한 시장

작년, 나는 주요 글로벌 호텔 그룹의 CEO와 점심을했다. 자동화를 통해 방 서비스에서 일관성을 높이는 방법을 신중하게 고려합니다. 로봇 회사의 많은 수는 그들의 제품을 배포하기 위해 자신의 호텔을 입력하고 싶어하지만, 그들은 어려움 배심 -- "DEMONSTRATION"이란 무엇이며 "사업 결과"는 무엇입니까? 그리고 우리는이 장면, 프로세스 및 통증 포인트에 익숙합니다. 왜냐하면 우리는 이미이 장소에서 봉사하기 때문입니다。

우리는 "로봇 서비스 시장"을 구축하고 있습니다 -- 로봇을 자동화하는 기업에 연결. 우리는 이미 공급과 수요를 제공하고있다, 이는 우리가 단지 일치하지 않는 것을 의미하지만, 우리는 정말 아래로 밀어 할 수 있습니다。

미래는 "로봇은 인간의 존재를 대체"하지만 "로봇은 인간과 일합니다. 이것은 Instawork Robotics Lab이 달성하는 것을 목표로하는 것이 정확히 무엇입니다. 세 가지 기능, 하나의 플랫폼 - 훈련 로봇, 실제 세계에 지원, 정말 필요로하는 비즈니스 장면에 연결。

오시는 길

모든 주요 기술 변화에서, 질문은 새로운 일자리가 생성 될 수 없다는 것입니다. — 대답은 항상 그렇습니다. 실제 질문은: 누가 현재와 미래 사이의 다리를 구축 할 것입니다。

우리는 숙련 된 인간 참여가 프로세스의 모든 단계에서 요구된다는 확신합니다. - 미래의 인간 프로세스를 설계하기 위해 대규모 시스템을 배포하는 최초의 로봇에서. 우리는 플랫폼에 Pros가 전체 과정을 통해 갈 희망。

"Physics AI Revolution"에서 Instawork는 교량이되기를 원합니다. 가장 영향력있는 산업 분야에서 깊은 경험을 구축하려면 로봇 실험실을위한 교육 데이터를 제공하십시오. 데이터 수집 및 현장 운영을위한 인증 기술을 개발하기 위해 로봇을 비즈니스 필요에 연결하는 시장을 구축하십시오。

우리는 다음 단계로 기대합니다。

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