Bu hafta, Shift adlı bir yapay zeka eğitim girişimi New York'luların evlerini ücretsiz temizleyeceğini duyurdu ve Londra dahil diğer şehirlere genişleme planları var. Kendi daireme baktığımda, cazibesini anlıyorum. Ama bir yakalama var - her zaman bir yakalama vardır.
Temizlik karşılığında Shift, temizlikçilerinin iş başında görüntülerini istiyor: bulaşık yıkama, tezgah silme, masa toz alma, yer silme. Mümkün olsa memnuniyetle dışarıdan yaptıracağımız tüm sıkıcı ev işlerinin videosunu istiyor - ve robot şirketlerinin makinelere öğretmek için yarıştığı, bize bunu yapacak bir şey satmak için yaptığı işler. Bu, göründüğünden daha zor. Son yıllarda patlayan sohbet robotları, görüntü oluşturucular ve diğer yapay zeka araçlarının aksine, robotlar fiziksel dünyayla uğraşmak zorunda - uzay, hareket, kuvvet, sürtünme, garip şekiller ve malzemeler, tuhaf aydınlatma ve insanların içgüdüsel olarak kavradığı her şeyi anlamak. Bu yüzden bizim için genellikle kolay olan şeyler, kıyafet katlama, elma alma veya bir bardak su doldurma gibi, robot bilimciler için kodlaması çıldırtıcı derecede zor oldu.
Makinelere bunları öğretmek çok fazla veri gerektirir. Metin, görüntü ve videolar internetten endüstriyel ölçekte kolayca kazınabilir - genellikle onları yapan insanları tazmin etmeden. Fiziksel dünyayı kazımak daha zordur ve sessizce, ödemeden kazımak daha da zordur. Bu, yüksek kaliteli veriye erişimi fiziksel yapay zeka geliştiren şirketler için büyük bir darboğaz haline getiriyor, bu yüzden Shift gibi girişimler yaratıcı oluyor. Yalnız değiller. Hindistan'da, son haberler ev hizmetleri platformu Pronto'nun müşterilerinin evlerini yemek pişirme, temizlik ve çamaşır gibi işler için yapay zeka eğitim görüntüleri kaynağı olarak kullandığını ortaya çıkardı. Pronto, yalnızca müşteriler açıkça izin verirse kayıt yaptığını söylüyor - müşterilerin karşılığında ne aldığı belli değil, görüntülerin bir kopyası dışında - ancak uygulama bir tepki dalgası başlattı, rakip girişimler ev içinde yapay zeka eğitimi için hiç kayıt yapmadıklarını iddia ediyor.
Diğer girişimler veri toplamayı ölçeklendirmeye odaklanmış durumda. Silikon Vadisi merkezli Human Archive, Pronto gibi şirketlerle ortaklık kurmayı ve konser çalışanlarının pek şık olmayan kamera şapkaları kullanarak aktivitelerini kaydetmelerini umuyor. Şapkalar, kullanıcının bakış açısından görüntü toplar - robot şirketlerinin makinelere insanların fiziksel alanda nasıl gezindiğini öğretmek için ihtiyaç duyduğu tam olarak "egosantrik" veya birinci şahıs verisi. Shift ayrıca doğrudan tüketicilere yöneliyor, 15 ülkede on binlerce kişiye uygulaması aracılığıyla aktivitelerini kaydetmeleri için ödeme yaptığını iddia ediyor. Bazı şirketler faydalı işleri tamamen atlıyor, işçilere aynı fiziksel görevleri tekrar tekrar yapmaları için ödeme yaparken kameralar ve sensörler her hareketi yakalıyor - havlu katlama, bardak alma, kutu taşıma gibi tekdüze fiziksel aktiviteleri değerli yapay zeka eğitim malzemesine dönüştürüyor.
Ve bazı veriler zaten dışarıdaki robotlardan geliyor. Tüm heyecana rağmen, gerçek otomasyon hala çok uzakta - bu nedenle tüm bu verilere ihtiyaç var - ancak şirketler yine de ürün göndermeye hevesli, müşterilerin evlerinden gelen verileri ürünü iyileştirmek için kullanıyor. Birçoğu, robotlar kaçınılmaz olarak takıldığında devreye girmek için uzaktan çalışanlara güveniyor; bu verileri de kullanacaklar. Elbette, değerli bir şey karşılığında veri ticareti yeni değil - şirketler yıllardır sadakat kartları ve çerezlerden, araç kameralarına, sürüşü izleyen sigorta uygulamalarına ve her zaman reklam gösteren o berbat akıllı TV'ye kadar verilerinize erişim karşılığında indirimler, kolaylık ve ücretsiz hizmetler sundu. Yeni olan, şirketlerin ödemeye istekli olduğu veri türü. Şimdilik bu, bir gün bir şirketin size bunun yerine bir robot satabilmesi için, belki de bir insanın evinizi şık bir şapkayla ücretsiz temizlemesine izin vermek anlamına geliyor.