Bidang robotika sedang mengalami perdebatan sengit tentang apakah pendekatan penskalaan yang merevolusi computer vision dan natural language processing dapat menyelesaikan tantangan kompleks robotika di dunia nyata. Sementara beberapa peneliti percaya bahwa dataset masif dan model yang lebih besar memegang kunci solusi, yang lain mempertanyakan apakah strategi ini dapat mengatasi rintangan unik yang dihadapi robot di lingkungan fisik.
Argumen Kunci untuk Scaling dalam Robotika: • Kesuksesan di Computer Vision dan NLP menunjukkan potensi untuk robotika • Model besar menyediakan kemampuan "akal sehat" yang penting untuk robotika • Model fondasi dapat membantu mengidentifikasi pola dalam tugas-tugas robotika • Memanfaatkan kemajuan yang ada dalam data, komputasi, dan infrastruktur AI
Kemajuan Saat Ini Menunjukkan Hasil yang Beragam
Perkembangan terbaru di bidang ini menampilkan gambaran yang kompleks. Perusahaan seperti 1X telah mendemonstrasikan kemampuan yang menjanjikan dengan model Redwood mereka, memamerkan robot yang melakukan tugas rumah tangga dengan kecanggihan yang meningkat. Namun, komunitas tetap terbagi tentang apakah peningkatan bertahap ini merepresentasikan terobosan sejati atau hanya demonstrasi yang dipoles.
Industri otomotif memberikan pemeriksaan realitas yang mengkhawatirkan. Teknologi self-driving Tesla , meskipun telah dikembangkan selama bertahun-tahun dan pengumpulan data masif, terus berjuang dengan penerapan di dunia nyata. Hal ini membuat beberapa pengamat mempertanyakan apakah pendekatan penskalaan dapat memberikan keandalan 99,9% yang dibutuhkan aplikasi robotika.
Argumen Utama Menentang Scaling dalam Robotika: • Ketersediaan data pelatihan robotika yang terbatas • Perbedaan bentuk fisik robot menciptakan masalah kompatibilitas • Variasi lingkungan yang tinggi dalam kondisi operasional robot • Kebutuhan akan keandalan 99,X% yang tidak dapat dicapai oleh model besar saat ini • Tugas berjangka panjang memerlukan performa yang konsisten sepanjang waktu
Tantangan Pengumpulan Data
Salah satu hambatan paling signifikan yang dihadapi pendekatan penskalaan adalah perbedaan fundamental antara data robotika dan data teks atau gambar yang mendorong terobosan AI sebelumnya. Tidak seperti web scraping untuk model bahasa, mengumpulkan data robotika memerlukan robot fisik yang beroperasi di lingkungan yang beragam - sebuah proses yang mahal dan memakan waktu.
Tantangan menjadi lebih kompleks ketika mempertimbangkan perbedaan besar dalam desain robot dan lingkungan operasi. Robot arm di pabrik beroperasi sangat berbeda dari robot pembersih rumah tangga, membuat tidak jelas apakah satu model besar dapat secara efektif menangani keragaman tersebut.
Pendekatan Alternatif Mendapat Perhatian
Beberapa peneliti berpendapat bahwa fokus pada dataset masif mungkin salah arah. Mereka menyarankan bahwa robot, seperti sistem biologis, seharusnya mampu belajar secara berkelanjutan di lingkungan spesifik mereka daripada mengandalkan model yang telah dilatih sebelumnya.
Pikirkan tentang ini, mengapa dibutuhkan setiap orang yang menginginkan robot butler di rumah untuk mengambil video dapur mereka dan kemudian mencampurnya dengan puluhan ribu dapur lainnya, hanya agar robot mengetahui dapur spesifik Anda secara mendetail?
Perspektif ini menekankan pentingnya sistem pembelajaran adaptif yang dapat dengan cepat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru tanpa memerlukan dataset pelatihan masif.
Pendekatan Alternatif yang Sedang Dieksplorasi: • Sistem human-in-the-loop untuk operasi kritis • Menggabungkan robotika klasik dengan metode berbasis pembelajaran • Pelatihan berbasis simulasi untuk mengurangi kebutuhan data dunia nyata • Sistem pembelajaran berkelanjutan yang beradaptasi dengan lingkungan spesifik • Fokus pada manipulasi mobile dan antarmuka yang ramah pengguna
Jalan ke Depan
Komunitas robotika tampaknya sedang menuju pada pendekatan multi-cabang. Daripada mempertaruhkan segalanya pada penskalaan, peneliti sedang mengeksplorasi kombinasi teknik robotika klasik dengan metode AI modern, sistem human-in-the-loop, dan pendekatan pelatihan berbasis simulasi.
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang masa depan pengembangan AI: apakah paradigma penskalaan yang berhasil untuk domain digital dapat berhasil ditransfer ke dunia fisik, di mana kesalahan memiliki konsekuensi nyata dan keandalan sempurna seringkali penting daripada opsional.
Referensi: Scaling might solve robotics?