Memahami robot humanoid

Robot berhasil debut panggung sehari setelah Tahun Baru 1921. Lebih dari setengah abad sebelum dunia melihat sekilas droid George Lucas untuk pertama kalinya, pasukan kecil humanoid keperakan turun ke panggung Republik Cekoslowakia Pertama. Mereka, untuk semua maksud dan tujuan, adalah humanoids: dua lengan, dua kaki, satu kepala – keseluruhan shebang.

Drama Karel Čapek, RUR (Rossumovi Univerzální Roboti), menjadi hit. Itu telah diterjemahkan ke dalam lusinan bahasa dan diputar di seluruh Eropa dan Amerika Utara. Namun, warisan abadi dari karya ini adalah diperkenalkannya kata “robot”. Arti istilah ini telah berkembang sedikit pada abad berikutnya, karena robot Čapek lebih bersifat organik daripada mesin.

Namun, fiksi ilmiah selama puluhan tahun telah memastikan bahwa citra publik tentang robot tidak menyimpang terlalu jauh dari asal-usulnya. Bagi banyak orang, bentuk humanoid masih merupakan robot platonis yang ideal — hanya saja teknologi belum mampu mencapai visi tersebut. Awal pekan ini, Nvidia mengadakan parade robot di atas panggung pada konferensi pengembang GTC, saat CEO Jensen Huang diapit oleh gambar setengah lusin humanoid.

Meskipun gagasan tentang konsep humanoid serba guna, pada dasarnya, telah ada lebih lama daripada kata “robot”, hingga saat ini, realisasi dari konsep tersebut sepertinya masih belum dapat dipahami. Kami masih belum mencapainya, namun untuk pertama kalinya, konsep tersebut muncul di cakrawala.

Apa yang dimaksud dengan “humanoid serba guna?”

Sebelum kita mendalami lebih dalam, mari kita bahas dua definisi utama. Ketika kita berbicara tentang “humanoid serba guna”, faktanya kedua istilah tersebut memiliki arti yang berbeda bagi orang yang berbeda. Dalam percakapan, kebanyakan orang mengambil Justice Potter “Aku mengetahuinya ketika aku melihatnya” Pendekatan keduanya dalam percakapan.

Demi artikel ini, saya akan mendefinisikan robot serba guna sebagai robot yang dapat dengan cepat memperoleh keterampilan dan pada dasarnya melakukan tugas apa pun yang dapat dilakukan manusia. Salah satu poin penting di sini adalah bahwa robot multiguna tidak tiba-tiba dapat digunakan untuk keperluan umum dalam semalam.

Karena ini merupakan proses bertahap, sulit untuk mengatakan dengan tepat kapan suatu sistem telah melewati ambang batas tersebut. Ada godaan untuk membahas sedikit filosofis dengan bagian terakhir itu, tetapi demi menjaga artikel ini tetap panjang, saya akan melanjutkan dan beralih ke istilah yang lain.

Saya menerima sedikit kesalahan (sebagian besar bersifat baik hati) ketika saya menyebut sistem Reflex Robotics sebagai humanoid. Orang-orang menunjukkan fakta yang jelas bahwa robot tidak memiliki kaki. Mengesampingkan sejenak bahwa tidak semua manusia memiliki kaki, saya boleh saja menyebut sistem ini sebagai “humanoid” atau lebih khusus lagi “humanoid beroda”. Menurut perkiraanku, itu cukup mirip dengan bentuk manusia.

Beberapa waktu lalu, seseorang di Agility mempermasalahkan ketika saya menyebut Digit “bisa dibilang humanoid”, yang menunjukkan bahwa tidak ada yang bisa diperdebatkan tentang hal itu. Yang jelas adalah bahwa robot bukanlah upaya yang setia untuk menciptakan kembali bentuk manusia seperti yang dilakukan beberapa pesaing. Namun, saya akui bahwa saya mungkin agak bias setelah melacak evolusi robot dari pendahulunya Cassie, yang lebih mirip burung unta tanpa kepala (dengar, kita semua melewati masa yang canggung).

Elemen lain yang cenderung saya pertimbangkan adalah sejauh mana bentuk mirip manusia digunakan untuk melakukan tugas-tugas mirip manusia. Elemen ini tidak mutlak diperlukan, tetapi merupakan bagian penting dari semangat robot humanoid. Bagaimanapun, para pendukung faktor bentuk akan segera menunjukkan fakta bahwa kita telah membangun dunia kita di sekitar manusia, jadi masuk akal untuk membuat robot mirip manusia untuk bekerja di dunia tersebut.

Kemampuan beradaptasi adalah poin penting lainnya yang digunakan untuk mempertahankan penyebaran humanoid bipedal. Robot telah digunakan di pabrik selama beberapa dekade, dan sebagian besar dari mereka memiliki tujuan tunggal. Artinya, mereka sering kali diciptakan untuk melakukan satu hal dengan sangat baik. Inilah sebabnya mengapa otomasi sangat cocok untuk manufaktur — terdapat banyak keseragaman dan pengulangan, khususnya di dunia jalur perakitan.

Brownfield vs. lapangan hijau

Kredit Gambar: Brian Pemanas

Istilah “greenfield” dan “ brownfield” telah umum digunakan selama beberapa dekade di berbagai disiplin ilmu. Yang pertama adalah yang lebih tua dari dua, menggambarkan lahan yang belum dikembangkan (secara harfiah, lapangan hijau). Dikembangkan untuk membedakan istilah sebelumnya, brownfield mengacu pada pengembangan di lokasi yang sudah ada. Dalam dunia pergudangan, ada perbedaan antara membangun sesuatu dari awal atau mengerjakan sesuatu yang sudah ada.

Ada pro dan kontra dari keduanya. Brownfields umumnya lebih hemat waktu dan biaya, karena tidak perlu memulai dari awal, sementara greenfields memberikan peluang untuk membangun situs sepenuhnya sesuai spesifikasi. Mengingat sumber daya yang tidak terbatas, sebagian besar perusahaan akan memilih lahan hijau (greenfield). Bayangkan kinerja ruang yang dibangun dengan mempertimbangkan sistem otomatis. Hal ini merupakan sebuah angan-angan bagi sebagian besar penyelenggara, jadi ketika tiba waktunya untuk mengotomatisasi, sebagian besar perusahaan mencari solusi yang sulit dilakukan — dua kali lipat dari yang diharapkan ketika mereka pertama kali terjun ke dunia robotik.

Mengingat sebagian besar gudang adalah gudang, tidak mengherankan jika hal yang sama juga terjadi pada robot yang dirancang untuk ruang tersebut. Humanoid sangat cocok masuk ke dalam kategori ini – faktanya, dalam beberapa hal, mereka adalah salah satu solusi yang paling buruk di antara solusi-solusi yang ada. Ini kembali ke poin sebelumnya tentang pembuatan robot humanoid untuk lingkungan mereka. Anda dapat dengan aman berasumsi bahwa sebagian besar pabrik brownfield dirancang dengan mempertimbangkan pekerja manusia. Hal ini sering kali dilengkapi dengan elemen seperti tangga, yang menjadi penghalang bagi robot beroda. Seberapa besar hambatan tersebut bergantung pada banyak faktor, termasuk tata letak dan alur kerja.

Langkah kecil

Kredit Gambar: Angka

Sebut saja saya selimut basah, tapi saya sangat suka menetapkan ekspektasi yang realistis. Saya telah melakukan pekerjaan ini untuk waktu yang lama dan selamat dari siklus hype saya. Ada beberapa manfaat yang bisa mereka peroleh, dalam hal membangun minat investor dan pelanggan, namun terlalu mudah untuk menjadi mangsa janji-janji yang berlebihan. Ini mencakup janji-janji seputar fungsionalitas masa depan dan video demo.

Saya menulis tentang yang terakhir bulan lalu dalam sebuah postingan berjudul, “Cara memalsukan demo robotika untuk kesenangan dan keuntungan.” Ada sejumlah cara untuk melakukan hal ini, termasuk teleoperasi tersembunyi dan pengeditan kreatif. Saya pernah mendengar desas-desus bahwa beberapa perusahaan mempercepat video, tanpa mengungkapkan informasinya. Faktanya, itulah asal mula nama perusahaan humanoid 1X — semua demo mereka dijalankan dalam kecepatan 1X.

Sebagian besar pihak sepakat bahwa pengungkapan informasi itu penting – bahkan perlu – pada produk semacam itu, namun tidak ada standar ketat yang diterapkan. Ada yang berpendapat bahwa Anda memasuki wilayah abu-abu hukum jika video semacam itu berperan dalam meyakinkan investor untuk mengeluarkan uang dalam jumlah besar. Paling tidak, mereka memberikan harapan-harapan yang sangat tidak realistis di kalangan masyarakat – khususnya mereka yang cenderung menganggap kata-kata para eksekutif yang menyebarkan kebenaran sebagai sebuah kabar baik.

Hal ini hanya akan merugikan mereka yang bekerja keras sambil bekerja di dunia nyata bersama kita semua. Sangat mudah untuk melihat bagaimana harapan dengan cepat memudar ketika sistem gagal memenuhi harapan tersebut.

Garis waktu penerapan di dunia nyata mengandung dua kendala utama. Yang pertama adalah mekatronik: yaitu kemampuan perangkat keras. Yang kedua adalah perangkat lunak dan kecerdasan buatan. Tanpa membahas perdebatan filosofis mengenai apa yang dimaksud dengan kecerdasan umum buatan (AGI) pada robot, satu hal yang dapat kami katakan adalah bahwa kemajuan telah terjadi dan akan terus terjadi secara bertahap.

Seperti yang dikatakan Huang di GTC minggu lalu, “Jika kita menetapkan AGI sebagai sesuatu yang sangat spesifik, serangkaian pengujian di mana program perangkat lunak dapat bekerja dengan sangat baik — atau mungkin 8% lebih baik daripada kebanyakan orang — saya yakin kita akan sampai di sana dalam waktu lima tahun. bertahun-tahun.” Itu adalah garis waktu optimis yang pernah saya dengar dari sebagian besar pakar di bidangnya. Kisaran lima hingga 10 tahun tampaknya merupakan hal yang umum.

Sebelum mencapai sesuatu yang menyerupai AGI, humanoids akan dimulai sebagai sistem dengan tujuan tunggal, seperti sistem tradisional lainnya. Uji coba dirancang untuk membuktikan bahwa sistem ini dapat melakukan satu hal dengan baik dalam skala besar sebelum melanjutkan ke hal berikutnya. Kebanyakan orang melihat tas jinjing bergerak untuk buah yang paling rendah harganya. Tentu saja, rata-rata Kiva/Locus AMR Anda dapat berpindah-pindah tas sepanjang hari, namun sistem tersebut tidak memiliki manipulator seluler yang diperlukan untuk memindahkan dan mematikan muatan itu sendiri. Di sinilah lengan robot dan efektor akhir berperan, terlepas dari apakah mereka terikat pada sesuatu yang tampak seperti manusia atau tidak.

Berbicara kepada saya beberapa minggu yang lalu di acara Modex di Atlanta, insinyur pendiri Dexterity, Robert Sun, menyampaikan poin menarik: humanoids dapat memberikan solusi cerdas untuk mematikan gudang dan pabrik (yang sepenuhnya otomatis). Setelah otomatisasi penuh diterapkan, Anda tidak memerlukan fleksibilitas humanoid. Namun bisakah kita berharap sistem ini akan beroperasi penuh pada waktunya?

“Mengalihkan semua pekerjaan logistik dan pergudangan ke pekerjaan robotik, saya pikir humanoids bisa menjadi titik transisi yang baik,” kata Sun. “Sekarang kita tidak punya manusianya, jadi kita taruh humanoidnya di sana. Pada akhirnya, kami akan pindah ke pabrik pemadaman lampu otomatis ini. Lalu masalah humanoids yang sangat sulit membuatnya sulit untuk menempatkan mereka dalam masa transisi.”

Bawa aku ke pilotnya

Kredit Gambar: Aplikasitronik (terbuka di jendela baru)

Kredit Gambar: Aplikasitronik/Mercedes

Keadaan robotika humanoid saat ini dapat diringkas dalam satu kata: pilot. Ini merupakan tonggak sejarah yang penting, namun tidak serta merta memberi tahu kita segalanya. Pengumuman percontohan muncul bersamaan dengan siaran pers yang mengumumkan tahap awal kemitraan potensial. Kedua belah pihak menyukainya.

Bagi startup, mereka mewakili minat yang nyata dan dapat dibuktikan. Bagi perusahaan besar, mereka memberikan sinyal kepada pemegang saham bahwa perusahaan tersebut menerapkan teknologi terkini. Namun, angka sebenarnya jarang disebutkan. Hal tersebut biasanya muncul ketika kita mulai mendiskusikan pesanan pembelian (dan bahkan seringkali tidak).

Setahun terakhir telah terlihat beberapa hal seperti ini diumumkan. BMW bekerja sama dengan Figure, sementara Mercedes telah merekrut Apptronik. Sekali lagi, Agility unggul dalam hal lainnya, setelah menyelesaikan uji cobanya dengan Amazon — namun kami masih menunggu kabar mengenai langkah selanjutnya. Hal ini khususnya menunjukkan bahwa — meskipun sistem serba guna memiliki potensi jangka panjang, hampir semua orang di dunia ini memulai dengan fungsi dasar yang sama.

Dua kaki untuk berdiri

Kredit Gambar: Brian Pemanas

Pada titik ini, jalur paling jelas menuju AGI seharusnya sudah tidak asing lagi bagi siapa pun yang memiliki ponsel pintar. Penerapan Spot Boston Dynamics memberikan contoh nyata yang jelas tentang bagaimana model toko aplikasi dapat bekerja dengan robot industri. Meskipun ada banyak pekerjaan menarik yang dilakukan dalam dunia pembelajaran robot, kita masih jauh dari sistem yang dapat menyelesaikan tugas-tugas baru dan memperbaiki kesalahan dengan cepat dalam skala besar. Andai saja produsen robotika dapat memanfaatkan pengembang pihak ketiga dengan cara yang mirip dengan pembuat telepon.

Minat terhadap kategori ini telah meningkat secara substansial dalam beberapa bulan terakhir, namun secara pribadi, hal tersebut belum banyak berubah bagi saya sejak akhir tahun lalu. Kami telah melihat beberapa demo yang benar-benar mematikan, dan AI generatif menghadirkan masa depan yang menjanjikan. OpenAI tentu saja melakukan lindung nilai atas taruhannya, pertama berinvestasi pada 1X dan — yang lebih baru — Figure.

Banyak orang pintar yang percaya pada faktor bentuk dan banyak orang lain yang tetap skeptis. Namun, ada satu hal yang saya yakini adalah apakah pabrik-pabrik di masa depan akan dipenuhi robot humanoid dalam skala besar atau tidak, semua pekerjaan ini akan menghasilkan sesuatu. Bahkan ahli robotik paling skeptis yang pernah saya ajak bicara mengenai masalah ini telah menunjuk pada model NASA, di mana perlombaan untuk membuat manusia bersemangat mengarah pada penemuan produk yang kita gunakan di Bumi hingga hari ini.

Kita akan melihat terobosan berkelanjutan dalam pembelajaran robotik, manipulasi seluler, dan penggerak (antara lain) yang akan berdampak pada peran otomatisasi dalam kehidupan kita sehari-hari.