Geçen Kasım ayında XPENG'in AI Günü'nde, Robotaksi, insansı robotlar ve uçan arabalar da dahil olmak üzere Fiziksel Yapay Zeka uygulamalarını 2026 yılına kadar seri üretime geçirmeyi hedefleyen, tam kapsamlı Fiziksel Yapay Zeka çerçevemizi tanıtmıştım.
Şimdi, yılın bu ortasında, fiziksel yapay zekayı ölçeklendirmenin asıl anahtarına bakıyoruz.
Fiziksel Yapay Zeka Nedir?
Öncelikle, Fiziksel Yapay Zeka nedir? Muhtemelen sık sık 'somutlaşmış yapay zeka' olarak da anıldığını duyuyorsunuzdur. Aslında Fiziksel Yapay Zeka, somutlaşmış yapay zekadan daha geniş bir alanı kapsar.
Dijital dünyanın yapay zeka yeteneklerini, otonom araçlar ve robotik gibi fiziksel donanımlarla entegre etmek, 'Fiziksel Yapay Zeka'yı ortaya çıkaracaktır. Örneğin, robotlar giderek dünyayı anlama, onunla etkileşime geçme ve onu yeniden şekillendirme kapasitesi kazanacak ve sonuçta üretkenlikte ve üretim ilişkilerinde devrim niteliğinde bir değişimi tetikleyecektir.
Fiziksel Yapay Zeka Dört Temel Unsuru Kapsar
Fiziksel Yapay Zekayı ölçeklendirmek için temel unsurlarını parçalarına ayırmamız gerekiyor. Bana göre Fiziksel Yapay Zeka dört temel unsuru kapsar: modeller, bilgi işlem gücü, veri ve fiziksel bedenler.
Fiziksel Yapay Zeka dünyasının temelini işletim sistemi oluşturur ve model de bu işletim sistemidir. Bu arada, büyük model bir motor olarak görülebilir. Veri, onun evrimini yönlendiren yakıttır ve veri uygulamasının ölçeği ve verimliliği, modelin yeteneklerini belirler.
Modeller, bilgi işlem gücü ve veri, sanal uzayda Ölçekleme Yasalarını izleyen dijital aleme ait unsurlardır; yani model parametreleri, bilgi işlem gücü ve veri kümesi hacmi genişledikçe model performansı gelişmeye devam eder.
Buna karşılık, fiziksel bedenler fiziksel dünyaya aittir. Bunlar, araçlar ve insansı robotlar gibi yapay zeka tarafından güçlendirilen somut sistemleri ifade eder ve yetenekleri, üretimi yöneten fiziksel yasalarla sınırlıdır.
Bu dört unsur, birlikte otonom sürüşün ve hatta yapay genel zekanın (AGI) temel omurgasını oluşturur. Fiziksel Yapay Zekanın gerçek dünyada kullanımı, ancak hem dijital hem de fiziksel unsurlarda eşzamanlı atılımlarla elde edilebilir.
Seri Üretim: Fiziksel Yapay Zeka ve Dijital Yapay Zeka
Şüphesiz, Fiziksel Yapay Zekayı seri üretmek, dijital yapay zekadan çok daha zorludur. Ancak yazılım kısıtlamalarının ötesinde, başka hangi faktörler devrededir?
- Bilgi yoğunluğu: Dijital Yapay Zeka, düşük yoğunluklu bilgi akışlarıyla ilgilenir. Fiziksel Yapay Zeka ise çok daha yüksek yoğunluklu bilgi akışlarını işler. Bu nedenle, dijital yapay zekadan Fiziksel Yapay Zekaya geçiş, düşük yoğunluklu bilgi akışlarından yüksek yoğunluklu bilgi akışlarına ve dijital alandan fiziksel uzay-zamana bir geçişi temsil eder.
- Yetenek sınırları: Dijital Yapay Zekanın üst sınırı, daha yüksek bilgi verimliliğinde bulunur; alt sınırında hata toleransı ve yüksek oranda aktarılabilir uygulanabilirlik özellikleri gösterir. Tersine, Fiziksel Yapay Zekanın üst sınırı, fiziksel dünyayı yeniden şekillendirme gücüdür; alt sınırı ise sıfır hata toleransı ile katı güvenlik standartları gerektirir ve uygulanabilirliği büyük ölçüde duruma özgüdür. Kritik olarak, dijital yapay zeka evrenseldir ve kolayca aktarılabilir, ancak Fiziksel Yapay Zeka belirli senaryolara derinden bağlıdır.
- Donanım engelleri: Dijital Yapay Zeka için CPU, GPU ve sunucu kümeleri birincil donanım engellerini oluştururken, Fiziksel Yapay Zekanın donanım engelleri, uç taraftaki donanımın temel performansı, maliyeti, güvenilirliği, üretim kapasitesi ve seri üretilebilirliği dahil olmak üzere çok daha geniş boyutları kapsar.
- Yasalar ve düzenlemeler: Dijital Yapay Zeka düzenlemeleri, veri gizliliği, telif hakkı ve etik gibi dolaylı yönetime odaklanır. Buna karşılık, Fiziksel Yapay Zeka, politikalar ve düzenlemeler tarafından getirilen doğrudan ve katı operasyonel kısıtlamalarla karşı karşıyadır. Örneğin, Robotaksiler yol testi izinleri ve sıkı güvenlik sertifikaları gerektirir.
- Kamuoyu kabulü: Dijital Yapay Zeka, belirgin araç özelliklerine sahiptir ve kamuoyunun kolayca takdirini kazanır. Fiziksel Yapay Zeka ise güvenlik ve güvenilirlik endişelerini içerir ve kamu güvenini oluşturmak için çok daha uzun bir döngü gerektirir.
Bu nedenle, Fiziksel Yapay Zekayı ölçeklendirme yarışı, yalnızca modellere veya donanıma odaklanan şirketlere değil, disiplinler arası entegrasyon ve kendi kendine geliştirme yeteneklerine sahip şirketlere aittir.
