1787794640962.webp


### Fiziksel Yapay Zekada Büyük Sınav: Milyarlar Akıyor Ama Beyin Hâlâ Yetersiz

Fiziksel yapay zeka, şu anda girişim sermayesinin en gözde limanı. Yatırımcılar, büyük dil modellerini devasa kılan altyapı ve yöntemleri alıp robotların dünyasına taşımak isteyen ekiplere milyarlarca dolar yağdırıyor.

Bu rüzgarın en çarpıcı örneği Çin'den geldi. İnsansı robot üreticisi **Unitree**, halka arzıyla adeta uçtu ve Çin'in Nasdaq'ı olarak görülen STAR Market'te işlem görmeye başladıktan sonra değerini 66 milyar dolara kadar çıkardı. Fakat balon çok çabuk söndü. Bu hafta hisseleri neredeyse yarı yarıya çakıldı. Analistlerin teşhisi net: Robotların kasları güçleniyor, eklemleri hızlanıyor ama para kazandıracak gerçek bir işi otonom şekilde yapacak akla henüz sahip değiller.

Bu gerilim, geçen hafta San Francisco'da düzenlenen **Actuate** konferansında çok net hissediliyordu. Robotlar için "yapay zeka beyni" üreten geliştiricilerin buluştuğu etkinlik, 2023'teki ilk edisyonuna göre üç kat büyümüş. Organizatör **Foxglove**'a göre - ki kendisi de otonom araç dünyasından çıkan bir veri altyapı şirketi - salonda 1.500 kişi vardı.

Heyecan kadar endişe de masadaydı. Fiziksel yapay zeka için altyapı kuran **Avala** şirketinin standında kocaman bir tabela vardı: "Robotik veri krizini çözüyoruz." Çünkü kriz tam da bu.

Sorun, modelleri eğitmek için yeterli ve kaliteli verinin olmaması. Her işi yapabilen genel amaçlı bir robot hayali hâlâ çok uzak. Belirli bir görev için uçtan uca öğrenme ile eğitilen sistemler ise ticari olarak güvenilir bir performansa ulaşamıyor. Geliştiricilerin önünde tek bir yol var: Öncü AI laboratuvarlarının yaptığını robotikte tekrarlamak. Daha çeşitli veri bulmak, sıfırdan veri üretmek, eğitim yöntemlerini didik etmek ve pekiştirmeli öğrenme için daha akıllı senaryolar kurmak.

Simülasyon araçları geliştiren **Antioch**'un kurucusu Harry Mellsop'a göre sektörün durumu net: "Fiziksel yapay zeka şu an GPT-2 çağında. Yani ChatGPT'den önceki o ilkel OpenAI modelinin olduğu yerdeyiz." Bu çağı aşmak için ise iki şeye ihtiyaç var: çok daha fazla veri ve çok daha fazla işlem gücü. Özellikle gerçeğe yakın simülasyonlar için ışın izleme (ray tracing) yapabilen GPU'lar kritik hale geliyor.

Şu an yarışta en önde olanlar hâlâ otonom araçlar. Bunun iki sebebi var: Birincisi, insan sürücülü milyonlarca araçtan zaten devasa bir veri toplayabiliyorlar. İkincisi, işleri bir nesneyi tutup manipüle etmek değil, çarpışmadan kaçınmak. Zaten bugün robotik için model geliştirme araçlarının çoğu otonom araç şirketlerinden çıkıyor. Örneğin Foxglove'u kuranlar, GM'in kapatılan sürücüsüz araç girişimi Cruise'un eski mühendisleri.

Ve şimdi o otomobil şirketleri, makine öğrenmesine yaptıkları o dev yatırımın kendilerini özel insansı robot şirketlerine karşı avantajlı konuma getireceğine inanıyor. Tesla bunu **Optimus** ile zaten deniyor. Şimdi hem otonom sürüş yazılımı geliştiren **Wayve**, hem de dev **Uber**, kendi bünyelerinde insansı formuna odaklanan robotik laboratuvarları kurdu.

Wayve CEO'su Alex Kendall'ın tezi ilginç: "Bence işe arabalardan başlamak zorundasın. Bugünkü manipülasyon robotları, beş yıl önceki otonom sürüş teknolojisi gibi." TechCrunch'a konuşan Kendall'a göre altyapının büyük kısmı ortak olacak: "Veri altyapısı, simülasyon, MLOps tarafı paylaşılacak. Sadece simülatör için gereken dünya modeli ve eğitim sonrası kısım farklılaşacak. Ortak noktalar, farklılıklardan çok daha fazla."

Kendall, şimdiden tek bir donanıma kilitlenmenin de erken olduğunu düşünüyor. Sensörler, aktüatörler her ay değişiyor. Gerçekten genel bir modelin donanımdan bağımsız olması gerekiyor.

Bu yıl 105 milyon dolar tohum yatırım alan dikey entegre insansı şirketi **Genesis AI**'nin CEO'su Théophile Gervet ise tam tersini savunuyor: "Beyin stratejisinin işe yaraması için bu dalganın çok başındayız. Bizce donanım ve yapay zekayı birlikte tasarlamak için muazzam fırsatlar var."

Gervet sektörün en can alıcı sorusunu da gündeme getiriyor: Neye odaklanmalı? Dar bir dikeye mi, genel amaca mı? Bugün sahaya çıkanlar hep dikey odaklı olanlar: **Gritt** güneş santrali kuruyor, **Agility** depoda koli taşıyor, **Bedrock** ekskavatörleri otonom çalıştırıyor. Genel amaçlı insansılar ise hâlâ laboratuvardan çıkamıyor.

Gervet durumu şöyle özetliyor: "Hiçbir müşteri %80 başarıyla çalışan genel amaçlı bir robot istemez. Piyasada genel amaçlı robot yapan çok oyuncu var ama dikey bir değer önerisi olmadığı için hiçbir değer yaratamıyorlar. Ama sen dar bir alanda GPT-2 seviyesinde bir robot yaparsan, yarın GPT-4 seviyesinde bir modelle gelen biri seni ezer geçer."

Yine de dikey alana girmenin cazibesi büyük. Sadece ciro getirmiyor, aynı zamanda en değerli şeyi, yani gerçek dünya verisini getiriyor. Göreve özel veriler, genel modelleri eğitmek için yeterince çeşitli olmayabilir ama para kazanan bir ürün yapmak için şart. Bedrock'un CTO'su Kevin Peterson, inşaat sahasında "vahşi doğada manipülasyon"un ne demek olduğunu öğrenmek için kazı işine girdiklerini, amaçlarının ise tüm inşaat makinelerine yayılacak bir zeka katmanı kurmak olduğunu söylüyor.

Tüm bu görsel ve LIDAR verisini yönetmek ise başlı başına bir kabus. Foxglove bu hafta bu soruna yönelik yeni bir ürün duyurdu: Nvidia'nın açık ağırlıklı dünya modeli **Cosmos** üzerine kurulu bir arama katmanı. Mühendisler artık doğal dille "yağmurda palet kaymasının olduğu anları göster" gibi sorgularla petabaytlarca veri içinde arama yapıp simülasyon oluşturabiliyor. Amaç, hata ayıklamayı hızlandırmak.

Peki o çok konuşulan fiziksel yapay zeka için "ChatGPT anı" ne zaman gelecek? Sam Altman birkaç yıl içinde diyor ama...

Kendall'a göre tanımı yanlış yerde arıyoruz. Dünyada en çok satan robot hâlâ robot süpürge. ChatGPT anı yatırımcıyı değil, tüketiciyi heyecanlandıran an olmalı. Onun için örnek net: "1000 dolardan ucuza, lidarsız, tam otonom sürüşü bir arabaya koyduğunuz an." Wayve de tam olarak bunu, üreticilere lisansladığı bir modelle yapmaya çalışıyor.

Gervet'e göre ise o an çok daha basit ve gündelik: "Kutudan çıkardığın anda sorunsuz çalışan manipülasyon. Robotla doğal dilde konuşuyorsun, 'it, çek, laptopu kapat, masayı topla' diyorsun ve %80'in üzerinde güvenilirlikle yapıyor. Bu, ChatGPT deneyiminin robotikteki karşılığı."

Foxglove CEO'su Adrian Macneil ise olaya daha temkinli bakıyor: "Robotikte bir ChatGPT anı yaşanmayacak. ChatGPT'yi ChatGPT yapan şey dağıtımdı. Bir haftada bir milyon kullanıcıya ulaştılar. Gerçek dünyada dağıtım çok daha zor. Beni heyecanlandıran şey Apple II anı veya IBM PC anı olur. Ne zaman işe yarar ve eğlenceli şeyler yapan bir ev robotunu gidip satın alabileceğim? İşte asıl soru bu."