gprisma Bir robot, yapması istenen her şeyi yapabilir ve yine de bir sonraki adımın ne olacağını sorgulamamıza neden olabilir. Çünkü fiziksel işler birbirine bağlıdır. Bir robot bir eylemi tamamlar, başka bir eylem onu takip eder. Başka bir robot aynı alanı kullanmak zorunda kalabilir. Bir insan o alana erişmek isteyebilir. Bir sonraki nesne zaten bekliyor olabilir. Bu yüzden robot sadece kendi görevini tamamlamakla sorumlu değildir. Nasıl bittiği, onu takip eden görevi de etkileyebilir. Bu, bu bölümde (Bölüm #50981) ilgimi çeken detaydı. Kollar nihayetinde çalıştıkları alandan uzaklaşır ve bu basit bitiş, Fiziksel Yapay Zekayı nasıl değerlendirmemiz gerektiği konusunda daha büyük bir fikri açar. [] Tamamlanmış bir görev hâlâ bir sorun yaratabilir Bir robot, örneğin bir numuneyi tam olarak doğru yere yerleştirir ama kolu, bir sonraki adımda kullanılması gereken alanı kapalı bırakır. İlk görev başarılı oldu. İkinci görev ise şimdi bir sorunla karşı karşıya. Bu, izole gösterimlerle çalışan robotlar ile gerçek ortamlarda sürekli çalışan robotlar arasında önemli bir farktır. Gerçek bir laboratuvar, fabrika, hastane veya diğer paylaşılan alanda, her görevden sonra temiz bir sıfırlama nadiren gerçekleşir. Robot, başka bir şeyin yapılması gereken aynı ortamın içinde bir şeyi tamamlar. Bu yüzden başarı sadece nesnenin nihai konumuyla ölçülemez. Robotun geride bıraktığı durum da önemlidir. [] Son hareket, sonraki on eylemi etkileyebilir Görevler birbirine bağlı olduğunda bu durum daha da önem kazanır. Bir eylem, başka bir eylem için hazırlık yapabilir. Bir robot, başka birinin aynı alana güvenli şekilde girmesinden önce görevini tamamlamak zorunda kalabilir. Bir insan, makinenin tamamlanmasının hemen ardından erişim isteyebilir. Eğer ilk robot alanı uygun şekilde terk ederse, sonraki adım ek hareketler, ek zaman veya hatta insan müdahalesi gerektirebilir. Bu küçük verimsizlik, uzun bir iş akışında tekrarlanabilir. Bir görevin sonunda birkaç gereksiz saniye tek seferde pek önemli olmayabilir. Yüzlerce veya binlerce görev boyunca ise gerçek bir operasyonel soruna dönüşebilir. [] Paylaşılan alan, iyi davranışın nasıl göründüğünü değiştirir Bu, yazılım ve fiziksel yapay zeka arasındaki büyük farklardan biridir. Bir yazılım süreci tamamlandığında yoldan kaybolabilir. Fiziksel bir robot ise hâlâ alan işgal eder. Kolu bir konumdadır. Vücudu bir konumdadır. Etrafındaki nesnelerin de konumları vardır. Bu yüzden fiziksel yapay zeka, yalnızca bir hedefe ulaşmayı değil, ortamı paylaşan her şeyin etrafında nasıl hareket edeceğini de öğrenmelidir. İşte bu yüzden bir robotun nihai konumu faydalı bilgiler taşıyabilir. Bu, robotun kendi varlığının çalışma ortamının bir parçası olduğunu anlayıp anlamadığını gösterir. [] Bir sonraki görev, öncekinin temizliğini yapmak zorunda olmamalı Burada başka bir pratik nokta daha var. Eğer her yeni görev, önceki robotu yoldan kaldırmak için bir insan ya da başka bir robot gerektiriyorsa, işin bir kısmı basitçe başka bir yere taşınmış demektir. Orijinal robot, talimatını tamamladığı için geçerli not alabilir. Ancak daha geniş sistem, bu görevin nasıl bittiğinden dolayı ek iş yapıyor. Gelecekteki Fiziksel Yapay Zeka için bu ayrım önemlidir. Sürekli bir iş akışına katkıda bulunan robotlar istiyoruz; başkalarının ortamı tekrar kullanılabilir hale getirmesini bekleyen izole eylemler yapan robotlar değil. [] Bu yüzden bitiş de doğrulanmalı Doğrulama, açıkça görünen başarı anının ötesine bakma fırsatı verir. Kullanışlı kanıt sadece robotun doğru nesneyi ele alıp doğru yere ulaşması değildir. Aynı zamanda bu eylemin etrafında ne olduğunu ve görevi tamamladığında robotun ne bıraktığıdır. Bu bilgi, görevlerin birbirine bağlı olduğu, alanların paylaşıldığı ve hataların ya da kötü pozisyonların sonraki adımları etkileyebileceği ortamlarda robotları eğitirken değer kazanır. 👇👇