Miért Van Szüksége A Világnak Kevesebbet Dolgozó Robotokra?

A robotok és a mesterséges intelligencia egyik közös és alapvető jellemzője, hogy bármi legyen is a feladatuk – mozgás, beszélgetés vagy problémamegoldás –, óriási mennyiségű adatot vesznek fel és dolgoznak fel. Ez a nyers erő megközelítése az automatizálás terén. Az adatok feldolgozása miatt azonban ezek az eszközök annyi energiát használnak fel, hogy az általuk okozott környezeti terhelés meghaladhatja az általuk kínált előnyöket.

Lustarobotika: Új irány az energetikai takarékosság felé

A fenti problémára az egyik megoldás a “lustarobotika” lehet, ami egy szellemes kifejezés a kevesebb munkát végző, rövidebb utakat választó gépekre. Talán vannak korlátai a lustaságnak: az a határ, ameddig a fölösleges energiafogyasztást ki lehet iktatni, még mielőtt a robotok nem működnek megfelelően. Az igazság az, hogy a robotok még mindig sok mindent csinálnak, amit nem kellene. Az energiafogyasztás csökkentése érdekében a robotoknak kevesebbet kell mozogniuk, gondolkodniuk és érzékelniük. Csak arra kellene összpontosítaniuk, ami adott pillanatban fontos. Végül is ez az, amit mi, emberek is teszünk, bár nem mindig vesszük észre.

Az ipar felzárkózik a lustarobotikához

A lustarobotika már elhagyja az egyetemi laboratóriumokat, és belép a vállalatok kutatás-fejlesztési részlegeibe. Eindhoven peremén a Philips egészségügyi technológiai vállalat mérnökei két porcelánfehér gépbe ültették be a lustarobotika koncepcióját. Ezek a robotok, amelyek neve FlexArm és Biplane, finom zümmögéssel mozognak a műtőben, röntgenképeket készítve, hogy segítsék a sebészeket a szívstentek behelyezésében vagy az agyműtétek során nagyobb precizitással. Ezek a robotok közelségérzékelőket használnak, amelyek sokkal kevesebb energiát igényelnek. A lustarobotika a röntgenfelvételek számát is csökkentheti egy eljárás során. A műtétek alatt a sebészek gyakran több röntgenfelvételt készítenek, hogy munkájuk a lehető legpontosabb legyen. De a robotok segítségével valós időben követhetik azt a pontos koordinátát a páciens testén, ahol éppen dolgoznak.

Az energetikai hatékonyság jelentősége az AI elterjedésében

A lustarobotika mögötti elméletek a robotokat egy praktikusabb módon teszik okosabbá: úgy, hogy tudatosítják bennük, mire nincs szükségük. Lehet, hogy még eltart egy ideig, mire ezek a megoldások széles körben elterjednek, de már most látszanak a lehetőségek. René van de Molengraft (Eindhoveni Műszaki Egyetemen) a generatív mesterséges intelligencia területén is látja a lustarobotika kiterjesztését, ahol a gépek nem mozgást tanulnak, hanem azt, hogyan tanuljanak az adatok hatalmas óceánjának feldolgozásával. Értelmesebb olyan változatokat építeni, amelyek csak a szükséges információkat tartalmazzák. Egy szoftvermérnökök által használt nyelvi modellnek például nem kellene átgondolnia a világtörténelem, sportrekordok vagy gyerekirodalom anyagát. “Nem minden AI modellnek kell képesnek lennie arra, hogy elmondja nekünk az első Harry Potter könyvet,” mondta Molengraft.

Minél kevesebb adatot dolgoz fel egy AI modell, annál kevesebb energiát használ fel – ami elengedhetetlen hatékonysági szempont, tekintettel arra, hogy a ChatGPT naponta körülbelül 500 000 kilowattórát fogyaszt, válaszolva 200 millió kérdésre. Egy amerikai háztartásnak több mint 46 évre lenne szüksége, hogy ugyanekkora villanyszámlát halmozzon fel.