Google DeepMind heeft Gemini Robotics 2 uitgebracht, de nieuwste versie van zijn vision-language-action-model dat is ondergebracht in een humanoïde robot.

In een blogpost zei het bedrijf dat de lancering een belangrijke stap is richting 'fysieke AGI' — algemene kunstmatige intelligentie die kan communiceren met en werken in de echte wereld via fysieke systemen zoals robots, waardoor robots fysieke taken kunnen uitvoeren die mensen ook kunnen doen.

Door meerdere AI-modellen te combineren, maakt het systeem mogelijk wat DeepMind 'intelligente controle van het hele lichaam' noemt. Het bedrijf zei dat dit robots de mogelijkheid geeft om hun omgeving waar te nemen, meerstapstaken te beredeneren en bewegingen over hun hele lichaam te coördineren. Robots die met het systeem zijn geïntegreerd kunnen ook samenwerken met andere robots, wat onderstreept hoe roboticsystemen in toenemende mate worden gebouwd rond coördinatie in plaats van automatisering van één taak.

Carolina Parada, hoofd robotics bij DeepMind, heeft de langetermijnambitie beschreven als het mogelijk maken van 'een robot die elke taak kan uitvoeren die een mens kan'.

Videodemonstraties die vorige week werden vrijgegeven, toonden Apptronik's Apollo 2-robot en robothanden van Sharpa die autonoom huishoudelijke en industriële taken voltooiden, zoals het dichtknopen van vuilniszakken en het indraaien van lampen. De systemen werden getraind met een combinatie van teleoperatie, videodemonstraties en simulatie.

Paul Miller, een analist bij Forrester, zei dat de lancering voortbouwt op het eerdere robotica-werk van Google door de samenwerking tussen robots te verbeteren, machines te helpen te herstellen van mislukte acties en het model een beter begrip te geven van een hele robot in plaats van alleen te focussen op afzonderlijke componenten zoals een arm of grijper.

Toch zei Miller dat de sprong om de kloof tussen de robotische hersenen en het lichaam te overbruggen aanzienlijke risico's met zich meebrengt.

'Robots zijn fysieke machines,' zei hij. 'Ze kunnen sterk zijn en ze kunnen zwaar zijn. Mensen die met deze machines werken, en mensen die ze in de wereld tegenkomen, moeten ervan overtuigd zijn dat deze machines veilig zijn.'

Hij wees op uitdagingen, waaronder het zorgen dat robots veilig falen als sensoren of energiesystemen niet goed werken, en stelde dat wijdverbreide inzet naast mensen zal afhangen van robuuste veiligheidsmaatregelen.

'Voordat robots echt naast mensen kunnen worden ingezet, moet het veiligheidsargument overtuigend en geloofwaardig worden bewezen,' zei hij.

Over Google's doel om fysieke AGI te bereiken, zei Miller dat de belofte voorlopig 'aspirationeel' blijft.

'Een robot die uiteindelijk alles kan doen wat een mens kan, in elke omgeving, kan een redelijk onderzoeksdoel zijn, maar we zijn er nog lang niet,' zei hij.

Vooralsnog verwacht hij dat fysieke AI waarde zal leveren in gecontroleerde omgevingen zoals fabrieken en magazijnen, waar strakkere lay-outs en meer voorspelbare taken het makkelijker maken om risico's en onzekerheid te beperken.

'Fysieke AI is misschien aanpasbaarder en flexibeler dan eerdere vormen van automatisering, maar het is nog steeds makkelijker en goedkoper om automatisering in te zetten in omgevingen waar je risico's kunt minimaliseren, onzekerheid kunt verminderen en benutting kunt maximaliseren,' zei hij. 'Een fabriek of magazijn kan lawaaiig, vies of chaotisch zijn, maar het is stukken eenvoudiger voor een robot dan een thuissomgeving.'