L'IA a frappé le mur en ce qui concerne les aspirateurs du robot
Pensez à vous tenir dans votre salon, un aspirateur sans fil à la main, prêt à l'emploi. Vous regardez vers le bas et scannez le sol lorsque vous commencez à nettoyer. Combien de temps vous faut-il pour repérer quelque chose qui ne peut pas être aspiré, comme une chaussette ou un câble bien rangé?
Une fraction de seconde, si cela? Et, à quelle vitesse pouvez-vous réagir à cela? À peu près immédiatement, je suppose. Maintenant, donnez à un robot ce travail et dans quelle mesure cela sera-t-il réussi? Beaucoup moins, et plus la tâche est compliquée, plus elle est difficile.
La détection et la reconnaissance des objets de l'IA sont incroyablement utiles sur une tondeuse à gazon de robot ou un aspirateur de robot, mais on a l'impression que nous frappons un mur (souvent littéralement) quand il s'agit de faire quelque chose de beaucoup plus avancé avec des robots.
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Prenez, par exemple, le Roborock Saros Z70, un aspirateur de robot avec un bras Omnigrip, qui promet de pouvoir ranger au fur et à mesure, en soulevant des articles tels que des chaussettes, des chaussures et des morceaux de papier froissés, et soit un nettoyage sous eux, ou en les déplaçant vers des emplacements spécifiés.
Cela semble génial en théorie, mais tout en examinant le robot, la réalité était douloureusement loin du rêve où je pouvais simplement monter les pieds et laisser le robot faire tout le travail.
Je pense que c'est génial que des entreprises comme Roborock essaient de repousser les limites de ce qui est possible, mais le dernier robot pourrait bien avoir du mal à reconnaître les limites, et encore moins.
En essayant autour du laboratoire de technologie de la technologie des avis de confiance, j'ai jeté le laboratoire avec des objets qui devraient être détectés, y compris des chaussures, une chaussette d'entraîner et un tissu à balle. La chaussette et le tissu ont été ignorés, lonsidées mais n'ont jamais recueillis.
Mes chaussures étaient parfois délicatement ramassées et transportées dans le lieu de rangement, mais pas toujours, et une fois que la chaussure a été prise dans le mécanisme du bras et est tombée plus tard, le Z70 le conduisant.
Un humain aurait repéré tous les objets immédiatement, aurait pu déplacer chacun à sa place légitime (le Saros Z70 ne peut que déplacer des objets vers un emplacement général ou dans le bac spécial fourni dans la boîte). Et, un humain saurait qu'il a laissé tomber quelque chose et, vous l'espérez, le ramasserait à nouveau plutôt que de se promener avec une chaussure sur leur tête, ou quelque chose.
Cela met parfaitement met en évidence les différences entre la reconnaissance générique des objets et l'évitement, puis la prochaine étape.
M'éviter
Jusqu'à ce que les Saros Z70, les robots avec des caméras IA étaient conçus pour repérer et éviter les obstacles courants, utilisant souvent des capteurs supplémentaires ainsi que la reconnaissance d'image. Bien que ce ne soit pas facile, la recherche de modèles généraux dans les obstacles, puis se déplacer autour d'eux est un travail plus facile.
Il y a un seuil inférieur aux problèmes, avec l'évitement des obstacles également. Il est sans doute mieux si un robot est trop prudent et se déplace autour de quelque chose qu'il aurait pu aspirer, que de s'écraser sur quelque chose.
À l'extérieur, avec des tondeuses à gazon robot, c'est encore plus le cas, car le plein air ouvre beaucoup de potentiel pour plus de problèmes. En règle générale, donc, les tondeuses de robot avec détection d'objets ont tendance à être encore plus prudentes, car vous ne voulez pas que vos bégonias précieux soient anéantis.
Même alors, ils viennent souvent avec des limitations notées. La tondeuse de robot de vision de la pelouse Ocumow Ocumow est conçue pour repérer les frontières clairement définies uniquement. Si vous ne les avez pas, des limites physiques ou du ruban magnétique sont nécessaires. C'est une bonne limitation dès le départ.
Rien n'est parfait, et les robots peuvent et feront des erreurs. J'ai vu des robots qui peuvent repérer le désordre dans la plupart des situations (j'ai de faux trucs pour les tests), mais l'inverse en sortant du quai, car ils ne peuvent pas le voir derrière eux. Ou, les robots courent parfois sur des câbles qu'ils ne pouvaient pas tout à fait repérer.
Les humains, en revanche, sont construits pour repérer rapidement et éviter les problèmes, et nous sommes mieux à identifier rapidement des objets, ou au moins à repérer quelque chose qui nécessite une enquête plus approfondie.
L'IA a toujours sa place dans les robots. Et, pour donner le crédit Saros Z70 où dû (et, en fait, la gamme de Roborock d'autres robots), il est brillant pour éviter les obstacles les plus courants, les contourner et la navigation sans cesse sans rester coincé.
En usage normal, je ranges encore beaucoup avant de mettre un robot lâche, pour éviter que les robots ne restent coincés: des tapis minces, des lacets pendants et autres sont tous mieux éloignés du chemin. Et, déplacer tout ce qui entraverait un nettoyage profond; L'IA s'assure simplement que les autres erreurs ne se produisent pas, et ce type de système fonctionne très bien.
Trop compliqué
Le problème avec l'IA est que ce qu'il considère comme complexe est beaucoup plus tôt que lorsqu'une personne considérerait quelque chose de trop compliqué. Et, ce n'est pas seulement de ranger. Réfléchissez à la façon dont un robot ferait face aux escaliers, par exemple.
Nous aimerions tous avoir un vide du robot d'escalier. Cela va doubler pour moi, car je vis dans une terrasse victorienne, où il y a de petits pas à presque toutes les pièces et un escalier étroit. Monter ces escaliers avec un vide est facile pour moi et la plupart des humains, et n'a pas besoin de réflexion.
Avons-nous des aspirateurs de robots qui peuvent le faire? Non, nous ne le faisons pas. Actuellement, la limite de la technologie des robots est avec les robots qui peuvent grimper sur les seuils (très utiles) et effectuer d'autres tâches utiles. La gamme Roborock Saros, par exemple, a un adaptation, il peut donc élever son châssis du sol pour la navigation et également l'aspirateur de tapis en tas profonds. Cela fait une grande différence, mais encore une fois, ce sont des solutions à des problèmes relativement simples.
Pour monter les escaliers, un matériel supplémentaire est nécessaire et le robot doit être capable de repérer et de naviguer tous les types d'escaliers, y compris des escaliers étroits, des escaliers modernes et en spirale élégants et des escaliers en spirale. Effectuer ce type de tâche n'est pas facile pour un robot ou une IA, du moins pas en toute sécurité et pas à un prix que nous serions tous prêts à payer.
On dirait que nous sommes loin des domestiques qui peuvent faire un travail aussi bien qu'une personne, et l'IA ne s'est pas avérée être un moyen rapide de faire des emplois plus compliqués autour de la maison.
L'IA a toujours son rôle à jouer dans les robots: c'est bon et s'améliorer pour repérer les taches qui nécessitent un nettoyage supplémentaire et d'éviter les zones qui pourraient causer des problèmes, ce qui améliore l'expérience. C'est très bien, car cela rend les robots meilleurs dans leur travail, donc il y a moins de travail manuel impliqué. Pour les choses standard que je peux faire plus rapidement, comme ranger ou plier les vêtements, les robots ont l'impression d'être loin.
