Fiziksel yapay zeka, fiziksel veri gerektiriyor — hem de çok. Bazı girişimlerse bir sonraki büyük veri kaynağının kamera ya da sensör değil, insan beyni olduğuna inanıyor.
Londra merkezli veri şirketi Encord, Alman sinirbilim girişimi Zander Labs ile birlikte, bir insan görevi yerine getirirken birinci şahıs video kaydeden ve bunu kulaklıktan gelen EEG beyin dalgası sinyalleriyle senkronize eden bir pilot çalışma yürütüyor. Amaç: verideki hata, niyet ve şaşkınlık anlarını etiketleyerek yapay zeka modellerine ham videoda bulunmayan bir anlam katmanı kazandırmak.
Fikir şu: Bir robot insan gösterimlerinden öğrenirken yalnızca ne yapılacağını öğrenmemeli — insanın ne düşündüğünü de öğrenmeli. İnsan bir hata yaptığında, duraksadığında ya da bir sonuca şaşırdığında tetiklenen beyin dalgası sinyali, modele görevin yapısı hakkında piksellerin tek başına aktaramayacağı bir şey anlatır.
Zander Labs, beyin aktivitesinden zihinsel durumlar çıkaran EEG kulaklıkları üretiyor. Encord'un platformu ise insansı robotlar ve depolar için kullanılan gömülü yapay zekayı eğiten devasa veri kümelerini yönetip etiketliyor.
Proje henüz bir deneme aşamasında. Encord, ilk beyin dalgası etiketli veri kümesini oluşturmayı, bunu müşteri robotik modellerinde test etmeyi ve etiketlerin performansı gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini değerlendirmeyi hedefliyor.
İşe yararsa bu yaklaşım, fiziksel yapay zekanın en büyük darboğazlarından birini çözebilir: yüksek kaliteli, gerçek dünya eğitim verisinin kıtlığı — veri sağlayıcılarının yalnızca veri toplamak yerine veri üreterek çözmek için yarıştığı darboğazın ta kendisi.
