Tisuće ljudi diljem svijeta danas snimaju vlastite kućanske poslove kako bi trenirali humanoidne robote, a iza tog trenda stoji rastuća industrija koja bi do 2030. mogla vrijediti više od 10 milijardi dolara.
Model je jednostavan. Radnici dobiju kameru ili pametni telefon, stave je na glavu i snimaju svakodnevne aktivnosti poput kuhanja, čišćenja ili brige o kućnim ljubimcima. Te snimke zatim koriste tehnološke tvrtke kako bi roboti naučili kako se kretati i obavljati zadatke u stvarnom svijetu.
Jedna od kompanija u tom sektoru ima oko 4.000 suradnika u 71 zemlji i mjesečno prikuplja više od 160.000 sati videa. No to je tek početak. Procjene govore da će za razvoj robota koji mogu raditi u domovima trebati milijarde sati snimki.
Razlog je jasan. Za razliku od umjetne inteligencije koja uči iz teksta ili slika s interneta, roboti moraju razumjeti fizički svijet. Kako držati čašu, kako otvoriti bocu ili kako se kretati kroz prostor koji se stalno mijenja.
Upravo zato traži se tzv. „ljudski pogled“ odnosno snimke iz prve perspektive koje pokazuju kako čovjek obavlja zadatak.
Plaće za ovakav rad kreću se između 5 i 20 dolara po satu, ovisno o zemlji. Zbog toga tvrtke često traže radnike u Aziji, gdje su troškovi niži, iako je za neke projekte važnije snimati u zapadnim kućanstvima zbog drugačijih uvjeta života.
Tehnološke kompanije već kombiniraju različite metode, od simulacija do stvarnih snimki, ali rezultati pokazuju da upravo ljudski video značajno povećava uspješnost robota. U nekim testovima uspješnost izvođenja zadataka porasla je za više od 50 posto.
Ipak, tehnologija je još daleko od savršene. Roboti danas u kontroliranim uvjetima rade gotovo bez greške, ali u kućanstvima uspješnost često pada na 70 do 80 posto, što nije dovoljno za široku primjenu.
Uz to dolaze i sigurnosni rizici. Ako robot ne može razlikovati predmet od djeteta, posljedice mogu biti ozbiljne.
Ovaj trend jasno pokazuje smjer u kojem ide tehnologija. Automatizacija ulazi u posljednju fazu – svakodnevni život. No prije nego roboti zamijene ljude u kućanstvima, trebat će ogroman broj podataka i još više vremena da nauče ono što čovjek usvaja prirodno kroz život.
