Month: October 2024
Suuret käyttäytymismallit: Tekoälyn seuraava suuri harppaus
Suuret käyttäytymismallit (Large Behavior Models, LBM:t) edustavat seuraavaa merkittävää edistysaskelta tekoälyn ja robotiikan kehityksessä. Siinä missä suuret kielimallit (LLM:t) kuten GPT-4 ja ChatGPT ovat mullistaneet luonnollisen kielen prosessointia, LBM:t vievät tekoälyn uudelle tasolle keskittymällä ihmismäisen käyttäytymisen mallintamiseen monimutkaisissa ympäristöissä. Yksinkertaistaen voisi sanoa, että LLM:t yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas LBM:t yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.
“Suuret kielimallit yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas suuret käyttäytymismallit yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.“
Mitä suuret käyttäytymismallit ovat?
LBM:t ovat huippuluokan tekoälyjärjestelmiä, jotka oppivat ja jäljittelevät ihmisten käyttäytymistä ja päätöksentekoa. Ne käyttävät laajoja tietoaineistoja todellisista käyttäytymisistä ja perustuvat koneoppimiseen, neuroverkkoihin ja vahvistusoppimiseen. Toisin kuin vanhat sääntöihin perustuvat järjestelmät, nämä mallit oppivat kokemuksesta ja voivat ennustaa toimintaa aiempien tilanteiden pohjalta. Ne mukautuvat jatkuvasti uusiin tilanteisiin ja ympäristöihin. Eli ei turhaa säätöä—vain älykästä ja joustavaa toimintaa. Esimerkiksi robotiikassa tämä tarkoittaa, että robotti oppii itse, miten tehtävät suoritetaan ja oppii parantamaan suoritustaan jatkuvasti. Digitaalisessa maailmassa mahdollisuudet ovat rajattomat, mieti vaikkapa markkinoinnin ja sosiaalisen median huikeita mahdollisuuksia, kun LBM:t oppivat asiakkaistasi ja löytävät uusia tapoja rakentaa asiakassuhteita ja lisätä myyntiä.
“AI-driven large behavior models (LBM) are to robotics what large language models (aka ChatGPT-like systems) are to text, picture, video, and voice AI. The systems are scaling up to 1000 narrow tasks in 2024 from just over a hundred tasks. The key is to get autonomous, reliable, and adaptable systems.“
– Brian Wang
Suurten käyttäytymismallien keskeiset edut
Lisää autonomiaa
Suuret käyttäytymismallit lisäävät robottien ja tekoälyjärjestelmien autonomiaa merkittävästi, mikä vähentää ihmisten valvonnan tarvetta. Näiden mallien avulla järjestelmät voivat ennakoida sekä käyttäjän tarpeita että ympäristön muutoksia, mikä mahdollistaa älykkäämmän ja ennakoivamman toiminnan. Tämä ei ainoastaan tehosta päätöksentekoa, vaan myös vähentää virheiden määrää, koska järjestelmät oppivat ja mukautuvat tilanteisiin reaaliaikaisesti. LBM:t luovat pohjan itsenäisemmille roboteille, jotka kykenevät toimimaan monimutkaisissa ja dynaamisissa ympäristöissä ilman jatkuvaa ihmisen puuttumista
Ihmisen ja koneen vuorovaikutus
Suuret käyttäytymismallit edistävät ihmisen, tekoälyn ja robotin vuorovaikutuksen muuttumista yhä luontevammaksi. Näiden mallien avulla robotit kommunikoivat luonnollisemmin ja ymmärtää paremmin ihmisten käyttäytymistä. LBM:ien avulla robotit kykenevät tunnistamaan ei-verbaalisia vihjeitä, kuten ilmeitä ja eleitä, mikä parantaa niiden kykyä reagoida ihmisten tunteisiin ja tarpeisiin. Tämä tekee roboteista herkempiä käyttäjän toiveille ja tilanteille, mahdollistaen saumattoman ja intuitiivisen vuorovaikutuksen, joka lähestyy inhimillistä kommunikaatiota.
Joitakin sovelluskohteita
Terveydenhoito
- Vanhustenhoito ja kuntoutus
- Potilaiden päivittäinen avustaminen
- Hyvinvoinnin ja käyttäytymismuutosten seuranta
- Kotona toimivat monitoimirobotit
Logistiikka ja liikenne
- Varastonhallinta ja optimointi
- Autonomisten ajoneuvojen ohjaus
- Kuljetusten koordinointi
Teollisuusautomaatio
- Monimutkainen robotiikka
- Tuotannon optimointi
- Mukautuminen tuotanto-olosuhteiden muutoksiin
Koulutus
Suuret käyttäytymismallit tuovat koulutukseen uuden tason personoitua oppimiskokemusta. Näiden mallien avulla tekoälyjärjestelmät voivat mukautua oppilaiden yksilöllisiin tarpeisiin, tunnistaen heidän oppimistyylinsä ja etenemisnopeutensa. Lisäksi ne kykenevät ennakoimaan oppilaiden käyttäytymistä ja oppimisen etenemistä, mikä auttaa tarjoamaan juuri oikeanlaista tukea oikealla hetkellä. Tämä mahdollistaa räätälöidyn opetuksen, joka tukee oppilaiden vahvuuksia ja auttaa kehittämään heikompia osa-alueita. LBM:t tukevat myös interaktiivista opetusta, jossa tekoäly toimii opettajan apuna, tarjoten reaaliaikaista palautetta ja ennakoiden mahdollisia haasteita, mikä tekee oppimisesta tehokkaampaa ja osallistavampaa.
Yhteenveto
LBM:t edustavat merkittävää edistysaskelta kohti älykkäämpää ja joustavampaa robotiikkaa ja tekoälyä. Niiden kyky oppia, mukautua ja toimia itsenäisesti tekee niistä ratkaisevan tärkeitä monilla toimialoilla tulevaisuudessa. Ne pystyvät sopeutumaan uusiin ja muuttuviin tilanteisiin, mikä tekee niistä erittäin joustavia erilaisissa ympäristöissä. LBM:t kehittyvät jatkuvasti kokemuksen myötä, oppien uusista datalähteistä ja vuorovaikutuksista, mikä tekee niistä yhä tarkempia ja älykkäämpiä ajan kuluessa. Tämän jatkuvan oppimisen ansiosta niiden suorituskyky paranee ajan myötä, mikä mahdollistaa entistä tehokkaamman ja älykkäämmän toiminnan monimutkaisissa ja dynaamisissa tehtävissä.
“Robotit muuttavat datan fyysisiksi teoiksi, suuret käyttäytymismallit mukauttavat teot ihmisten toimintaan ja kontekstiin”
PS: Kun ja toivon, että lähdet matkalle selvittämään, mitä LBM:t tarkoittavat sinulle ja organisaatiollesi törmäät mitä todennäköisimmin kahteen termiin. Toinen on content, joka sulautuu lyhenteeseen näin LCBM ja toinen on diffusion. Palaan näihin myöhemmässä blogissa, mutta tässä nopea ja lyhyt alku näihin keskeisiin termeihin, kun puhtaan isoista käyttäytymismalleista:
Content (tässä yhteydessä) tarkoittaa sisällön yhdistämistä käyttäytymiseen. Content osana LBM:aa tuottaa kontekstiin mukautuvia reaktioita ja toimenpiteitä.
Diffusion tarkoittaa vaikuttavuutta, miten käyttäytymiset leviävät LBM:ssa, vuorovaikutuksista nettikäyttäytymiseen ja toimintoihin, diffuusiot muovaavat kaikkea sosiaalisista suuntauksista robotiikkaan.
PPS: Suuret käyttäytymismallit ovat korkean riskiluokan malleja ja ne herättävät paljon eettisiä kysymyksiä, joista olisi hyvä käydä keskustelua jo nyt.
Linkkejä:
Brian Wangin artikkeli https://www.nextbigfuture.com/2024/01/large-behaviorial-models-for-ai-robots.html
The Power of Large Behavior Models in Healthcare Consumer Engagement https://lirio.com/blog/the-power-of-large-behavior-models-in-healthcare-consumer-engagement/
Toyota Research Institutes Robots Learn New Manipulation Skills in an Afternoon. Here’s How. https://medium.com/toyotaresearch/tris-robots-learn-new-skills-in-an-afternoon-here-s-how-2c30b1a8c573
MIT:n esitys: https://www.youtube.com/watch?v=fwBbj6UmK-I
How Large Language Models Are Transforming Human-Robot Collaboration
The world of robotics is undergoing a transformative shift, driven by advancements in AI and, most notably, by large language models, LLM’s. These sophisticated models, trained on vast datasets, are unlocking new possibilities for human-robot interaction, decision-making, and autonomous functioning. By enabling robots to understand and generate natural language, LLMs are positioning themselves at the heart of the next revolution in robotics.
Evolution of Human-Robot Interaction
Traditionally, robots have been constrained by limited communication capabilities. While industrial robots excel at repetitive tasks, their lack of understanding and interaction in human terms has limited their integration into more social or service-oriented roles. The introduction of LLMs, like OpenAI’s GPT or Google’s BERT, has bridged this gap. These models understand context, subtleties, and nuances in language, which empowers robots to communicate more naturally and intuitively.
Social robots in healthcare, customer service, or even home environments can now interpret complex instructions, recognize emotions, and respond with empathy. This shift is especially relevant in sectors such as eldercare, where LLM-powered robots can engage in meaningful conversations, provide reminders, and offer emotional support—all through sophisticated language comprehension and generation.
Enhancing Autonomous Decision-Making
One of the most promising applications of LLMs in robotics is their potential to improve decision-making. Robots equipped with LLMs can process natural language instructions and respond based on the given context. This extends beyond basic tasks into more complex operations involving reasoning, predicting outcomes, and even understanding abstract concepts.
For example, in smart homes or industrial environments, robots can act as intelligent assistants. With an LLM, a robot can receive high-level commands, such as, “Prepare the house for the evening,” and break that down into specific tasks such as dimming the lights, setting the thermostat, and closing the curtains—based on learned preferences and contextual understanding. In manufacturing, robots can autonomously adjust operations based on verbal feedback from human supervisors, streamlining processes without the need for constant reprogramming.
Revolutionizing Collaboration between Humans and Robots
LLMs also open the door for enhanced collaboration between humans and robots. In many sectors, from construction to healthcare, robots are no longer tools that must be manually programmed or controlled but are becoming dynamic partners in achieving complex goals. By integrating LLMs into these systems, robots can receive instructions in everyday language and explain their actions. This transparency is critical in fostering trust and effective collaboration.
In architecture and building design, for instance, robots with LLMs can work alongside designers to bring visions to life. Through natural language communication, these robots can adjust designs, propose alternatives, and even engage in creative problem-solving—all while understanding the constraints and goals outlined by human counterparts.
Cognitive Flexibility in Robots
One of the standout features of LLMs is their ability to generalize knowledge across different domains. In the context of robotics, this means that a robot powered by an LLM can operate in multiple environments without extensive retraining. This cognitive flexibility is invaluable in scenarios where robots must adapt to new tasks, environments, or roles on the fly. A warehouse robot, for example, could seamlessly switch from sorting packages to providing logistical support based on the complexity of tasks at hand—understanding both the physical requirements and verbal instructions.
This general-purpose adaptability mirrors human intelligence and represents a significant leap forward in creating autonomous systems not limited to pre-programmed instructions. Robots can now be flexible participants in dynamic environments, ready to solve problems and adapt to the evolving needs of the users.
Ethical Considerations
The integration of LLMs into robotics offers numerous advantages, but it raises also important ethical questions. Increased autonomy and decision-making capabilities of robots present challenges in accountability, safety, and the ethical use of data. LLMs, for instance, learn from vast datasets that may include biases, misinformation, or inappropriate content. Ensuring that robots make decisions that align with human values requires robust governance, transparency, and ongoing oversight.
The ethical use of LLMs in robotics will be a critical focus for regulators, researchers, and industries, particularly as robots become more integrated into daily life and decision-making processes. These considerations are essential to prevent misuse and ensure that robots remain reliable and trustworthy societal partners.
Conclusion
The fusion of large language models and robotics is revolutionizing how we interact with machines, pushing the boundaries of what robots can achieve. From enhancing communication to improving autonomous decision-making, LLMs are driving the evolution of robots into intelligent collaborators, capable of understanding, reasoning, and adapting in real time. As LLMs continue to evolve, the possibilities for robotics are boundless, paving the way for a future where robots play an integral role in our homes, workplaces, and public spaces.
Moving forward, the challenge will be to ensure that the development of this technology is aligned with ethical guidelines, safeguarding a future where human-robot partnerships are both productive and responsible.
Miksi tekoäly ilman robotteja ei riitä tuottavuuden parantamiseksi?
Tekoälyä pidetään tulevaisuuden tuottavuuden kasvun ajurina, joka muuttaa toimialoja terveydenhuollosta valmistukseen. Jos kuitenkin keskitytään pelkästään ohjelmistopohjaisiin tekoälyratkaisuihin ilman robottien – fyysisten laitteiden, jotka voivat toteuttaa tekoälyn tuottamia oivalluksia konkreettisessa ympäristössä – integrointia, menetetään suuri osa tuottavuuspotentiaalista. Professori Daron Acemoglu arvioi, että tekoäly voi kasvattaa tuottavuutta 0.66% 10 vuodessa tai 0.064% vuodessa.
Tekoälyn rooli tuottavuuden kasvussa
Tekoäly on jo osoittanut arvonsa tuottavuuden parantamisessa automatisoimalla prosesseja, analysoimalla valtavia tietomääriä ja tuottamalla toimintakelpoisia oivalluksia. Nämä digitaaliset ratkaisut ovat keskeisiä sellaisilla aloilla kuin rahoitus, logistiikka ja asiakaspalvelu, joissa kognitiiviset tehtävät ovat hallitsevia. Tekoäly voi käsitellä tietoa nopeammin kuin ihminen, oppia valtavista tietomassoista ja optimoida päätöksentekoa.
Robotit: Tekoälyn fyysinen jatke
Robotit ovat tavallaan tekoälyn fyysinen vastinpari. Ne tuovat tekoälyn mahdollisuudet konkreettiseen maailmaan ja mahdollistavat automaation tehtävissä, jotka vaativat fyysistä käsittelyä – esimerkiksi valmistuksessa, kuljetuksissa ja jopa terveydenhuollossa.
Valmistusalalla robotit ovat olleet tuottavuuden kulmakivi jo vuosikymmenien ajan. Niiden kyky suorittaa toistuvia ja tarkkoja tehtäviä ympäri vuorokauden ilman väsymistä on mullistanut tuotantolinjat. Kun tekoäly lisätään robottien toimintaa ohjaamaan, ne tulevat entistä tehokkaammiksi. Ne voivat oppia, mukautua ja optimoida toimintaansa reaaliajassa reagoiden ympäristön muutoksiin.
Tekoälyllä varustetut robotit voivat käsitellä ja lajitella tavaroita varastoissa äärimmäisen tehokkaasti, reaaliaikaisen tiedon ja analytiikan ohjaamana. Ilman näitä koneita, jopa kehittyneimmät tekoälyjärjestelmät voisivat vain antaa ehdotuksia ihmistyöntekijöille, mikä rajoittaisi niiden todellista potentiaalia.
Pelkkä tekoäly: Rajallinen vaikutus fyysisiin tehtäviin
Ilman koneita tekoäly voi auttaa vain kognitiivisessa työssä – tehtävissä, jotka liittyvät ajatteluun, suunnitteluun ja päätöksentekoon. Vaikka tämä on tärkeää, se jättää huomiotta valtavan osan tuottavuuspotentiaalista, erityisesti aloilla, jotka perustuvat fyysiseen työhön.
Otetaan esimerkiksi terveydenhuolto. Tekoäly voi analysoida lääkärikuvia, ennustaa tautien puhkeamista ja optimoida sairaalan hallintoa, mutta ilman robotiikkaa se ei voi auttaa fyysisissä tehtävissä, kuten leikkauksissa, potilaan hoidossa tai lääkkeiden toimituksessa sairaaloissa. Tekoäly voi parantaa lääkäreiden päätöksentekoa, mutta robotit vapauttavat ihmisiä suorittamasta aikaa vieviä fyysisiä tehtäviä.
Samanlainen tilanne on rakentamisessa. Tekoäly, joka hallinnoi aikatauluja tai ennustaa materiaalitarpeita, on hyödyllinen, mutta se ei voi suorittaa raskasta nostamista tai tarkkaa rakennustyötä paikan päällä. Yhdessä tekoälyn kanssa toimivat robotit voivat muuttaa rakennusalaa hoitamalla vaarallisia tai yksitoikkoisia työtehtäviä ja parantamalla sekä turvallisuutta että tehokkuutta.
Tekoälyn ja robotiikan symbioosi
Tuottavuuden kasvattamiseksii tekoälyn on toimittava yhteistyössä robottien kanssa. Yhdessä ne voivat automatisoida monimutkaisia työnkulkuja, jotka sisältävät sekä tiedon käsittelyä että fyysistä toteutusta. Monilla aloilla juuri tämä yhteistyö on avain uusien tuottavuustasojen saavuttamiseen, mikä olisi mahdotonta pelkästään ohjelmistojen tai koneiden avulla.
Esimerkiksi maataloudessa tekoäly voi analysoida sääolosuhteita, maaperän kuntoa ja kasvien terveyttä tarjotakseen viljelijöille toimintasuosituksia. Mutta ilman robottijärjestelmiä nämä suositukset jäävät teoreettisiksi. Tekoälyllä varustetut robotit voivat istuttaa, kastella ja korjata satoa tarkasti, toteuttaen tekoälyn tuottamat oivallukset käytännössä.
Lopuksi: Tuottavuuden tulevaisuus vaatii sekä tekoälyä että robotteja
Pelkkä tekoäly on tehokas työkalu tiedonkäsittelyn ja päätöksenteon optimoimiseen, mutta se jää vajaaksi, kun on kyse fyysisten tehtävien toteuttamisesta. Yhdistämällä tekoäly robotiikkaan teollisuus voi saavuttaa todellisen automaation, joka yhdistää kognitiivisen älykkyyden fyysiseen toimintakykyyn ja tuo ennennäkemättömiä tuottavuusparannuksia.
Manuaaliseen työhön perustuvilla aloilla tekoälyn ja robotiikan integroiminen ei ole vain ylellisyyttä vaan välttämättömyys, jotta ne voivat pysyä kilpailukykyisinä tulevaisuudessa. Kun tekoäly jatkaa kehittymistään, sen todellinen potentiaali toteutuu vasta, kun sitä täydentävät robotit, jotka voivat viedä sen oivallukset käytäntöön konkreettisessa maailmassa.
“Teknologian todellinen voima ei ole siinä, mitä se voi tehdä, vaan siinä, miten se voi muuttaa maailmaamme ja parantaa elämäämme.”
– Sundar Pichai, Googlen toimitusjohtaja
Kranzberg’s Six Laws of Technology: A Practical Rules for the Era of AI
Kranzberg’s Six Laws of Technology: Practical Rules for the Era of AI
In today’s world, technology is everywhere—from how we work to how we communicate, learn, and govern. Policymakers have a huge responsibility to handle this well. The fast pace of tech change needs more than just reacting; it needs a proactive, informed, and ethical approach. This is where Melvin Kranzberg’s Six Laws of Technology come in handy, giving valuable insights for those shaping our laws and society. These laws show the complexities of technology’s influence and remind us that good governance in the digital age is as much about values and human choices as it is about tech innovation.
1. “Technology is neither good nor bad; nor is it neutral.”
Politicians need to face a sobering truth: no technology is inherently good or bad. It’s how we use it that matters. This means laws and policies can’t be neutral. AI, social media, and facial recognition can protect citizens or violate their rights. The power to decide this lies with policymakers. By being proactive—anticipating misuse, addressing ethical concerns, and embedding human values into tech systems—legislators can make sure innovation serves the public good.
Take data privacy, for example. Tools that collect lots of data can improve healthcare and urban planning, but they can also turn our societies into surveillance states. It’s not the tech itself that’s the problem, but the rules and ethics that guide its use—or the lack of them. The message is clear: lawmakers need to create rules that prioritize accountability, transparency, and fairness in every tech decision.
2. “Invention is the mother of necessity.”
Kranzberg flips the traditional saying, suggesting that innovation creates new needs before society even realizes them. This law should be a wake-up call to anticipate the unexpected consequences of technology. Tech creates new demands on public infrastructure, education systems, and even social norms. For instance, boom in e-commerce and remote work needs new investments in broadband, cybersecurity, and worker protection laws. Not adapting means failing to meet society’s evolving needs.
Leaders need to act as architects of the future, not just passive observers. Policymakers should invest in forward-looking education that prepares citizens for future jobs and supports new infrastructure that meets the demands of emerging technologies. This includes investments in green tech, renewable energy, and automation for sustainable growth.
3. “Technology comes in packages, big and small.”
When new technologies come out, they don’t stand alone. The ripple effect of innovation often creates entire ecosystems. Take electric vehicles (EVs) as an example: EVs need a network of charging stations, changes to urban planning, and shifts in energy policy. Kranzberg’s third law highlights the need for holistic thinking.
Laws shouldn’t focus just on individual technologies but on the systems they’re part of. Governments must consider how new developments affect the broader economy, workforce, and environment. This requires cross-sector collaboration, comprehensive impact assessments, and a multi-disciplinary approach to governance. It’s not enough to regulate in silos—every innovation should be seen within the larger framework of societal, economic, and environmental connections.
4. “Although technology might be a prime element in many public issues, nontechnical factors take precedence in technology-policy decisions.”
Tech progress is powerful, but it can’t be separated from the social, political, and cultural contexts it operates in. Public opinion, political ideologies, and economic interests often shape the adoption and regulation of new technologies. For example, the debate over renewable energy isn’t just about the capabilities of wind or solar power, but about interests in fossil fuels, political will, and public opinion.
We need to recognize that while science and tech details matter, the most crucial factors in tech policy are often human values. Questions of fairness, accessibility, and equity must be central in every debate. The digital divide, for instance, isn’t just a tech problem but a socioeconomic one, deeply rooted in inequality. Ensuring that tech advancements benefit all citizens—regardless of income, location, or background—is one of the most important responsibilities of modern governance.
5. “All history is relevant, but the history of technology is the most relevant.”
A wise leader knows that tech progress isn’t a straight line. History is full of lessons about how society has adapted—or failed to adapt—to tech change. The Industrial Revolution, for example, brought economic growth but also inequalities, labor struggles, and environmental damage. Without learning from these experiences, we’re doomed to repeat the same mistakes.
This law emphasizes the need for historically informed policy. We should study past tech revolutions to understand the patterns and pitfalls of innovation. Automation, AI, and biotech are today’s game-changers, but they echo challenges humanity has faced before. Governments should use this knowledge to craft policies that minimize harm, distribute benefits fairly, and protect vulnerable populations from being left behind.
6. “Technology is a very human activity—and so is the history of technology.”
At its core, technology isn’t just about gadgets and algorithms; it’s about people. Creation, use, and consequences are driven by human choices, needs, and values. For politicians, this means that tech governance must always prioritize human welfare over tech advancement for its own sake.
AI might boost efficiency, but will it cost jobs and dignity? Autonomous weapons could reduce human casualties in conflict, but will they make war more likely? These are ethical questions that require a deep sense of human responsibility. Every policy should reflect a commitment to protecting human rights, enhancing quality of life, and promoting social justice. Only by remembering the human element can policymakers ensure that technology truly serves society rather than undermines it.
Conclusion: Leading in the Age of Technology
Kranzberg’s Six Laws of Technology are a wake-up call for decision-makers and policymakers who want to lead responsibly in this age of innovation. They remind us that technology isn’t destiny—it’s shaped by our daily decisions. Policymakers must act with foresight, ethical clarity, and a deep understanding of the opportunities and risks of tech change.
Effective tech governance requires a comprehensive, interdisciplinary approach that considers historical lessons, societal impact, and human values at every step. As we stand on the edge of new tech revolutions—whether in AI, climate tech, or biomedical innovation—Kranzberg’s laws should serve as a guiding framework, helping us navigate the complexities of our digital future with wisdom and integrity.
Melvin Kranzberg (1917-1995) was a prominent historian of technology, known for his deep insights into the relationship between technology and society. A professor at Georgia Institute of Technology, he co-founded the Society for the History of Technology (SHOT) and was the editor of its journal Technology and Culture. Kranzberg’s work emphasized that technology doesn’t exist in isolation but is deeply influenced by social, political, and historical contexts. His “Six Laws of Technology” remains a foundational framework for understanding the broader impacts of technological advancements today.
Cristina Andersson 