Roboti dijele vještine bez obzira na tijelo

IAIL je zanimljiv jer omogućuje robotima različitih fizičkih dizajna da dijele vještine kroz namjeru, a ne kroz identične pokrete. To znači da robot više ne mora kopirati svaki detalj drugog robota, nego razumjeti što zadatak želi postići. U istraživačkom smislu, to je važan korak jer smanjuje ovisnost o jednoj vrsti mehanike.

Testovi sa sedam robota i 30 scenarija pokazuju da pristup radi u kontroliranim uvjetima. Ali to još uvijek nije dokaz da će ista logika raditi u skladištu, bolnici ili na gradilištu gdje su podovi prljavi, svjetlo loše, a smetnje stalne. TechXplore naglašava da je ključ baš u transferu namjere, ali industrija će pitati može li se isti sloj ponašanja prenijeti bez ručnog tuninga za svaku platformu.

Zato je IAIL dobar primjer metode koja smanjuje potrebu za mehaničkom identičnošću. No tijela robota i dalje ostaju različita, a stvarni svijet to voli podsjetiti. Što je veća heterogenost flote, to je korisniji ovakav sloj - ali samo ako ne uvodi dodatni kaos u integraciju.

Drugim riječima, namjera se može prenijeti. Upoznati pod s tim prijenosom puno je teži posao.

Najveća prednost je jezik kao most između različitih platformi. To bi moglo olakšati suradnju heterogenih timova robota u proizvodnji i drugim područjima. Drugim riječima, isti “skill recipe” mogao bi se širiti bez da se svaki put piše nova verzija od nule.

Ipak, integracija u stvarni svijet znači i borbu s baterijama, senzorima, održavanjem i greškama koje demo ne prikazuje. Ako metoda ne preživi te uvjete, ostaje elegantan akademski alat. Ako preživi, može postati jedan od onih slojeva koji ne mijenjaju izgled robota, ali mijenjaju koliko često ga moraš ručno popravljati.

Drugim riječima, roboti možda dijele namjeru. Tijela im i dalje ne dijele problem. A tijelo je ono što u praksi najčešće odlučuje hoće li sustav raditi ili ne.