Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions
यह शोधपत्र रोबोटिक्स में फाउंडेशन मॉडल्स की एक व्यापक और व्यवस्थित समीक्षा प्रदान करता है, जो अनुसंधान के पांच चरणों के माध्यम से इस क्षेत्र के विकास को दर्शाता है, मॉडल के प्रकारों, आर्किटेक्चर और लर्निंग प्रतिमानों का एक विस्तृत वर्गीकरण प्रस्तुत करता है, डेटासेट और अनुप्रयोगों का विश्लेषण करता है, और वर्तमान चुनौतियों एवं भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ रोबोट कठोर, एकल-उद्देश्य वाले उपकरणों की तरह हों: एक टोस्टर जो केवल टोस्ट कर सकता है, एक वैक्यूम क्लीनर जो केवल फर्श साफ कर सकता है, और एक फैक्ट्री आर्म जो केवल एक विशिष्ट बोल्ट को ही कस सकती है। दशकों तक, रोबोग्राफी की यही वास्तविकता थी। वे अपने एक काम में शानदार थे लेकिन यदि आप उनसे कुछ थोड़ा अलग करने के लिए कहें या वातावरण बदल जाए, तो वे पूरी तरह से दिशाहीन हो जाते थे। लेकिन हाल ही में, एक नए प्रकार का "मस्तिष्क" दृश्य में आया है, जो सब कुछ बदल रहा है। इन्हें फाउंडेशन मॉडल्स (Foundation Models) कहा जाता है। इन "सर्वज्ञ" छात्रों के बारे में सोचें जिन्होंने लैब में कदम रखने से पहले दुनिया की लगभग हर किताब पढ़ी है, लगभग हर वीडियो देखा है और लगभग हर छवि का अध्ययन किया है। क्योंकि उन्होंने बहुत कुछ देखा है, इसलिए वे दुनिया को एक सख्त नियम पुस्तिका का पालन करने के बजाय, एक सामान्य तरीके से समझ सकते हैं। जब आप इन "सर्वज्ञ" मस्तिष्कों को एक भौतिक रोबोट शरीर के साथ जोड़ते हैं, तो आपको कुछ ऐसा मिलता है जो "मुझे भूख लगी है, क्या तुम मेरे लिए कुछ स्नैक ला सकते हो?" जैसे एक साधारण वाक्य को समझ सकता है और फिर यह पता लगा सकता है कि रसोई तक कैसे जाना है, फ्रिज खोलना है, भोजन ढूँढना है और आपको हाथ में देना है, भले ही उसने पहले कभी उस विशिष्ट रसोई को न देखा हो। यह वह रोमांचक सीमा है जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भौतिक क्रिया से मिलता है, और यह रोबोटों को अनाड़ी, विशिष्ट मशीनों से बदलकर अनुकूलन योग्य, सहायक साथियों में बदलने का वादा करती है।
यह शोध पत्र इस नए क्षितिज का एक विशाल, व्यापक मानचित्र है। लेखक, जो यूरोप और अमेरिका के विभिन्न विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं की एक टीम है, उन्होंने केवल एक प्रकार के रोबोट या एक विशिष्ट तरकीब को नहीं देखा; उन्होंने इस पूरे परिदृश्य का सर्वेक्षण किया है कि कैसे इन विशाल AI मस्तिष्कों को रोबोटिक शरीरों को नियंत्रित करने के लिए सिखाया जा रहा है। उन्होंने पिछले कुछ वर्षों के शोध को विकास के पांच विशिष्ट "युगों" में व्यवस्थित किया। इसकी शुरुआत मौजूदा AI उपकरणों को विजन (दृष्टि) और भाषा के लिए जोड़ने से हुई, फिर उन उपकरणों को योजना बनाने के लिए जोड़ने की ओर बढ़ी, फिर रोबनों को मनुष्यों को देखकर सीखने के लिए प्रशिक्षित करने की ओर, और अंततः ऐसे रोबोट बनाने की ओर जो पिछले अनुभवों को याद रख सकें, नई कौशलों को तुरंत सीख सकें और वास्तविक, अनिश्चित दुनिया में काम कर सकें।
यह पत्र एक विशाल विश्वकोश की तरह कार्य करता है, जो सैकड़ों अलग-अलग शोध परियोजनाओं को व्यवस्थित श्रेणियों में विभाजित करता है। यह देखता है कि किस प्रकार के "मस्तिष्क" का उपयोग किया जा रहा है (जैसे कि केवल टेक्स्ट सोचने वाला, केवल विजन देखने वाला, या एक संयुक्त विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल), रोबोट कैसे सीखता है (मनुष्यों की नकल करके, चीजें आजमाकर और पुरस्कार प्राप्त करके, या निर्देशों को पढ़कर), और रोबोट वास्तव में क्या कर रहा है (जैसे कि कमरे में घूमना, वस्तुओं को उठाना, या लोगों से बात करना)। लेखकों ने पाया कि हालांकि ये मॉडल अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली हैं और नए कार्यों के लिए अनुकूलित हो सकते हैं, फिर भी वे अभी पूर्ण नहीं हैं। वे धीमे हो सकते हैं, वे कभी-कभी "हैलुसिनेट" (भ्रमित होना) या तथ्य बना सकते हैं, और उन्हें चीजों को छूने और सुरक्षित रूप से चलाने के भौतिक विवरणों के साथ संघर्ष करना पड़ता है। यह पत्र निष्कर्ष निकालता है कि सबसे बड़ी बाधाएं अभी भी बाकी हैं, जैसे कि रोबोट के विफल होने और पुनः संभलने (recover) पर अधिक डेटा की आवश्यकता, और इन प्रणालियों को वास्तविक समय में काम करने के लिए पर्याप्त तेज़ बनाने की चुनौती। अंततः, यह समीक्षा सुझाव देती है कि जबकि हम वास्तव में बुद्धिमान रोबोटों के लिए आधार बना रहे हैं, हम अभी भी उन्हें हमारे दैनिक जीवन के लिए विश्वसनीय और सुरक्षित बनाने के शुरुआती चरणों में हैं।
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