หุ่นยนต์พัฒนาสู่ระดับใหม่! รุ่น Gen-1 ประสบความสำเร็จ 99% ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 3 เท่า และยังสามารถจัดการกับสถานการณ์ฉุกเฉินได้อย่างทันท่วงที

หุ่นยนต์ “แข่งขันสูง” ในระดับใหม่: โมเดล Gen-1 มีอัตราความสำเร็จ 99% ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 3 เท่า พร้อมความสามารถในการจัดการ “แบบฉับพลัน”

บริษัท Generalist ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ ได้เผยแพร่ผลงานวิจัยล่าสุดของพวกเขา นั่นคือโมเดล Gen-1 โมเดลนี้แสดงผลงานโดดเด่นในงานที่ต้องใช้การควบคุมละเอียดอ่อน โดยสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จของการทำงานของหุ่นยนต์จาก 64% ขึ้นไปเป็น 99% อย่างมีนัยสำคัญ พร้อมทั้งยังเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจนอีกด้วย

ยกตัวอย่างงานพับกล่องกระดาษมาตรฐาน ก่อนหน้านี้งานนี้ใช้เวลาประมาณ 34 วินาทีโดยเฉลี่ย แต่ Gen-1 ใช้เวลาเพียง 12.1 วินาทีเท่านั้น ซึ่งหมายถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่า

ผลการทำงานของ Gen-1 ยังเป็นการยืนยันว่าในแวดวงหุ่นยนต์ก็มีกฎที่ว่าประสิทธิภาพจะเพิ่มขึ้นตามการขยายขนาดเช่นกัน

ความก้าวหน้าทางสมรรถนะของโมเดลหุ่นยนต์

Gen-1 ไม่เพียงแต่ทำงานได้เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังมีความเสถียรสูงมากด้วย ไม่ว่าจะเป็นงานซ้ำซากอย่างการบำรุงรักษาหุ่นยนต์ดูดฝุ่นต่อเนื่อง 200 ครั้ง หรืองานบรรจุภัณฑ์ต่อเนื่อง 1800 ครั้ง มันก็ยังคงแสดงผลงานที่เสถียรและน่าเชื่อถือได้

ที่น่าสนใจยิ่งไปกว่านั้นคือความสามารถในการจัดการกับสถานการณ์ฉุกเฉิน เมื่อชิ้นส่วนบนสายพานการผลิตถูกชนจนเอียงโดยไม่ได้ตั้งใจ Gen-1 จะไม่หยุดทำงานเพราะข้อผิดพลาด แต่สามารถปรับมุมการจับได้ด้วยตนเอง หรือแม้แต่ประสานการใช้มือทั้งสองข้างเพื่อทำงานให้สำเร็จ

ความสามารถในการจัดการ “แบบฉับพลัน” ที่อิงความเข้าใจในโลกกายภาพนี้ ทำให้มันสามารถทำงานได้อย่างยืดหยุ่นและเป็นธรรมชาติมากขึ้นเมื่อเผชิญกับวัตถุที่วางระเกะระกะหรือสถานการณ์ที่ไม่ใช่ที่ตั้งใจไว้ตั้งแต่แรก หลุดพ้นจากความแข็งทื่อของการทำงานแบบโปรแกรมดั้งเดิม

วิธีการฝึกอบรมที่อิงบันทึกกิจกรรมมนุษย์

เพื่อให้หุ่นยนต์มีความสามารถที่หลากหลายมากขึ้น ทีมวิจัยได้ปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมการประมวลผลข้อมูลใหม่ พวกเขาละทิ้งวิธีการเก็บข้อมูลการควบคุมหุ่นยนต์จากระยะไกลแบบดั้งเดิมที่มีต้นทุนสูงและขยายได้ยาก หันมาใช้อุปกรณ์สวมใส่ราคาถูกเพื่อเก็บรวบรวมบันทึกกิจกรรมประจำวันของมนุษย์หลายล้านรายการ เพื่อฝึกให้ AI เข้าใจกฎพื้นฐานของโลกกายภาพ

กลยุทธ์การฝึกล่วงหน้าแบบ “ไร้หุ่นยนต์” นี้ ช่วยหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านขนาดข้อมูลของหุ่นยนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้โมเดลพื้นฐานได้เรียนรู้มุมมองด้านพื้นที่ เวลา และความสัมพันธ์เชิงเหตุผลทางกายภาพจากมุมมองของมนุษย์ ก่อนที่จะได้สัมผัสกับแขนกลจริง

โมเดลพื้นฐานที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลการโต้ตอบทางกายภาพคุณภาพสูงกว่า 500,000 ชั่วโมง มีประสิทธิภาพการเรียนรู้สูงกว่าโมเดลรุ่นก่อนถึง 10 เท่า แม้จะเผชิญกับงานที่ไม่เคยเห็นมาก่อนหรือตัวหุ่นยนต์รูปแบบใหม่ Gen-1 ก็สามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วและเริ่มทำงานได้หลังจากได้รับการสาธิตในสถานที่จริงเพียงประมาณหนึ่งชั่วโมง

นอกจากนี้ เพื่อให้ได้การควบคุมการเคลื่อนไหวที่ราบรื่นและทันที ทีมงานได้นำเทคโนโลยีหลักสองอย่างมาใช้ในฝั่งการอนุมาน:

อย่างแรกคือ กลไกการให้ความสนใจแบบแบ่งหน้า (Paged Attention) ที่ออกแบบมาสำหรับโลกกายภาพโดยเฉพาะ เมื่อต้องประมวลผลสตรีมข้อมูลการโต้ตอบทางกายภาพจำนวนมหาศาล กลไกนี้แก้ไขปัญหาความล่าช้าในการตอบสนองคำสั่งผ่านการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น รับประกันว่าคำสั่งการเคลื่อนไหวจะถูกส่งออกภายในเวลาในระดับมิลลิวินาที ทำให้ความเร็วในการตอบสนองของ AI สามารถประสานกับจังหวะทางกายภาพของความเป็นจริงได้

อีกอย่างหนึ่งคือ ระบบ Harmonic Reasoning ในฐานะที่เป็นแกนหลักของการอนุมาน มันเปลี่ยนรูปแบบการคาดการณ์การเคลื่อนไหวแบบเดิมที่ตายตัวและเดี่ยว ให้โมเดลสามารถปรับสเกลแบบไดนามิกหลายระดับเพื่อปรับการกระจายน้ำหนักของคำสั่งที่ส่งออกได้ ดังนั้นเมื่อต้องทำงานที่ซับซ้อนและมีพลวัต เช่น การบรรจุหีบห่อ การพับ จึงแสดงสมรรถนะที่เหนือกว่าโมเดลที่ใช้น้ำหนักตายตัว

กฎการขยายขนาดในแวดวงหุ่นยนต์

ความก้าวหน้าทางสมรรถนะของ Gen-1 พิสูจน์ว่าในแวดวงหุ่นยนต์ กฎการขยายขนาด (Scaling Law) ก็สามารถนำมาใช้ได้เช่นกัน: เมื่อมีข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณเพียงพอ ความสามารถของโมเดลหุ่นยนต์จะได้รับการยกระดับอย่างมีคุณภาพ

ผ่านการฝึกล่วงหน้าขนาดใหญ่ หุ่นยนต์ไม่เพียงแต่ลอกเลียนแบบลำดับการเคลื่อนไหวแบบกลไกอีกต่อไป แต่สามารถเข้าใจพื้นที่ เวลา และความสัมพันธ์เชิงเหตุผลด้วยตนเอง เข้าใจอิทธิพลซึ่งกันและกันระหว่างวัตถุ

ความเข้าใจ “แบบสัญชาตญาณ” ในโลกกายภาพนี้ มอบความยืดหยุ่นในการทำงานให้กับหุ่นยนต์ เมื่อมีอุปสรรคที่ไม่คาดคิดเกิดขึ้นในระหว่างการทำงาน มันสามารถลองหาวิธีแก้ไขได้ด้วยตนเอง เช่น เมื่อของใส่ลงในภาชนะได้ยาก มันจะเขย่าภาชนะเพื่อปรับเหมือนมนุษย์

ความสามารถในการแก้ปัญหาแบบฉับพลันนี้ มาจากความเข้าใจที่แท้จริงในตรรกะของ “การกระทำ-ผลลัพธ์” แม้ว่าจะมีการรบกวนที่ไม่คาดคิดเกิดขึ้นในสถานที่จริง มันก็สามารถปรับกลยุทธ์ได้ด้วยสัญชาตญาณ โดยไม่จำเป็นต้องให้มนุษย์เข้ามาแทรกแซงทุกขั้นตอน

ทีมวิจัยยังใช้เทคโนโลยีการจัดแนว (alignment) เพื่อกำหนดขอบเขตความปลอดภัยให้กับความสามารถในการทำงานด้วยตนเองนี้ รับประกันว่าการ “แสดงฝีมือเฉพาะหน้า” ของหุ่นยนต์จะสอดคล้องกับมาตรฐานการทำงานที่ผู้ใช้กำหนดไว้เสมอ

ภูมิหลังทางเทคโนโลยีและทีมงาน

เทคโนโลยีพื้นฐานของโมเดล Gen-1 มาจากประสบการณ์สะสมระยะยาวของทีมในแวดวงหุ่นยนต์ ผู้ก่อตั้ง Pete Florence เคยดำรงตำแหน่งนักวิจัยอาวุโสที่ Google DeepMind และมีความเชี่ยวชาญลึกซึ้งในการเรียนรู้แบบ end-to-end สำหรับหุ่นยนต์ที่ใช้การมองเห็นเป็นแนวทาง

ในช่วงที่ทำงานกับทีม PaLM ของกูเกิล เขาเป็นสมาชิกหลักที่เข้าร่วมในโครงการหุ่นยนต์ที่มีความสำคัญระดับรุ่นอย่าง PaLM-E และ RT-2 ในปี 2024 Pete Florence ออกจากกูเกิลและก่อตั้ง Generalist ผลงานวิจัยก่อนหน้าของเขายังคงมีอิทธิพลต่อแวดวงอย่างต่อเนื่อง เช่น ในบทความวิจัยเกี่ยวกับ Gemini Robotics ที่ DeepMind เผยแพร่ในเดือนมีนาคม 2025 ยังคงอ้างอิงงานที่เขาเป็นผู้ร่วมเขียนหลายครั้ง

ลิงก์อ้างอิง:
https://generalistai.com/blog/apr-02-2026-GEN-1

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK