Çin'in robot devriminin içinde

Chen Liang, Guchi Robotics'in kurucusu, Şanghay merkezli bir otomasyon şirketinin, kare çerçeveli gözlükleri olan, ortalama 40'lı yaşlarında, uzun boylu ve yapılı bir adamdır. Günlük tavırları sakin ve ölçülüdür, ancak kendi alanında olduğunda – inşa ettiği teknolojiye yakın olduğunda veya iş toplantılarında insan çalışanların robotlar tarafından yakında değiştirileceğini tartıştığında – ilk günkü stajyeri hatırlatan coşkulu bir gülümseme takınır. Guchi, BYD ve Nio dahil olmak üzere birçok önde gelen Çinli otomobil markası için tekerlek, gösterge paneli ve cam takan makineler üretiyor. Adını Çince "istikrarlı zeka" anlamına gelen "guzhi" kelimesinden almış, ancak İtalyan lüks markası gibi tınlaması tamamen hoş karşılanmayan bir durum değildi.
Yaklaşık yirmi yıldır Chen, kendisine göre bir mühendislik sorunu olan şeyi çözmeye çalışıyor: teknolojik olarak mümkün olduğunca çok sayıda otomobil fabrikası çalışanını nasıl ortadan kaldıracağını – veya kendi görüşüne göre onları nasıl özgürleştireceğini. Geçen yılın sonlarında, Şanghay'ın batı banliyölerindeki Guchi genel merkezinde onu ziyaret ettim. Genel merkezin yanında, Guchi mühendislerinin müşterilerinin spesifikasyonlarına göre robotlarla uğraştığı birkaç depo bulunuyor. Mühendislik eğitimi almış olan Chen, Guchi'yi 2019 yılında otomobil fabrikasındaki en zorlu otomasyon görevi olan "son montajı", yani tüm kompozit parçaların – gösterge paneli, camlar, tekerlekler ve koltuk minderleri – bir araya geldiği üretimin son aşamasını ele almak amacıyla kurdu. Şu anda robotları, insan müdahalesi olmadan bir arabaya tekerlek, gösterge paneli ve cam takabiliyor, ancak son montajın %80'inin henüz otomatikleştirilmediğini tahmin ediyor. Chen'in hedefi bu.
Dünyanın birçok yerinde olduğu gibi, yapay zeka (AI) Çin'de günlük yaşamın bir parçası haline geldi. Ancak Çinli politikacıları ve sanayicileri en çok heyecanlandıran şey, yapay zeka (AI) alanındaki ilerlemelerle birleştiğinde iş dünyasını devrimleştirebilecek robotik alanındaki adımlardır. Çin'in mevcut robotik patlamasının arkasındaki teknoloji, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin arkasındaki matematiksel motor olan derin öğrenmedir; bu modeller devasa veri kümelerinden desenleri ayırt ederek öğrenir. Birçok araştırmacı, makinelerin, kuralları takip ederek değil, yeterli veriyi emerek, tıpkı ChatGPT'nin dili gezinmeyi öğrendiği gibi fiziksel dünyayı da gezinmeyi öğrenebileceğine inanıyor; böylece insan el becerisine benzer bir şey ortaya çıkabilir. Birçok teknoloji uzmanı için amaç, dünya çapında yüz milyonlarca insanı istihdam eden fabrika işlerini yapabilen insansı robotların geliştirilmesidir.
Bu hedefe ulaşmak için harcanan kaynaklar şaşırtıcı düzeydedir. 2025 yılında Çin, kuantum bilişim, temiz enerji ve robotik dahil olmak üzere stratejik teknolojiler için 100 milyar sterlinlik bir fon duyurdu. Büyük şehirler de robotik projelerine kendi kaynaklarını yatırdılar. Şu anda yaklaşık 140 Çinli firma insansı robot üretmeyi umuyor. Önde gelen firmalardan bazıları, şatafat ve ulusal önem açısından Super Bowl'a gevşek bir şekilde benzetilebilecek, devlet tarafından koreografisi yapılan bir gösteri olan ay yeni yıl festivali galasında Şubat ayında ilk kez sahne aldı. Yüz milyonlarca insan, robotların komedi skeçleri ve dövüş sanatları gösterileri yaptığını izledi. İlerleme hızı şaşırtıcıydı. Geçen yıl robotlar senkronize bir amigo kız gösterisi yapıyordu. Bu yıl ise amuda kalkıp parkur yaptılar. Amaçlanan mesaj açıktı: robotlar geliyor ve onları inşa edecek ulus Çin olacak.
Yapay zeka (AI) destekli insansı robotların seri olarak üretildiği bir dünya hala bilim kurgu alanına ait gibi görünüyor. Geçen yılın sonlarında, robot geleceğine ne kadar yakın olduğumuzu anlamak için Çin'de beş şehirde 11 robotik şirketini ziyaret ettim. Özel ve kamu arasındaki ayrımın anlamını yitirdiği, belediye hükümetleriyle o kadar derinlemesine bütünleşmiş bir ortamda faaliyet gösteren birçok iddialı girişimciyle tanıştım. Hepsi, insan çalışanların yerini alabilecek robotlar inşa etme ve ticarileştirme yarışına farklı şekillerde katılıyorlardı – ve bazılarının zaten hevesli Batılı alıcıları var.
Guchi Robotics depolarından birinin içinde, General Motors'tan bir ekip çalışan, Kanada'ya sevkiyat öncesinde Guchi'nin tekerlek takma makinelerini test ediyordu. Beyaz bir GM kamyonunun gövdesi, odanın ortasındaki yükseltilmiş bir platformda duruyordu. Dört büyük robot kolu ve bir tel yığınıyla çevrili kamyon, çelik çubuklardan yapılmış sarı bir güvenlik muhafazası içinde yer alıyordu. Kenarda, sakallı bir GM mühendisinin çelik kafesin dışındaki bir kontrol paneliyle uğraşmasını izledim.
Mühendis, Amerikalı bir adam, GM'nin "üretim optimizasyonu" bölümünde çalışıyordu. "Kötü konuşmak gerekirse, insanları üretim hattından çıkaran her şey temelde benim işim," dedi Jack bana. General Motors'un her yıl bölümü için iş azaltma hedefleri belirlediğini, bunun da Kuzey Amerika'daki tüm fabrikalarda belirli sayıda fabrika işçisinin işten çıkarılmasını gerektirdiğini söyledi. Ekibinin, Çinli bir şirketin %95'ine sahip olan Alman merkezli bir rakip yerine Guchi'yi seçtiğini, çünkü diğerinin hareketli bir montaj hattı sunamadığını açıkladı Jack. Guchi makinelerinin satın alınmasının, tek bir fabrikada 12 montaj operatörünü ortadan kaldıracağını söyledi. (General Motors iş azaltma hedeflerini doğrulamadı, ancak bir sözcü, özellikle fiziksel olarak zorlayıcı veya tekrarlayan görevler için güvenliği, verimliliği ve kaliteyi artırmaya yardımcı olmak için teknoloji uyguladıklarını söyledi.)
Trump yönetiminin ABD'de sanayi üretimini canlandırma misyonunun bir ironisi, Amerika'yı yeniden harika yapmak için gereken makinelerin çoğunun, Amerika'nın sanayi canlanmasını ilk tetikleyen ülkeden gelmesidir. Çin şimdi dünya çapında yıllık yeni fabrika robotu kurulumlarının yarısından fazlasını oluşturuyor. "Çinli mühendislerin yapabileceği ve Amerikalıların yapamayacağı neredeyse hiçbir şey yok," dedi Chen bana. "Gerçekten sadece maliyet ve hız, ve bir soruna ne kadar insan atayabileceğiniz – belki 1.000 kişimiz bu işi yapabilir ve onların 100'ü olabilir."
Chen ve ben deponun sonuna yürüdük, oradan GM kamyonunun ön cephesini görüyorduk. Jack'in bir süre çalışmasını izledikten sonra Chen, bana araba gövdesinin her iki yanındaki robot kolları gösterdi: "Onları görüyor musunuz? Bu vidalama robotu. Üretim Kuzey Amerika'ya geri dönse bile, artık vidaları sıkmak için işçileri hatta koymayacaklar. Robotları kullanacaklar."
Pek emin değildim. Amerikalıların Trump'ı seçmesinin nedenlerinden birinin mavi yakalı işlerini geri istemeleri olmadığını mı düşünüyordu? Chen bunun tamamen bir yanılsama olduğunu düşünüyordu. Dünya değişmişti ve gençler de öyle. Chen bana Çin'i düşünmemi söyledi, orada fabrika kültürü derinden kökleşmiş olsa da, genç Çinliler giderek artan bir şekilde angaryaya katlanmak istemiyorlardı. "İnsanlar artık böyle programlanmış durumda." Eğer Çinliler bile artık fabrika işi yapmak istemiyorsa, Chen'in dediğine göre, Amerikalılar neden yapsın?
Guchi HQ'ya yaptığım ziyaretten bir hafta sonra, Pekin'in kuzeybatısında, şehrin önde gelen üniversitelerinin bulunduğu yerde Chen ile buluştum. Beni Çin'in en çok konuşulan insansı robot girişimlerinden biri olan Galbot'un genel merkezindeki bir toplantıya davet etmişti. Tekerlekli insansı robotlarından biri, bu yılki ay yeni yıl şenliğindeki bir skeçte yer aldı, bir erkek oyuncuya raftan bir şişe su uzattı ve çamaşır katladı. 2023'te kurulduğundan beri Galbot, rakiplerinin çoğundan daha az gösterişli bir strateji izledi: eşyaları güvenli ve güvenilir bir şekilde alıp başka bir yere koymak gibi sıradan görevleri yerine getirebilen robotlar inşa etmek. Kurucu Wang He, yakın zamanda bir Çinli gazeteciye, robotlarının zaten birkaç Çinli otomobil fabrikasında konuşlandırıldığını söyledi, ancak videoları oldukça kontrollü ortamlarda gösteriyor gibi görünüyor.
Galbot'un "al ve yerleştir" robotları, takla atan rakiplerinden çok daha aptalca görünebilir, ancak önemli bir fark, robot akrobatlarının önceden programlanmış talimatlara göre çalışmasıdır: hareket kontrolü ve denge gösterileridir, ancak senaryodan sapmazlar. Galbot'ta geliştirilen teknoloji türü, robotikçilerin bir vizyon-dil-eylem modeli (VLA) olarak adlandırdığı şeydir; bu model, makinelerin tıpkı insanlar gibi, bilinmeyen ve akıcı ortamlarda çalışmasına olanak tanımayı amaçlar. Şimdilik, Galbot'un robotları insanlar için önemsiz görevleri – diyelim ki bulaşık yıkamak – güvenilir bir şekilde yapamıyor, ancak Wang, Çinli gazetecilere üç yıl içinde temel perakende ve fabrika işlerini yürüten 10.000 robotu hedeflediğini söyledi. (Yann LeCun gibi bazı yapay zeka öncüleri, derin öğrenmenin mevcut paradigmasının Galbot gibi şirketlerin umduğu sonuçları vereceği konusunda son derece şüpheci.)
Chen'in ziyaretinin amacı, Galbot'un robotlarının dünyanın en karmaşık üretim ortamlarından biri olan bir elektrikli araç fabrikasında nasıl konuşlandırılabileceğini görmekti. Böyle bir başarı, robotları bol miktarda fabrika senaryosu üzerinde eğitmeyi gerektirir, ancak yararlanılacak hazır bir veritabanı yoktur. Galbot'un robotlarını bir fabrikada konuşlandırma şansı olması için, insansı robot için doğru görevleri tanımlayabilecek, hangi verileri öğrenmesi gerektiğini belirleyebilecek ve hatta robotun henüz yapamadığı şeyleri doldurabilecek, on yıllarca karmaşık üretim deneyimine sahip bir uzmana ihtiyaçları var. Chen'in yapmayı teklif ettiği şey budur.
Bir asansörle bir kulenin tepesine çıktık ve Pekin Üniversitesi'nin yemyeşil kampüsünün manzarasına sahip bir toplantı odasına girdik. Kısa bir süre sonra Galbot'un üst düzey bir mühendisi geldi ve Chen'e şirketin en son gelişmelerine ilişkin bir genel bakış sunmaya başladı. Galbot robotlarının yakın zamanda Pekin'deki 10 eczanede konuşlandırıldığını, günde 24 saat ilaç dağıttığını söyledi. Nvidia çiplerle desteklenen robotların maliyeti yaklaşık 700.000 yuan (76.000 £) idi. Bir noktada, mühendis Galbot'un insansı robotlarının arkasındaki teknolojiyi tartışan bir slaytta durdu.
Mühendis, derin öğrenmenin yükselişinden önce, Chen gibi endüstriyel robotikçilerin makinelerini elle eğittiğini belirtti. Programcılar her hareket için açık talimatlar yazarlardı. Bir şeyler ters gittiğinde, kodu ayıklarlar ve yeni senaryoları ele almak için başka bir satır eklerlerdi. Derin öğrenme, el yazımı talimatları daha esnek VLA modeliyle değiştirmeyi vaat ediyor. Bu tür modeller oluşturmanın önündeki temel bir darboğaz – robotlar için "ChatGPT anının" henüz gelmemesinin büyük bir nedeni – veri kıtlığıdır.
Araştırmacıların bu verileri toplamak için iki yolu vardır. Biri, insanların bir robotu bazen yüz binlerce kez hassas bir görevi yerine getirmesi için yönlendirdiği teleoperasyon adı verilen manuel bir süreçtir. Her görev, daha sonra VLA'yı eğitmek için kullanılacak görsel bilgileri, el konumlandırmayı, torku, derinliği ve diğerlerini içeren bir veri paketi kaydeder. Yöntem emek yoğundur, bu yüzden Galbot ikincisini tercih eder: sanal ortamlar oluşturmak. Mühendis bize, "Avatar gibi," dedi, gişe rekorları kıran filmden bahsederek. "Savaş alanına fiziksel olarak adım atmak zorunda değilim, sadece kapsülümde yatıyorum ve hepsini simüle edebilirim."
Mühendis bize Galbot robotlarının mağaza görevlisi, yaşlı bakım arkadaşı ve teslimatlar için canlı sokak trafiğinde gezinirken robot köpekler olarak test edildiği gerçek videoları gösterdi. Mühendis, teslimat robotlarının yeterli kaynak ayrılırsa "iki ila üç yıl içinde" hazır olabileceğini iddia etti. (Henüz karar vermemişlerdi.) Tüm olasılıkları öğrendikten sonra Chen heyecanını zar zor bastırabiliyordu. Galbot'un insansı robotlarını bir vidayı sürmek üzere eğitmek için bir plan önerdi. İnsan işçiler bunu içgüdüsel olarak yaparlar, ancak senaryo dışı bir robot için bunu parçalamak sayısız mikro karar ortaya çıkarır – deliği bulmak, vidayı hizalamak, doğru miktarda basınç ve tork uygulamak ve ne zaman duracağını bilmek. Mühendis Chen'e Galbot robotlarının zaten bir tornavida gibi aletleri kavrayıp manipüle edebildiğini söyledi, ancak vidayı hizalayıp hizalayamayacağından veya ne kadar sıkması gerektiğinden henüz emin değildi. "Sorumlulukları tanımlayalım," diye güvence verdi Chen. "Sizin güvenilir bir şekilde halledebilecekleriniz ve benim devralacaklarım."
İki taraf bir hedef üzerinde anlaştı: fabrikada işe yarar olmak için Galbot insansı robotunun bir vidayı sekiz saniyeden kısa sürede sıkması gerekiyordu. Mühendis hafifçe bunalmış bir şekilde geriye yaslandı. "Sizin mühendislik alanında bu kadar geniş bir uzmanlık yelpazeniz var."
"Farklı genler," diye yanıtladı Chen yumuşak bir şekilde. "Endüstrinin sorunlarını birlikte çözebiliriz."
Toplantıdan sonra, bir blok kuzeye, yakındaki bir alışveriş merkezine yürüdüm, orada Galbot, tanıtım standında bir kioskun arkasına perakende robotlarından birini yerleştirmişti. G1 modeli beyaz ve manken gibiydi. Bir şeyler ters giderse diye muhtemelen bir insan çalışan hala hazır bekliyordu. Bir tablet üzerinden Japon enerji içeceği Pocari Sweat sipariş ettim. G1, kanatları yanlara doğru uzanan mekanik kollarıyla rafa doğru döndü, ardından bir kıskaç içeceğimi kavrayıp aldı. Şişeyi tezgaha biraz fazla yükseklikten bıraktı, bu yüzden içecek düşmese de birkaç santimetre yana zıpladı.
Chen, birlikte geçirdiğimiz süre boyunca, bu teknolojinin hayal edebileceğimden daha hızlı ilerlediğini vurgulamıştı. Ancak G1 robotuyla – temelde geliştirilmiş, yarı yetenekli bir otomat – deneyimim beni şüpheci yaptı. İki ay sonra, Şubat ayında, ay yeni yıl galasını dairemden izledim. Galbot'un robotu önceden kaydedilmiş bir bölümde göründü ve farklı görünüyordu. Kıskaçlar gitmiş, yerini 10 eklemli parmak almıştı. Kollar artık hantal değil, çevik ve antropomorfikti. Robot raftan bir su şişesine uzandığında, eskisinden çok daha hızlı ve kendinden emin bir şekilde hareket etti. Bunun ne kadarının düzenlendiğini veya sahnelendiğini bilmiyorum. Ama Chen'in ne hissettiğine dair bir tat aldım.
Eğer bir Çin robotunun dans ettiğini veya kung fu yaptığını gördüyseniz, muhtemelen Unitree tarafından yapılmıştır. Geçen yıl şirket, dünyada herhangi bir şirketten daha fazla, 5.500'den fazla insansı robot sevkiyatı yaptı. Yakın zamanda, Çinli pop yıldızı Wang Leehom'un Chengdu'daki bir konserini gösteren viral bir video ortaya çıktı, burada Unitree robotları yedek dansçılar olarak görev yaptı. Elon Musk bunu tek bir kelimeyle yeniden paylaştı: "Etkileyici." Viral performanslar Çin için iyi bir pazarlama sağlıyor. Ancak Unitree'nin ana müşterileri, robotu satın alıp onları daha akıllı hale getirmek için yazılım geliştiren Oxford, Carnegie Mellon, UC San Diego ve Boston Dynamics dahil olmak üzere laboratuvarlar ve üniversitelerdir. Bir sözcü bana Unitree'nin robotlarının nihayetinde fabrikalara ve evlere girmesini istediğini, böylece insanlar için "tehlikeli, tekrarlayan ve sıkıcı işleri üstlenebileceklerini" söyledi.
Geçenlerde bir akşam, Ningbo şehrinde bir taksideydim, bir Unitree sözcüsünden bir mesaj aldım. Ertesi sabah Hangzhou'daki genel merkezlerinde buluşmayı planlamıştık, ancak şirket ertesi gün için ofise yakın tüm yolları kapatacak "önemli bir etkinlik" planlamıştı. Çin'de trafiği durdurabilecek ve kurumsal zaman çizelgelerini bükebilecek çok fazla şey yoktur. Telefonumu kontrol ettim, Başkan Xi Jinping'in nerede olduğunu görmek için: iki gün önce Guangzhou'da bir spor etkinliğine katılmıştı, ancak bir sonraki nereye gittiği belli değildi. S