ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ: ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟ ਚਾਈਨਾ ਨਿਊ ਈਅਰ ਗਾਲਾ ਵਿੱਚ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ: ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟ ਚਾਈਨਾ ਨਿਊ ਈਅਰ ਗਾਲਾ ਵਿੱਚ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰਦੇ ਹਨ\n\n2026 ਦੇ ਸੀਸੀਟੀਵੀ ਚਾਈਨਾ ਨਿਊ ਈਅਰ ਗਾਲਾ ਵਿੱਚ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਨਜ਼ਾਰਾ ਦੇਖਿਆ: 24 ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟ ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ - ਸ਼ਾਓਲਿਨ ਮੁੱਕੇਬਾਜ਼ੀ, ਸ਼ਰਾਬੀ ਮੁੱਕੇਬਾਜ਼ੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨਨਚਕੂ ਵੀ।\n\nਇਹ ਕੋਈ ਸਾਇੰਸ ਫਿਕਸ਼ਨ ਫਿਲਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਟੈਲੀਵਿਜ਼ਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਈਮ ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਅਰਬ ਦਰਸ਼ਕ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।\n\nਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਉਹੀ ਰੋਬੋਟ ਸਨ ਜੋ ਬੀਜਿੰਗ ਹਾਫ ਮੈਰਾਥਨ ਵਿੱਚ ਲੜਖੜਾ ਰਹੇ ਸਨ, ਡਿੱਗ ਰਹੇ ਸਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਗ ਟੁੱਟ ਰਹੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪਿੱਛੇ ਪਸੀਨੇ ਨਾਲ ਭਿੱਜੇ ਹੋਏ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਸੋਹੀਣੀ ਗੱਲ ਜਾਪਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ ਉਹ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।\n\nਕੀ ਹੋਇਆ?\n\n## ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀ\n\nਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ \ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਪਰ ਚੁਨਵਾਨ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੇ ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਰੋਬੋਟ ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਰਸ਼ਲ ਆਰਟਸ - ਚੀਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ - ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਕਿਸੇ ਅਰਥ ਵਿਚ "ਭਾਗੀਦਾਰ" ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ
ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਰਮਾਣ ਨਹੀਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ।
ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਧਾਤ ਅਤੇ ਮੋਟਰਾਂ ਦਾ ਢੇਰ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੈ - ਮਨੁੱਖ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਵਧਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਮਨੁੱਖ ਹਰ ਸੰਭਵ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ।
ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ "ਇਮੀਟੇਸ਼ਨ ਲਰਨਿੰਗ" ਅਤੇ "ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ" ਹੈ।
"At Fourier Robots, humanoid robots are learning household tasks through teletraining. Operators wear brain-computer interfaces and exoskeleton arms. Neural intent and physical motion are streamed into the robot as training signals." — @xmaquina
ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ: ਮਨੁੱਖ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੋਬੋਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
Tesla ਦਾ ਹੱਲ ਹੋਰ ਵੀ ਕੱਟੜਪੰਥੀ ਹੈ: ਲੱਖਾਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸੰਭਵ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ "sim-to-real" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ
ਚੁਨਵਾਨ 'ਤੇ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰ ਰਹੇ ਰੋਬੋਟ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਪਰ ਉਹ ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ "ਕਾਤਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ" ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। ਉਹ ਨੱਚ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲਾਈਵ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਪਰ ਇਹ ਸਭ "ਲਾਭਦਾਇਕ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ" ਨਾ ਕਿ "ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ"।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕੀ ਹਨ?
- ਖਤਰਨਾਕ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਪਾਵਰ ਪਲਾਂਟ, ਰਸਾਇਣਕ ਪਲਾਂਟ, ਆਫ਼ਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਚਾਅ
- ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ: ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਛਾਂਟੀ, ਫੈਕਟਰੀ ਅਸੈਂਬਲੀ
- ਸੇਵਾ ਉਦਯੋਗ: ਹੋਟਲ ਸੇਵਾ, ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਭੋਜਨ ਡਿਲੀਵਰੀ
- ਘਰੇਲੂ ਸਹਾਇਕ: ਸਫ਼ਾਈ, ਖਾਣਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਬਜ਼ੁਰਗਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ
ਇਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੱਲ ਸਾਂਝੀ ਹੈ: ਮਨੁੱਖੀ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਹੀਏ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਪੌੜੀਆਂ ਨਹੀਂ ਚੜ੍ਹ ਸਕਦੇ, ਚਾਰ ਪੈਰਾਂ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ। ਸਿਰਫ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟ ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮੱਸਿਆ ਲਾਗਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਲਰ ਹੈ। ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਸਸਤਾ ਹੈ।
ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ
ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ।
"Elon Musk says with the absence of breakthrough innovations in the US, China will utterly dominate." — @niccruzpatane
ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਸ਼ਾਇਦ ਬਹੁਤ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ ਸਹੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਮੁਕਾਬਲਾ, ਨਿਰਮਾਣ ਸਮਰੱਥਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ 'ਤੇ, ਚੀਨ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ ਕੋਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ AI ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।
ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ Elon Musk ਦਾ ਜਵਾਬ ਹੈ:
"U.S. companies need to move now on robotics cooperation with China." — @mitchpresnick
ਇਹ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਫੈਸਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਰੋਬੋਟਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਡੀਕਪਲਿੰਗ ਦੀ ਕੀਮਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ ਹੈ।
ਰਿਕਰਸਿਵ ਕਲਪਨਾ
Tesla ਨੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੀ ਕੱਟੜਪੰਥੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਸਵੈ-ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ।
"Tesla Optimus Robots will build themselves in the future: Recursive Multiplicable Exponential." — @niccruzpatane
ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਤਰਕ ਇਹ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਰੋਬੋਟ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੇਗੀ। ਹੋਰ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਇੰਸ ਫਿਕਸ਼ਨ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤਕਨੀਕੀ ਇਤਿਹਾਸ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦੀ ਸਾਇੰਸ ਫਿਕਸ਼ਨ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਦੇ ਕਮਰੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਕੋਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ। ਹੁਣ ਹਰ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਆਪਣੀ ਜੇਬ ਵਿੱਚ ਹੈ।## ਮਨੁੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਜਦੋਂ ਰੋਬੋਟ ਹੋਰ ਤੋਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖ ਕੀ ਕਰਨਗੇ?
ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ: ਰੋਬੋਟ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਆਜ਼ਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕੰਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ: ਰੋਬੋਟ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਅਸ਼ਾਂਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਕੀਕਤ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਦਲੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਕੁਝ ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਖਦਾਈ ਹੋਵੇਗੀ, ਪਰ ਆਖਰਕਾਰ ਇਹ ਉੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
"Obviously lots of jobs will remain post-AGI for awhile like: plumber, electrician, construction, nurse, caretaker... That is until humanoid robots that run on AI takeover those too (10-20 years?)" — @levelsio
ਇਹ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਰਗੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨੀਲੇ ਕਾਲਰ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ 10-20 ਸਾਲ ਲੱਗਣਗੇ।
ਸਿੱਟਾ
ਚੁਨਵਾਨ ਵਿੱਚ ਕੁੰਗ ਫੂ ਕਰਦੇ ਰੋਬੋਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹਨ।
ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ ਕਿ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਲੈਬ ਤੋਂ ਜਨਤਕ ਨਜ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਪਰ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹਕੀਕਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ? ਲਾਗਤ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦੋਂ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗੀ? ਸਿਖਲਾਈ ਅਸਲ ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਤੱਕ ਕਦੋਂ ਪਹੁੰਚੇਗੀ?
ਚੁਨਵਾਨ ਦਾ ਮੰਚ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਵੱਡਾ ਮੰਚ ਪੂਰੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ 18 ਫਰਵਰੀ, 2026 ਨੂੰ X/Twitter 'ਤੇ ਹੂਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟਸ ਬਾਰੇ 100 ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
