Физический искусственный интеллект: когда роботы достигнут прорыва, сравнимого с появлением ChatGPT

Сектор физического искусственного интеллекта, объединяющего передовые языковые модели с робототехникой, привлекает миллиардные инвестиции, однако отрасль сталкивается с серьезными вызовами. На фоне впечатляющего дебюта китайского производителя роботов Unitree на бирже, где компания оценивалась в 66 миллиардов долларов, последовал резкий обвал, в результате которого рыночная стоимость сократилась почти вдвое. Аналитики указывают на фундаментальную проблему: несмотря на совершенствование физических возможностей роботов, им по-прежнему не хватает знаний и навыков для выполнения работы, создающей реальную экономическую ценность.

Главным препятствием на пути развития отрасли остается дефицит высококачественных данных для обучения моделей. Создание универсальных роботов, способных решать широкий спектр задач, пока далеко от практической реализации. Основатель стартапа Antioch Гарри Мелсоп сравнивает текущее состояние физического ИИ с «эпохой GPT-2» - периодом, предшествовавшим появлению ChatGPT. Для преодоления этого этапа потребуются большие объемы данных и вычислительные мощности, в частности графические процессоры, оптимизированные для трассировки лучей.

Наиболее продвинутыми в этой области остаются автономные транспортные средства, что объясняется возможностью собирать данные от автомобилей под управлением человека и относительно простой задачей - избеганием столкновений, а не сложными манипуляциями с объектами. Компании вроде Tesla и Wayve уже пытаются использовать наработки в сфере беспилотного вождения для создания человекоподобных роботов. Генеральный директор Wayve Алекс Кендалл отмечает, что робототехника для манипуляций сегодня находится на том же этапе, что и автономное вождение пять лет назад.

Дилемма специализации против универсальности остается одной из ключевых для отрасли. Специализированные компании уже внедряют своих роботов в реальных условиях: Gritt строит солнечные электростанции, Agility использует роботов в промышленности, Bedrock разрабатывает системы автономного управления экскаваторами. Универсальные человекоподобные роботы пока находятся на стадии разработки. Соучредитель Foxglove Адриан Жерве подчеркивает, что клиентам не нужен робот с 80% вероятностью успеха, однако узкая специализация несет риски - компания, разрабатывающая решение на основе устаревших моделей, рискует оказаться неконкурентоспособной.

В поисках путей ускорения разработок компании активно инвестируют в инструменты моделирования и управления данными. Foxglove анонсировала новый продукт на базе модели Cosmos от Nvidia, позволяющий инженерам осуществлять поиск в данных с помощью запросов на естественном языке, что ускоряет диагностику и устранение проблем.

Мнения экспертов о том, когда наступит «момент ChatGPT» для физического ИИ, расходятся. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предсказывает такой прорыв в ближайшие несколько лет. Кендалл считает, что настоящий перелом произойдет, когда роботы вызовут восторг у потребителей - например, когда автономное вождение станет возможным с оборудованием стоимостью менее 1000 долларов. Жерве связывает прорыв с возможностью отдавать роботам команды на естественном языке для выполнения базовых задач с точностью выше 80% с первой попытки. В свою очередь, генеральный директор Foxglove Эдриан Макнил проводит параллель не с ChatGPT, а с появлением персональных компьютеров, задаваясь вопросом: «Когда я смогу купить домашнего робота, который сможет начать делать что-то полезное и интересное?»