Знаете, что происходит, когда кто-то снимает ролик с роботом-гуманоидом, делающим сальто? В 99% случаев — за кадром стоит человек в специальном костюме и буквально управляет роботом, как марионеткой. Это называется телеоперацией, и про этот секрет робототехнической индустрии я уже подробно писал — даже американская компания Agility Robotics честно назвала такие видео «обманчиво замаскированным трюком».
А теперь представьте робота, который сам придумывает, как ему двигаться. Без оператора. Без записей движений. Без человека вообще.
Звучит как фантастика? А вот на видео из лаборатории Технического университета Мюнхена всё, что делает реальный гуманоид — он придумал сам.
Что именно делает робот?
Залезает на стол с коробкой в руках, идёт по нему, спускается на другой стол и аккуратно ставит коробку.
Нагибается, чтобы достать предмет из узкого пространства под столом.
Идёт через коридор, заваленный коробками, расталкивая их по пути.
Собирает башню из трёх коробок одна на другую.
Чтобы дотянуться до банана на высокой полке — сначала ставит на стол ящик, потом залезает на ящик, и только потом берёт банан.
И всё это — без человека, который сначала бы показал ему «как надо». Робот сам нашёл, как именно ему собрать эти движения.
Как это вообще возможно?
Учёные взяли большую языковую модель — ту же самую технологию, которая лежит в основе ChatGPT и других подобных систем. И поручили ей писать программный код того, как робот должен двигаться. Буквально: «на шаге 1 левая рука хватает коробку слева; на шаге 2 правая рука — справа; на шаге 3 поднимаем; на шаге 4 правая ступня идёт на стол…»
Дальше этот код передаётся специальной программе, которая проверяет, физически ли возможно так двигаться. Не упрётся ли робот в стол? Не оторвутся ли обе ноги одновременно от пола? Не вывернется ли сустав?
Если что-то не так — программа возвращает текст вроде: «на шаге 5 левая рука не дотягивается». Языковая модель это читает — и пишет следующую версию кода, уже с поправкой.
Так получается диалог: попробовали — не вышло — попробовали иначе — не вышло — попробовали ещё иначе — получилось.
Дальше — самое красивое: запускается эволюционный поиск. Не один путь, а сразу несколько вариантов одновременно соревнуются между собой. Удачные — выживают и «размножаются» (с лёгкими изменениями). Тупиковые — отсекаются. Принцип буквально биологической эволюции, только применённый к движениям робота.
И всё это занимает несколько минут на одну задачу. Что для такого класса задач — невероятно быстро.
А теперь — самое интересное во всей этой истории
В научной статье, опубликованной авторами, есть одна строчка, которая лично меня заставила остановиться. Цитата:
«Все компоненты на основе LLM в этой работе используют Claude Opus 4.7».
То есть «мозг» этого робота, та самая языковая модель, которая придумывает каждое движение, — это Claude от компании Anthropic. Не ChatGPT. Не Gemini от Google. Не открытые модели. Конкретно Claude.
И это, пожалуй, главное в этой новости.
Пока в публичной дискуссии идёт спор о том, что вообще умеют современные ИИ-чатботы — «настоящий это интеллект или просто очень сложное автодополнение текста», — на их основе уже строятся системы, которые учат физических роботов двигаться в реальном мире. Не отвечать на вопросы. Не писать тексты. Двигаться. Залезать на стол. Нагибаться, чтобы достать что-то из-под стола.
Это, насколько я знаю, первый публично известный случай, когда конкретная языковая модель — с указанием версии — стоит в самом сердце системы управления гуманоидным роботом. И этот случай — Claude.
Что это значит для нас?
Я давно слежу за индустрией гуманоидов и пишу про неё на этом канале. Если коротко, то прямо сейчас в мире идёт гонка — кто первым научит роботов реально, надёжно и безопасно работать в нашем мире.
Китайцы делают ставку на массовость — строят гигантские учебные центры, где сотни роботов одновременно собирают данные. Американцы — на вертикальную интеграцию: одна компания делает робота, фабрику и AI-систему в одном пакете.
А есть третий путь, который только что показала команда мюнхенских учёных. Не собирать данные вообще. Использовать рассуждения языковых моделей и математическую оптимизацию, чтобы робот сам себе придумывал движения.
Пока это академическая работа, а не индустриальный продукт. Но направление обозначено очень чётко. И, как мы теперь видим, в этом направлении одна из главных ролей отдана — Claude.
А вы как думаете — действительно ли языковые модели вроде Claude способны «думать» о физических движениях, или это просто математический трюк, который удачно выглядит как мышление? Пишите в комментариях.
По материалам научной работы MotionDisco от 4 июня 2026 года.
Мой канал в MAX