Роботы уже умеют многое: бегать марафоны, мешать коктейли, складывать бельё. Но выполнить несколько разных задач по команде — пока за пределами их возможностей. Разбираемся, почему громкие заявления маркетологов расходятся с реальностью, какие технологии приближают нас к универсальным роботам и что мешает их созданию.
Обещания против реальности: что показывают на саммитах
Конец мая, Бостон, саммит по робототехнике. С одной стороны — глянцевые брошюры с футуристическими картинками. С другой — инженеры, которые честно говорят: «Всё не так просто».
Илон Маск с гордостью показывает видео, где его прототип Optimus неуклюже, но всё‑таки бегает мелкими шажками. Компания Figure AI хвастается роботом Figure 03 третьего поколения: мол, он сам приберётся в гостиной. Китайские фирмы AgiBot и Matrix Robotics уверяют, что их творения могут и посетителей поприветствовать, и кофе подать, и экскурсию провести — почти как знаменитый C‑3PO из «Звёздных войн».
Но реальность куда скромнее.
«Большинство гуманоидов, которых вы видите, либо управляются дистанционно, либо выполняют очень узкие задачи», — поясняет Крис Матье из стартапа RealSense, который производит камеры для роботов.
Проще говоря, либо за пультом сидит оператор, либо робот запрограммирован на одну‑единственную операцию.
Яркий пример: как Neo от 1X оказался под управлением человека
Яркий пример — Neo от компании 1X. В октябре прошлого года его презентовали с помпой: «Первый в мире готовый к использованию человекоподобный робот, который изменит жизнь в доме!» А оказалось, что им управлял человек, стоявший рядом.
Примеры роботов и их реальные возможности:
- Optimus (Tesla): неуклюже бегает мелкими шажками;
- Figure 03 (Figure AI): может прибраться в гостиной (в теории);
- Neo (1X): управлялся человеком на презентации;
- роботы AgiBot и Matrix Robotics: обещают функции гида, официанта и т. д.
Прогресс идёт: как ИИ помогает роботам становиться умнее
Несмотря на ограничения, прогресс всё же есть — и во многом благодаря искусственному интеллекту.
«Я думаю, что ИИ значительно ускорил этот процесс», — отмечает Уильям Окадзаки из компании Renesas, которая производит датчики.
Одно из самых заметных достижений — руки роботов. Ещё недавно идеальная роботизированная кисть казалась недостижимой мечтой, а теперь:
- роботы захватывают предметы с ювелирной точностью;
- некоторые датчики даже чувствуют, когда касаются человеческой кожи.
Умные помощники: VLA и «мировая модель» — новые типы ИИ
Почему роботы становятся умнее? Всё дело в новых типах ИИ. Вот пара ключевых разработок:
- VLA (vision-language-action) — модель, которая связывает то, что видит камера, с письменными инструкциями. Проще говоря, робот может посмотреть на предмет и понять, что с ним нужно сделать.
- «Мировая модель» — ИИ, который обучается на тысячах изображений и видео. Он учится предсказывать, как поведут себя объекты в реальном мире: например, что произойдёт с яблоком, если его сжать, или как упадёт чашка, если её нечаянно задеть.
Звучит впечатляюще, но до настоящего «универсального робота» ещё далеко.
Охота за данными: где и как учат роботов
Чтобы робот научился выполнять разные задачи, ему нужны огромные объёмы данных. И компании собирают их везде, где только можно:
- ставят камеры на кухнях, чтобы записывать, как люди готовят;
- снимают рабочих на текстильных фабриках в Индии;
- анализируют движения людей в самых разных ситуациях.
«Для роботов общего назначения потребуется больше времени», — признаёт Дэниел Фан из Innodisk, компании, производящей детали для роботов.
«Пока робот не попытается сделать то, что, как вам кажется, он способен сделать, вы ничего не узнаете наверняка», — добавляет Чарли Кемп из Hello Robot (они продают роботов для людей с ограниченной подвижностью).
Безопасность: главная загвоздка на пути к универсальным роботам
С роботами ставки выше, чем с чат-ботами вроде ChatGPT. Если ИИ в чате ошибётся — максимум напишет нелепость. А робот действует в реальном мире, и его ошибка может кого-то поранить.
«Если вы хотите выйти на более социальный уровень, это должно быть безопасно для пользователей, находящихся рядом с роботом», — подчёркивает Валентино Фагард из японской компании XELA Robotics. Они как раз работают над тем, чтобы наделить роботов осязанием.
Инженеры пытаются подстраховаться:
- запрещают машинам сжимать предметы слишком сильно;
- устанавливают ограничения на расстояние до человека;
- программируют чёткие сценарии действий.
Но есть проблема: даже создатели ИИ не всегда понимают, почему система принимает то или иное решение.
«Проблема с так называемой мировой моделью или сквозной виртуальной лабораторией в том, что они недетерминированы, это чёрный ящик», — объясняет Джон Блэк из Brain Corp. Его компания делает роботов для конкретных задач — например, для мытья полов или проверки полок в магазине.
Он прямо говорит: «Они и близко не соответствуют требуемым уровням безопасности». И причина проста: даже разработчики не до конца понимают, как именно эти системы принимают решения.
Что дальше: две главные задачи для учёных и инженеров
Получается, роботы уже умеют многое — но пока либо под присмотром человека, либо в строго заданных рамках. Чтобы они стали по‑настоящему универсальными помощниками, учёным и инженерам предстоит решить две главные задачи:
- Собрать ещё больше данных для обучения ИИ — миллионы примеров человеческих действий в самых разных условиях.
- Сделать ИИ более предсказуемым и безопасным — разобраться, как работают «чёрные ящики», и научиться контролировать их решения в реальном мире.
Как вы думаете, когда появятся по‑настоящему универсальные роботы? Хотели бы вы иметь такого помощника дома? Какие задачи он должен уметь выполнять в первую очередь? Пишите в комментариях! Если статья была интересной — ставьте лайк, чтобы больше людей узнали о реальном положении дел в робототехнике! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить самое интересное.