Разработчики «мозгов» для роботов пытаются выйти из своей «эры GPT-2»
Физический ИИ и робототехника привлекают огромные инвестиции, но разработчики признают: «мозгам» роботов пока не хватает данных и надёжности для по-настоящему полезной работы — это подтвердило резкое падение акций китайской Unitree сразу после успешного IPO.
Физический искусственный интеллект стал одной из самых горячих тем венчурных инвестиций: компании привлекают огромные суммы, пытаясь перенести успехи языковых моделей в робототехнику. Этот энтузиазм проявился, когда китайский производитель роботов Unitree вышел на биржу с оценкой в 66 миллиардов долларов. Однако уже через неделю акции компании потеряли почти половину стоимости — аналитики указывают на главную проблему: физические возможности роботов растут, но они всё ещё не умеют надёжно выполнять работу, создающую реальную ценность.
На конференции Actuate, число участников которой с 2023 года выросло втрое и в этом году достигло около 1500 человек, царил энтузиазм, смешанный с тревогой из-за того, что один из участников назвал «кризисом данных в робототехнике» — нехваткой качественных данных для обучения моделей. Создание по-настоящему универсального робота остаётся делом далёкого будущего, а нынешние методы обучения пока не дают коммерчески надёжных продуктов.
Основатель стартапа Antioch, занимающегося симуляциями, Гарри Мелсоп считает, что физический ИИ сейчас находится в своей «эре GPT-2» — на этапе, предшествовавшем прорыву, который привёл к появлению ChatGPT. Чтобы преодолеть этот барьер, потребуется больше данных и вычислительных мощностей, особенно графических процессоров, подходящих для качественных симуляций.
Дальше всех, по общему мнению, продвинулись разработчики автономного транспорта — отчасти потому, что им проще собирать данные, а их основная задача (избегать столкновений) проще, чем манипуляция предметами. Именно поэтому автопроизводители, включая Tesla с её роботом Optimus, а также компании Wayve и Uber, запустили собственные лаборатории по разработке человекоподобных роботов.
В отрасли продолжается спор о том, стоит ли развивать универсальные модели или сосредоточиться на узких задачах. Компании с узкой специализацией — например, установщик солнечных панелей Gritt, промышленная Agility и Bedrock, использующая автономные экскаваторы, — уже применяют роботов на практике, тогда как универсальные человекоподобные роботы по-прежнему в основном остаются в лабораториях.
Мнения о том, когда наступит «момент ChatGPT» для робототехники, расходятся. Глава Wayve Алекс Кендалл считает, что таким триггером станет доступное и надёжное автономное вождение, а глава Genesis AI Теофиль Жерве — что это произойдёт, когда робот сможет надёжно выполнять простые физические задачи по голосовым командам на естественном языке. Глава Foxglove Адриан Макнил вообще сомневается, что случится единый переломный момент, предсказывая вместо этого постепенное появление полезных и доступных домашних роботов — по аналогии с Apple II.
