Несмотря на стремительный прогресс в робототехнике и искусственном интеллекте, по-настоящему универсальные гуманоидные роботы по-прежнему в основном заперты в исследовательских лабораториях и специализированных промышленных условиях. Видение андроидов, бесшовно интегрированных в повседневную жизнь — наливающих напитки, выполняющих домашние дела или просто идущих по улице, не падая — остаётся упрямо недостижимым. Основная проблема не в создании самих машин; она в том, чтобы заставить их надежно функционировать в хаотичном и непредсказуемом реальном мире.
Разрыв Между Реальностью и Заводскими Цехами
Миллионы роботов уже выполняют повторяющиеся задачи на заводах, пылесосят полы и косят газоны. Но это специализированные инструменты. Такой универсальный гуманоидный робот, как в научной фантастике — например, C-3PO или Долорес Абернати — требует гораздо более глубокого уровня адаптивности. Робот может безупречно исполнить танцевальный номер на ровной поверхности, но добавьте неровные тротуары, скользкие лестницы или непредсказуемое поведение людей, и система даёт сбой. Представьте себе, как вы ориентируетесь в захламленной спальне в темноте, держа в руках полную миску супа: каждый шаг требует постоянной перекалибровки и оценки ситуации.
Искусственный Интеллект Пока Не Решение…
Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, не решают эту проблему. Они превосходно обрабатывают информацию, но лишены телесного знания. LLM могут идеально описать плавание, но они никогда не чувствовали ветра или не держали парус в руках. Как отмечает главный научный сотрудник Meta по ИИ Ян ЛеКун, четырехлетний ребёнок уже обработал в 50 раз больше визуальных данных, чем самые большие LLM, на которых их обучают. Дети учатся на многолетнем физическом опыте; существующие наборы данных ИИ по сравнению с этим ничтожно малы и сосредоточены на неверного рода информации. Миллионы стихотворений не научат робота складывать белье.
Два Подхода, Оба Несовершенны
Робототехники преследуют две основные стратегии, чтобы преодолеть этот разрыв. Первая — демонстрация, при которой люди дистанционно управляют роботами (часто через виртуальную реальность), чтобы создать наборы данных для обучения. Вторая — симуляция, позволяющая системам ИИ практиковать задачи тысячи раз быстрее, чем люди. Однако оба метода натыкаются на «разрыв между реальностью и симуляцией». Задачи, смоделированные в виртуальной среде, могут с треском провалиться в реальном мире из-за бесчисленных упущенных деталей: трения, неровных поверхностей, непредсказуемого освещения.
Неожиданная Сложность Бытовых Задач
Даже, казалось бы, простые задачи невероятно сложны для роботов. Представьте себе, как вы заглядываете в набитый спортивный зал в поисках конкретной рубашки. Человеческая рука мгновенно чувствует текстуры, формы и сопротивление, позволяя нам идентифицировать предметы на ощупь, не вытаскивая всё подряд. Именно поэтому первые Всемирные Игры Гуманоидных Роботов, на которых участвовали роботы-футболисты и боксёры, не имели успеха. Люди хотят не спортивных роботов; они хотят машины, которые могут складывать белье, убирать собачьи фекалии или вытирать арахисовое масло со своих рук.
Параллели с Самоуправляемыми Автомобилями
Задача похожа на ту, с которой сталкиваются самоуправляемые автомобили. Tesla и другие компании собирают огромные объёмы данных о вождении, чтобы обучить свои системы ИИ. Однако дома, строительные площадки и открытые пространства гораздо более хаотичны, чем автомагистрали, что делает эту проблему экспоненциально сложнее.
Будущее Остаётся Неопределённым
Современные роботы предназначены для контролируемых сред — складов, больниц или чётко определённых тротуаров — и выполняют одну конкретную работу. Agility Robotics’ Digit переносит складские поддоны; роботы Figure AI работают на сборочных линиях. Эти машины полезны, но далеки от того, чтобы быть универсальными помощниками. Эксперты расходятся во мнениях о том, когда (или если) этот разрыв закроется. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг предсказывает прорыв «через несколько лет», в то время как робототехник Родни Брукс предупреждает, что прибыльные развёртывания «более чем через десять лет», ссылаясь на проблемы безопасности. Его совет? Держитесь на расстоянии не менее трёх метров от полноразмерных ходячих роботов.
В конечном итоге мечта об вездесущих гуманоидных роботах остаётся лишь мечтой. Фундаментальные ограничения существующих технологий предполагают, что настоящая универсальность остаётся далёкой целью, требующей прорывов в аппаратном обеспечении и ИИ, которых пока не видно на горизонте.
