Гуманоидные роботы могут научиться понимать речь уже в 2027 году
Гуманоидные роботы могут сделать заметный шаг в развитии уже в ближайшие годы: начиная с 2027 года они смогут понимать команды на естественном языке и выполнять широкий спектр физических задач. При этом до полноценного использования таких машин в домашних условиях ещё предстоит решить ряд технических проблем.
Об этом заявил Гао Ян, сооснователь и главный научный специалист китайской компании Qianxun Intelligence, а также доцент кафедры робототехники Университета Цинхуа. Его слова приводит Reuters.
«Мозг» остаётся слабым местом роботов
За последние годы аппаратные возможности китайских гуманоидных роботов значительно выросли. Современные машины уже способны бегать, танцевать и выполнять сложные акробатические движения, включая сальто по команде.
Однако дальнейшее развитие отрасли всё больше зависит не от механики, а от программного обеспечения. Производители пытаются научить роботов самостоятельно понимать окружающую обстановку, планировать действия и выполнять задачи, которые имеют практическую экономическую ценность.
Это направление обычно называют воплощённым искусственным интеллектом (embodied AI).
По словам Гао Яна, именно «мозг» сейчас остаётся наиболее слабым элементом всей технологической системы робота.
Роботы смогут понимать естественную речь
В Qianxun Intelligence рассчитывают, что к середине 2027 года роботы достигнут уровня, который Гао Ян сравнивает с ранними поколениями GPT.
В таком сценарии человеку не потребуется заранее программировать каждое действие машины. Достаточно будет сформулировать задачу обычным языком, после чего робот сможет интерпретировать команду, выбрать последовательность действий и попытаться выполнить её в физическом мире.
Таким образом, следующий важный этап развития гуманоидных роботов связан не столько с улучшением внешней механики, сколько со способностью связывать человеческие инструкции с конкретными действиями.
Отрасль ждёт собственного «момента ChatGPT»
Робототехническая индустрия рассчитывает на программный прорыв, который позволит превратить передовые разработки в массовые продукты.
Аналогией для отрасли служит запуск ChatGPT в 2022 году. После появления чат-бота генеративный ИИ быстро вышел за пределы исследовательских лабораторий и стал использоваться широким кругом пользователей.
Производители гуманоидных роботов ожидают аналогичного перехода: от впечатляющих демонстраций физических возможностей к машинам, способным самостоятельно выполнять полезную работу.
Qianxun Intelligence собирает данные для обучения роботов
Для обучения своих роботов Qianxun Intelligence привлекла около 1000 контрактных сотрудников по всей территории Китая. Они собирают данные о действиях людей и взаимодействии с реальным окружающим миром.
По данным компании, в структурированной обстановке гостиной её роботы уже способны выполнять простые задачи с успешностью около 90%.
Однако в реальных условиях количество возможных ситуаций значительно выше. Роботу приходится учитывать расположение предметов, их свойства, неожиданные изменения обстановки и действия человека.
Сначала заводы и магазины, затем дома
Гао Ян ожидает, что ближайшие один-два года станут начальным периодом внедрения гуманоидных роботов в промышленности.
Следующим этапом могут стать коммерческие сервисы, где роботы будут выполнять относительно простые повторяющиеся задачи. Домашнее использование, по его словам, значительно сложнее.
В Qianxun Intelligence отмечают заметный прогресс по сравнению с моментом основания компании. Ранее робот мог успешно выполнять отдельные действия вроде наливания воды или складывания одной вещи. Теперь машины способны перемещаться в более просторных помещениях и последовательно выполнять более сложные рабочие процессы.
Тонкая моторика остаётся проблемой
Несмотря на прогресс, универсальными помощниками гуманоидные роботы пока не стали.
Одной из проблем остаются действия, требующие высокой точности. Например, роботу по-прежнему сложно выполнять некоторые операции вроде откручивания крышки бутылки.
Ещё сложнее для современных систем задачи, с которыми робот никогда ранее не сталкивался. Для их выполнения машине необходимо не просто воспроизводить знакомые движения, а обобщать полученные знания и самостоятельно адаптироваться к новой ситуации.
Именно способность справляться с незнакомыми задачами станет одним из ключевых испытаний для следующего поколения гуманоидных роботов.