Левин и его коллеги надеются, что благодаря VLAs для достижения успеха им потребуется з... — 16 июня 2026 г. в 17:20:29.752
Левин и его коллеги надеются, что благодаря VLAs для достижения успеха им потребуется значительно меньше данных. Под залом заседаний, где я беседовал с Левином, целая команда сотрудников обучала роботов выполнять, казалось бы, банальные задачи: складывать рубашки, расставлять подушки на полках, завязывать банты на коробках с подарками. Как я узнал, за углом располагались два склада с макетами супермаркетов, спален и кухонь, которые каждую неделю обновлялись, чтобы роботы и модели искусственного интеллекта от Physical Intelligence могли научиться справляться с различными задачами. Компания также тестировала своих роботов в реальных домах, чтобы проверить, как они справятся с беспорядком в реальной жизни. Этот сорт — один из ключевых ингредиентов, благодаря которому был достигнут поразительный прогресс, в том числе в обучении роботов обобщать задачи, с которыми они раньше не сталкивались. Недавняя модель под названием π0.7 смогла приготовить батат во фритюрнице, следуя пошаговым голосовым инструкциям человека, хотя никогда раньше не пользовалась фритюрницей. Скорость прогресса за те два года, что работает Physical Intelligence, удивила Левина. «На самом деле все происходит гораздо быстрее, чем мы думали», — говорит он. Другие компании тоже обратили на это внимание. Множество стартапов с многомиллиардными бюджетами, а также более крупные компании, такие как Amazon и Google DeepMind, пытаются разработать собственных универсальных роботов. Несмотря на стремительный прогресс, пока сложно предсказать, насколько быстро будет развиваться эта область. Такие компании, как OpenAI и Anthropic, работающие в сфере искусственного интеллекта, добились впечатляющих результатов, но робототехнические компании зачастую продвигаются медленнее. Каждому исследователю в области робототехники знаком парадокс Моравека: в 1988 году ученый-компьютерщик Ганс Моравек заметил, что роботам легко освоить такие игры, как шахматы, или набрать высокий балл в тестах на IQ, но при этом «сложно или даже невозможно наделить их навыками годовалого ребенка в том, что касается восприятия и подвижности». По словам Познера, пока неясно, какой объем данных потребуется для того, чтобы подготовить роботов к использованию в реальных условиях. «Я бы сказал, что сейчас мы наблюдаем первые признаки того, что может произойти нечто интересное, но вопрос в том, действительно ли это верный путь». Он считает, что до успеха в реальном мире еще далеко, отчасти потому, что пользователи будут испытывать роботов на прочность. «Люди по своей природе склонны к соперничеству. Им нравится издеваться над роботами, хотя бы просто ради забавы, — говорит Познер. — Верю ли я, что в ближайшее время эти технологии получат широкое распространение и что бизнес-модель, основанная на них, будет приносить прибыль? Нет, определенно нет. Мне в это очень сложно поверить». Автор: Алекс Уилкинс