Разработчики «мозгов» для роботов считают, что отрасль находится на уровне эпохи GPT-2

Робототехника быстро привлекает инвестиции, но универсальным машинам всё ещё не хватает данных и способности надёжно выполнять полезную физическую работу.

Участники конференции Actuate, посвящённой моделям физического искусственного интеллекта, сравнили нынешнее состояние отрасли с «эпохой GPT-2» — периодом до появления ChatGPT, когда потенциал больших моделей уже был заметен, но им не хватало масштаба данных и вычислений.

По данным организатора конференции Foxglove, с 2023 года число участников Actuate утроилось и достигло 1500 человек. Одновременно компании всё чаще говорят о «кризисе данных»: для обучения универсальных роботов недостаточно разнообразных и качественно размеченных примеров взаимодействия с физическим миром.

Узкие системы умеют выполнять отдельные операции, а универсальные модели пока не обеспечивают стабильность, необходимую коммерческому производству. Разработчики пытаются воспроизвести путь языковых моделей: расширяют наборы данных, экспериментируют с режимами обучения, симуляцией и обучением с подкреплением. Для реалистичных симуляторов требуются большие вычислительные мощности и графические процессоры с эффективной трассировкой лучей.

Дальше других продвинулись беспилотные автомобили. Они могут собирать данные с машин, которыми управляют люди, а их основная задача — избегать столкновений. Манипуляция предметами в непредсказуемой среде значительно сложнее. Поэтому эффектные спортивные и демонстрационные возможности гуманоидов пока не означают, что они готовы надёжно создавать экономическую ценность на заводах и в домах.