Роботы-гуманоиды против синих воротничков: почему заменители человека — это миф, а не реальность

Чат-боты на базе больших языковых моделей (LLM), вроде ChatGPT, уже стали частью повседневной жизни: они помогают в работе, учебе и даже психотерапии. Их успех связан с огромными объемами текстовых данных, на которых обучались модели. Но значит ли это, что совсем скоро появятся роботы, способные заменить строителей, поваров или домашних помощников?

Иллюзия прогресса

Некоторые лидеры IT-индустрии, включая Илона Маска и Дженсена Хуанга, уверены: человечество стоит на пороге эры гуманоидных роботов. Но профессор робототехники Калифорнийского университета в Беркли Кен Голдберг видит ситуацию иначе.

"Я думаю об этом как о хайпе, потому что он настолько опережает реальные возможности роботов. В ближайшие 5-10 лет мы не увидим роботов, способных выполнять сложные бытовые или профессиональные задачи", — считает Голдберг.

Парадокс Моравека

Главная проблема — ловкость. То, что человеку кажется простым — взять бокал или вкрутить лампочку, — для робота остаётся крайне сложной задачей. Это и есть парадокс Моравека: высокоуровневые вычисления машины выполняют легко, а базовые физические действия — почти непосильны.

Сложные манипуляторы с чувствительными захватами пока существуют лишь в виде прототипов. Массовое внедрение таких решений остаётся далёкой перспективой.

"Разрыв в данных"

Языковые модели обучаются на миллиардах страниц текста, объём которых эквивалентен 100 000 годам чтения человеком. Для роботов таких массивов просто не существует. Видео и симуляции не дают точных данных о взаимодействии с предметами в трёхмерной среде.

Пока что роботы учатся через телеоперацию, когда человек управляет ими напрямую, как марионеткой. Но это очень неэффективно: восемь часов работы человека дают лишь восемь часов данных.

Инженерия против "чистых данных"

В робототехнике формируется новый баланс между традиционной инженерией — физикой, математикой, моделями среды — и подходом, основанным исключительно на данных. Голдберг считает, что именно инженерные решения позволяют собирать правильные данные для обучения.

Компании вроде Waymo и Ambi Robotics делают ставку на то, чтобы роботы набирались опыта в реальных условиях и постепенно улучшали свои навыки.

Что будет с рабочими местами

Голдберг уверен: профессии "синих воротничков" в ближайшие десятилетия в безопасности. Автоматизация быстрее развивается там, где задачи формализованы — например, в документообороте или сервисных чатах. А вот заменить строителя или повара машина пока не способна.

"Компьютер не может сказать: "Я понимаю, что вы чувствуете"", — подчёркивает эксперт.

Вывод

Разрыв между умением ИИ работать с языком и неспособностью роботов справляться с физическими задачами остаётся огромным. Ожидания массового появления "человекообразных помощников" в ближайшее время — лишь миф, подпитываемый хайпом.

Интересные факты

1. На планете уже работает более 3,5 млн промышленных роботов, но почти все они выполняют простые действия: сварку, резку или упаковку.

2. Самый быстрый в мире робот-рука способен выполнить до 300 движений в минуту, но ему всё ещё сложно аккуратно взять мягкий предмет.

3. В 2022 году на конференции ICRA более половины исследований по робототехнике были посвящены именно проблеме захватов и манипуляций.