В среду Boston Dynamics и Исследовательский институт Toyota Research Institute (TRI) обнародовали планы по внедрению искусственного интеллекта в электрический робот-гуманоид Atlas. Сотрудничество позволит использовать результаты работы, проделанной TRI в области больших поведенческих моделей (LBM), которые работают по аналогии с более привычными большими языковыми моделями (LLM), используемыми на таких платформах, как ChatGPT.
В сентябре прошлого года TechCrunch посетил кампус TRI в Бэй-Ареа, чтобы поближе познакомиться с работой института по обучению роботов. В исследовании, опубликованном на прошлогодней конференции Disrupt, глава института Джилл Пратт объяснил, как лаборатории удалось добиться 90-процентной точности при выполнении роботами домашних задач, таких как переворачивание блинов, благодаря ночному обучению.
“В машинном обучении до недавнего времени существовал компромисс, где это работает, но вам нужны миллионы обучающих кейсов”, – объяснял тогда Пратт. “Когда вы занимаетесь физическими упражнениями, у вас не хватает времени на такое количество упражнений, и машина выйдет из строя прежде, чем вы дойдете до 10 000. Сейчас кажется, что нам нужны десятки упражнений. Причина, по которой их так много, заключается в том, что нам нужно внести разнообразие в тренировочные кейсы. Но в некоторых случаях это меньше”.
Boston Dynamics хорошо подходит для TRI с точки зрения аппаратного обеспечения. Производитель программного обеспечения внес свой вклад в разработку программного обеспечения и искусственного интеллекта для своих собственных систем, но методы работы, необходимые для обучения роботов выполнению сложных задач с полной автономией, – это совсем другое дело.
Джилл Пратт выступает на конференции TC Sessions: Robotics 2017 Фото:TechCrunch
“Для индустрии робототехники еще никогда не было более захватывающего времени, и мы с нетерпением ожидаем совместной работы с TRI, чтобы ускорить разработку гуманоидов общего назначения”, – отмечает генеральный директор Boston Dynamics Роберт Плейтер в своем заявлении. – Это партнерство является примером того, как две компании с мощной научно-исследовательской базой объединяются для решения многих сложных задач и создания полезных роботов, которые решают реальные задачи”.
В апреле компания Boston Dynamics представила свой дизайн электрического Atlas, который, наконец, положил конец более крупному гидравлическому аналогу humanoid. Хотя с тех пор мы почти не видели робота, в августе TechCrunch удалось опубликовать короткое видео, на котором робот делает отжимания. Как и в первом видео Atlas, демонстрация быстрого отжимания была хорошей демонстрацией замечательной силы робота.
Главные конкуренты Boston Dynamics в области человекоподобных роботов, в том числе Agility, Figure и Tesla, в первую очередь решили создать собственные команды ИИ. Сделка между Boston Dynamics и TRI особенно интересна, учитывая, что этими организациями руководят Hyundai и Toyota – прямые конкуренты в автомобильной отрасли.
Автор изображения: Boston Dynamics
Между тем, у Boston Dynamics есть собственное исследовательское подразделение – Институт искусственного интеллекта (ранее Boston Dynamics AI Institute). Хотя институтом руководит основатель и бывший генеральный директор Boston Dynamics Марк Райберт, он сохраняет независимость от Boston Dynamics как таковой. Это также значительно более молодая организация, которая все еще находится в процессе формирования своей команды. Компания TRI, со своей стороны, стала меньше вкладываться в аппаратную составляющую уравнения.
Целью всего этого является создание по-настоящему универсальной машины. Иными словами, система, которая, по сути, способна обучаться и выполнять все то, что может делать человек, и, предположительно, даже больше. В то время как мы видели, что аппаратное обеспечение роботов эволюционировало все ближе к такому уровню сложности, то, что приближается к общему интеллекту, является гораздо более крепким орешком.
Безусловно, появление SDK для систем помогло значительно расширить спектр задач, которые могут выполнять роботы, такие как Spot от Boston Dynamics, до настоящего искусственного интеллекта общего назначения еще далеко – если мы когда-нибудь доберемся до этого.
