Роботы - Дмитрий Романофф
Современный искусственный интеллект вышел далеко за рамки лабораторных экспериментов, превратившись в двигатель для экономики и науки. Если в 2022–2023 годах мир восхищался способностью ChatGPT генерировать тексты и изображения, то 2025 год стал временем агентов или интеллектуальных систем, способных самостоятельно планировать и выполнять многошаговые задачи. Они могут анализировать почту, планировать встречи, проводить исследования или даже писать и исполнять код. На тестах по программированию лучшие модели за год совершили колоссальный скачок с 4,4 % до 71,7 % решённых задач. Компании всё чаще видят в них не инструмент, а будущих цифровых коллег. Это мощнейший шаг в сторону появления роботов сотрудников.
При этом происходит стремительное удешевление технологий. Сегодня небольшая модель Microsoft Phi-3-mini с 3.8 млрд параметров может показывать уровень знаний, сравнимый с гигантской моделью прошлых лет, имевшей в 142 раза больше параметров. Разрыв между мощными закрытыми и качественными открытыми моделями сократился до минимума, с 8 % до 1,7 % за год. Это резко снижает порог входа и позволяет внедрять искусственный интеллект на устройствах с ограниченными ресурсами.
В химии Нобелевская премия 2024 года была присуждена за AlphaFold. Это система, предсказывающая структуру белков с беспрецедентной точностью. Модели вроде Google DeepMind’s GNoME помогают открывать новые материалы. В медицине искусственный интеллект не только диагностирует на уровне лучших специалистов, но и помогает разрабатывать персонализированные планы лечения, экономя время врачей.
Внедрение искусственного интеллекта стало массовым. 78 % организаций в мире сообщили об его использовании в 2024 году, что составляет 55 % рост за год. Эффект налицо. 71 % компаний отмечают рост выручки в маркетинге и продажах, а 49 % фиксируют экономию в сервисных операциях. Также, искусственный интеллект работает как уравнитель в кадрах, повышая производительность низкоквалифицированных сотрудников и сокращая разрыв с высококвалифицированными специалистами. Несмотря на ошеломляющий прогресс, развитие наталкивается на фундаментальные вызовы, которые требуют не только технических, но этических, правовых и социальных компромиссов.
Качество данных.
Модели учатся на данных, созданных людьми и поэтому воспроизводят социальные стереотипы. Например, ассоциируя женщин с гуманитарными ролями. Сложные нейросети не объясняют, как пришли к выводу, что критично для медицины, юриспруденции и финансов. Кто несёт ответственность за ошибку искусственного интеллекта? Разработчик, оператор или пользователь? Необходима чёткая правовая база, определение ролей и международное сотрудничество в стандартизации.
Обучение больших моделей требует колоссальных энергозатрат. Спрос на вычислительные мощности удваивается примерно каждые полгода. Необходима разработка более энергоэффективных чипов, хотя их эффективность и растёт на 40 % в год. Несмотря на выдающиеся успехи, модели все ещё плохо справляются с многошаговым логическим рассуждением и планированием в динамичной среде. Необходимо развитие новых архитектур и подходов, таких как поиск в дереве рассуждений. Число зафиксированных инцидентов, связанных с искусственным интеллектом, выросло в 2024 году на 56,4 %, подчёркивая актуальность этих проблем.
Хотя современный искусственный интеллект часто ассоциируется у людей с чат-ботами и генерацией текста, уже сегодня существуют куда более продвинутые решения. Искусственный интеллект — это целая экосистема технологий, где большие языковые модели являются лишь частью «цифрового мозга», который обретает тело, способности и новое качество в физическом мире. Мы стоим на пороге новой эры воплощённого интеллекта, где машины не просто обрабатывают информацию, а взаимодействуют с реальностью, адаптируются и действуют автономно.
Большие языковые модели, такие как GPT и их отечественные аналоги, стали технологическим фундаментом последних лет. Их сила заключается в обучении на колоссальных массивах текстовых данных, что позволяет им:
1. Понимать и генерировать человеческий язык с высокой степенью связности и креативности.
2. Рассуждать и делать логические выводы в рамках предоставленного контекста.
3. Выступать в роли универсальных интерфейсов для доступа к информации и другим сервисам.
Однако ключевое ограничение больших языковых моделей в том, что они не имеют прямого доступа к физическому миру, его законам и обратной связи. Команда «подай стакан воды» для чистой языковой модели — это абстракция, не подкреплённая сенсорным восприятием и моторными навыками.
Воплощённый искусственный интеллект.
Это принципиально новый подход, стирающий границу между цифровым и физическим миром, на стыке робототехники, компьютерного зрения и машинного обучения, цель которого состоит в создании интеллектуальных агентов, обладающих телом или его симуляцией и способных активно взаимодействовать с окружением.
Если классический искусственный интеллект учится на статичных наборах данных, то воплощённый учится через непрерывное взаимодействие и обратную связь. Его ключевая формула закладывается через восприятие, познание и действие.
Переход от запрограммированного к воплощённому искусственному интеллекту является ключевым сдвигом в робототехнике ближайших лет, знаменующим переход от простой автоматизации к адаптивному интеллекту.
Физический искусственный интеллект.
Концепция физического искусственного интеллекта воплощается в роботах нового поколения и выходит за рамки только программирования. Их создание стало возможным благодаря нескольким прорывным технологиям:
1. VLA-модели через эволюцию LLM. Модели VLA, такие как RT-2 от Google DeepMind, обучаются не только на текстах, но и на миллионах часов видео с действиями роботов и соответствующих команд. Они учатся воспринимать последовательности движений как «токены» в языке, создавая связь между абстрактной командой «убери пролитый сок», визуальной сценой и конкретными моторными действиями.
2. Тренировочные площадки. Обучение робота в реальном мире дорого, медленно и опасно. Технология Sim2Real решает эту проблему. Роботы «проживают» тысячи лет в высокоточной физической симуляции вроде NVIDIA Isaac Sim, где методом проб и ошибок через обучение с подкреплением, они осваивают ходьбу, захват предметов и восстановление после падений. Затем отработанные алгоритмы переносятся на реальных роботов.
3. Новое поколение аппаратного обеспечения. Такие роботы, как Atlas от Boston Dynamics, Digit от Agility Robotics или доступный R1 от Unitree, покидают лаборатории и начинают внедряться на производствах и в логистических центрах.
4. Разрабатываются системы на базе когнитивных и коллаборативных роботов, способных безопасно работать рядом с человеком, понимать его намерения и адаптироваться к изменяющимся задачам. Например, это особенно эффективно в здравоохранении или точном производстве.
5. Периферийные вычисления. Мощные компактные устройства, такие как NVIDIA Jetson, позволяют запускать сложные нейросети прямо на борту робота, обеспечивая мгновенную реакцию без задержек на связь с облаком.
Инновационные системы.
Помимо воплощённого интеллекта, формируются и другие передовые направления. Эксперты в России и мире выделяют среди них:
1. Системы, способные не только анализировать данные, но и генерировать научные гипотезы, планировать эксперименты и совершать открытия в химии, биологии и других науках.
2. Технологии, создающие прямые каналы связи между нейронной активностью мозга и внешними устройствами, открывающие путь к принципиально новым способам управления и коммуникации.
3. Исследования, направленные на создание систем, превосходящих человеческие когнитивные возможности в
