Гуманоидного робота научили думать как человек: его поведение удивило разработчиков

Фото: скриншот

Китайские производители гуманоидных роботов переключают внимание с совершенствования аппаратной части на искусственный интеллект, который позволит машинам самостоятельно ориентироваться в окружающей среде и выполнять реальные задачи. Теперь роботов учат не просто следовать заранее заданным командам, а наблюдать за людьми, перенимать их навыки и даже находить собственные решения. Один из таких экспериментов закончился необычным поведением машины, пишет издание Portfolio.hu.

Речь идет о так называемом "embodied AI" — искусственном интеллекте, интегрированном в физические машины. В отличие от обычных чат-ботов, обучающихся преимущественно на текстовых данных, таким ИИ-моделям нужно понимать физические свойства предметов, движения и последствия собственных действий.

Насколько быстро развивается это направление, показывают инвестиции. По сведениям исследовательской компании ITjuzi, в первой половине 2026 года китайские разработчики роботизированного ПО привлекли 93,5 млрд юаней (около $13 миллиардов) в рамках 322 сделок. Это в пять раз больше, чем за аналогичный период прошлого года.

Поскольку жесткая конкуренция на рынке приводит к снижению стоимости оборудования, производители осознали, что основную прибыль в будущем будет приносить не сам робот, а управляющий им искусственный интеллект. Поэтому инвестиции все активнее направляются в разработку программного обеспечения. Китайские стартапы X Square, Galaxea и Spirit AI уже достигли оценочной стоимости около $3 млрд каждый.

За лидерство в этой сфере развернулась серьезная конкуренция между американскими и китайскими разработчиками. Американские стартапы Physical Intelligence, Skild AI и Generalist имеют преимущества благодаря передовым исследованиям и доступу к мощным вычислительным чипам. Например, модель GEN-1.5 компании Generalist способна выполнять 60% простых задач после просмотра демонстрации продолжительностью 3-12 секунд. Китайские компании, напротив, делают ставку на развитую производственную базу и тесное сотрудничество с промышленными предприятиями.

Например, X Square представила технологию, позволяющую роботу научиться обращаться с предметами по одному видеоролику с участием человека. При этом модели не требуется проходить отдельное обучение для каждой новой задачи.

Как гуманоидные роботы учатся на примере людей

В отличие от чат-ботов, обученных на текстовых данных, роботам необходимы примеры из реального физического мира. Им нужно научиться делать самые разные действия – от захвата предметов до работы с гибкими кабелями. Для сбора таких данных китайские компании используют разные подходы. Spirit AI наняла тысячу человек для записи повседневных и промышленных операций, а ACE Robotics применяет носимые датчики, которые фиксируют движения сотрудников магазинов и гостиниц, а также силу захвата предметов.

Подразделение Ant Group, занимающееся робототехникой, Robbyant обучило свою модель на 160 тыс. часов материалов, включая 50 тыс. часов записей движений роботов под управлением людей. Систему протестировали на 20 моделях роботов от 17 производителей, чтобы проверить возможность ее универсального применения.

Другие компании, например DexForce, используют виртуальные симуляции. Такой подход позволяет подготовить Андроидов к выполнению отдельных высокоточных промышленных операций за 6-8 часов с точностью выше 99,9%. Но эксперты отмечают, что виртуальные среды пока не способны полностью воспроизводить физические взаимодействия реального мира.

Технология уже выходит за пределы лабораторий и находит применение на практике. Во время одного из экспериментов JoyIn Technology робот, который не мог дотянуться до высокого шкафа, после просмотра видео с человеком самостоятельно подвинул к нему коробку и попытался забраться на нее.

В промышленных условиях испытания проходят по более строгим стандартам. На заводе производителя аккумуляторов CATL в Чжэнчжоу роботы Spirit AI уже подключают гибкие провода с успешностью почти 99%. Тем временем машины Robbyant помогают собирать заказы в двух аптеках Шанхая под наблюдением сотрудников.

Вместе с тем развитие китайской робототехнической отрасли сталкивается с серьезными препятствиями. Из-за экспортных ограничений США ощущается нехватка передовых чипов Nvidia, а привлечение средств через фондовый рынок сдерживают завышенные оценки стоимости компаний и ужесточение регулирования на фоне насыщения рынка. Чтобы компенсировать нехватку вычислительных мощностей, разработчики создают более эффективные модели, используют синтетические данные и рассматривают чипы отечественных производителей, в том числе Huawei.

Многие участники рынка связывают следующий технологический прорыв с новыми поколениями базовых ИИ-моделей. Основатель Unitree Ван Синсин в сентябре рассказал, что компания получила обнадеживающие результаты при тестировании GPT-6 от OpenAI на своих роботах. По его мнению, настоящая революция в робототехнике произойдет с появлением GPT-7, ожидаемого в 2026 году. Переломным моментом станет способность машин выполнять не менее 80% задач по голосовым командам даже в незнакомой обстановке.

Но до массового внедрения таких систем еще далеко. По оценке консультанта в области робототехники Георга Штилера, даже если разработчикам удастся добиться подобных результатов во время демонстраций, для надежного использования гуманоидных роботов в бизнесе потребуются годы, а не месяцы.

Карпова Рада
Журналист ARDinform