Книга Роботы, страница 55 – Дмитрий Романофф

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 специфических, но критически важных областях, таких как стратегическое планирование или анализ сверхсложных систем.

Современный искусственный интеллект перестал быть абстрактной технологией. Он превратился в комплексную, многослойную архитектуру, где большие языковые модели выполняют роль ядра, а технологии воплощённого интеллекта наделяют это ядро способностью воспринимать и преобразовывать.

Основной вызов наших дней состоит не в создании более умного искусственного интеллекта, а в интеграции его компонентов в надёжные, безопасные и эффективные системы, способные стать настоящими партнёрами человека в реальном мире.

Современная интерпретация искусственного интеллекта — это реальная технология, которая одновременно и ускоряет открытие лекарств от рака, и генерирует дезинформацию. Нейросеть может стать цифровым коллегой, повышающим работоспособность, и источником новых социальных тревог. Мы находимся в точке, где технический прогресс начинает опережать нашу способность осмыслить его последствия.

Будущее искусственного интеллекта будет определяться не столько мощью алгоритмов, сколько качеством ответов на ключевые вопросы: