Главный вызов физического искусственного интеллекта (Physical AI) — отсутствие полезных данных для обучения хорошего робота. Поэтому важно накапливать такие данные, развивать собственные технологии и обучать инженеров. Об этом старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев рассказал на сессии AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности», которая состоялась на конференции «Цифровая индустрия промышленной России». По его словам, человечество накопило огромный объём знаний, записанных в тексте, — именно это позволило совершить прорыв в обучении больших языковых моделей. Сегодня модели предыдущего поколения успешно обучают модели следующего поколения — это самоподдерживающаяся реакция.
«Очень круто и интересно переносить магию больших языковых моделей в реальный мир. Но пока человечество накопило ноль полезных данных для обучения хорошего робота. Никто никогда не описывал связь движения этого робота с его телом, моторами, суставами. Собирать такие данные очень дорого. Для развития робототехники нужно прежде всего накопить достаточный объём данных, которые можно будет использовать для обучения более совершенных моделей», — добавил Белевцев.
Ещё одно отличие физического ИИ от больших языковых моделей — отсутствие объективных бенчмарков для оценки производительности — вместо синтетических тестов обычно показывают видеоролики, по которым сложно понять реальные возможности роботов. Спикер также отметил, что для производства роботов нужен полный технологический стек: железо, софт и искусственный интеллект. Наибольший потенциал робототехника имеет в торговле, коммерции, конвейерах. Пока антропоморфные роботы решают задачи медленнее, чем человек, но если человек делает работу за два часа, а робот за восемь часов, то робота можно поставить в ночную смену — и к утру вся работа будет сделана.
Для развития робототехники в России должны быть собственные технологии. Нужно быть и конструктором, и архитектором таких систем, самостоятельно создавать и разрабатывать их. И необходимо вкладываться в подготовку кадров, причём с самых ранних лет. Белевцев привел в пример китайскую компанию, которая делает только учебных антропоморфных роботов для детей, чтобы оснащать ими школы. Они хотят вырастить новое поколение инженеров. Поэтому важно играть вдолгую, чтобы робототехника в России развивалась, укрепляла технологический суверенитет страны и стимулировала экономику.