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».
Узнайте больше в полной версии ➞Как отметил Андрей Белевцев, человечество накопило огромный объем 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 объем данных, которые можно будет использовать для обучения более совершенных моделей», — отметил Андрей Белевцев.
Еще одно отличие физического ИИ от больших языковых моделей — отсутствие объективных бенчмарков для оценки производительности, добавил Андрей Белевцев. Вместо синтетических тестов обычно показывают видеоролики, по которым сложно понять реальные возможности роботов.
«Сегодня все стали думать о моделях VLA (vision, language, action). Буква L здесь неслучайна: текстовая модальность связывает зрение и действия робота. Через несколько шагов буква L исчезнет, но сейчас она позволяет двигаться быстрее. В Сбере мы начинаем строить системы, которые способны видеть, понимать происходящее и действовать в ответ. Наша модель Green-VLA на основе "ГигаЧат" стала победителем международного конкурса, который проводит один из ведущих мировых производителей роботов», — отметил Андрей Белевцев.
По мнению Андрея Белевцева, 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.
Андрей Белевцев подчеркнул: 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, причем с самых ранних лет. Например, в Китае есть компания, которая делает только учебных антропоморфных роботов для детей, чтобы оснащать ими китайские школы. Они хотят вырастить новое поколение инженеров. Поэтому важно играть вдолгую, чтобы робототехника в России развивалась, укрепляла технологический суверенитет страны и стимулировала экономику.