Голова ACE Robotics заявляє, що штучний інтелект для роботів може досягти прориву, подібного до ChatGPT, вже до 2027 року.

Роботи-людини: на крок ближче до повсякденної роботи

Гуманоїдні роботи вже можуть ходити, танцювати та навіть “боксерувати”, проте їх надійне виконання корисних завдань у мінливому фізичному світі – це ще одна велика задача для штучного інтелекту. Ван Сяоган, голова ACE Robotics, впевнений, що завдяки новим ІІ-моделям і реальним тренувальним даним роботи незабаром отримають інтелект, який дозволить їм виходити далеко за межі демонстраційного рівня, впроваджуючись у комерційне життя (зазначено у звіті Reuters).

Переосмислення інтегрованого інтелекту: бачення ACE Robotics

За словами Вана, «момент ChatGPT» для втіленого інтелекту очікується вже до кінця наступного року, що буде обумовлено розвитком моделей світу та збором даних про навколишнє середовище. Стартап ACE Robotics, заснований у липні 2025 року, працює над створенням ІІ-моделей для гуманоїдних роботів. Підтриманий крупними гравцями, як Ant Group і SenseTime, стартап залучив понад 100 мільйонів доларів у першій половині 2026 року і планує вийти на біржу «якомога швидше».

Основні проблеми на шляху розвитку

Незважаючи на стрімке поширення великих мовних моделей, таких як ChatGPT чи DeepSeek, роботи поки що не здатні ефективно виконувати різноманітні завдання у незнайомому середовищі. Найбільша складність — обмежена кількість реальних тренувальних даних.

Що таке embodied AI та світові моделі роботів?

Embodied AI – це напрямок, який дозволяє роботам і фізичним агентам сприймати навколишній світ, аналізувати його та перетворювати прийняті рішення у конкретні дії за допомогою сенсорів та виконавчих механізмів. Паралельно світові моделі допомагають штучному інтелекту розуміти, як функціонує фізичний світ, шляхом навчання поведінки об’єктів і середовища.

Для роботів це означає прогнозувати наслідки своїх рухів, взаємодії з предметами чи оточенням ще до початку дії.

Обсяг навчальних даних – ключова складова успіху

За словами Вана, “За останні роки індустрія накопичила близько 100 тисяч годин даних, що значно недостатньо для навчання базових моделей embodied AI.”

Глобальні зусилля: хто ще розвиває embodied AI?

Інші дослідницькі групи теж експериментують з подібними підходами. У жовтні представили HumanoidExo – носимий екзоскелет, який захоплює рухи людини для навчання роботів. Деякі компанії розробляють власні ІІ-моделі для роботів:

1. У січні Boston Dynamics показала виробничу версію гуманоїда Atlas, відзначивши, що штучний інтелект наблизив робота до комерційного викoристання.
2. У червні Alibaba презентувала Qwen-Robot Suite — набір ІІ-моделей для допомоги роботам у навігації, виконанні фізичних завдань і моделюванні реального світу.