Китайські компанії вчать гуманоїдних роботів поводитися як люди: що вони вже вміють

Китайські компанії навчають гуманоїдних роботів людській поведінці / фото ua.depositphotos.comКитайські виробники гуманоїдних роботів переносять увагу з удосконалення апаратної частини на штучний інтелект, який дозволить машинам самостійно орієнтуватися в навколишньому середовищі та виконувати реальні завдання.

Тепер роботів навчають не просто виконувати заздалегідь задані команди, а спостерігати за людьми, переймати їхні навички та навіть знаходити власні рішення. Один із таких експериментів закінчився незвичайною поведінкою машини, пише видання Portfolio.hu.

Йдеться про так званий “embodied AI” – штучний інтелект, інтегрований у фізичні машини. На відміну від звичайних чат-ботів, які навчаються переважно на текстових даних, таким моделям ШІ потрібно розуміти фізичні властивості предметів, рухи та наслідки власних дій.

Про те, наскільки швидко розвивається цей напрямок, свідчать інвестиції. За даними дослідницької компанії ITjuzi, у першій половині 2026 року китайські розробники роботизованого ПЗ залучили 93,5 млрд юанів (близько $13 мільярдів) у рамках 322 угод. Це в п’ять разів більше, ніж за аналогічний період минулого року.

Оскільки жорстка конкуренція на ринку призводить до зниження вартості обладнання, виробники усвідомили, що основний прибуток у майбутньому приноситиме не сам робот, а штучний інтелект, що ним керує. Тому інвестиції дедалі активніше спрямовуються на розробку програмного забезпечення. Китайські стартапи X Square, Galaxea та Spirit AI вже досягли оціночної вартості близько $3 млрд кожен.

За лідерство в цій сфері розгорнулася серйозна конкуренція між американськими та китайськими розробниками. Американські стартапи Physical Intelligence, Skild AI та Generalist мають переваги завдяки передовим дослідженням і доступу до потужних обчислювальних чіпів. Наприклад, модель GEN-1.5 компанії Generalist здатна виконувати 60% простих завдань після перегляду демонстрації тривалістю 3–12 секунд. Китайські компанії, навпаки, роблять ставку на розвинену виробничу базу та тісну співпрацю з промисловими підприємствами.

Наприклад, X Square представила технологію, що дозволяє роботу навчитися поводитися з предметами за одним відеороликом за участю людини. При цьому моделі не потрібно проходити окреме навчання для кожного нового завдання.

Як гуманоїдні роботи навчаються на прикладі людейфото ua.depositphotos.comНа відміну від чат-ботів, навчених на текстових даних, роботам потрібні приклади з реального фізичного світу. Їм потрібно навчитися виконувати найрізноманітніші дії – від захоплення предметів до роботи з гнучкими кабелями. Для збору таких даних китайські компанії використовують різні підходи. Spirit AI найняла тисячу осіб для запису повсякденних і промислових операцій, а ACE Robotics застосовує носимі датчики, які фіксують рухи співробітників магазинів і готелів, а також силу захоплення предметів.

Підрозділ Ant Group, що займається робототехнікою, Robbyant навчив свою модель на 160 тис. годин матеріалів, включаючи 50 тис. годин записів рухів роботів під керуванням людей. Систему протестували на 20 моделях роботів від 17 виробників, щоб перевірити можливість її універсального застосування.

Інші компанії, наприклад DexForce, використовують віртуальні симуляції. Такий підхід дозволяє підготувати андроїдів до виконання окремих високоточних промислових операцій за 6–8 годин із точністю понад 99,9%. Але експерти зазначають, що віртуальні середовища поки що не здатні повністю відтворювати фізичні взаємодії реального світу.

Технологія вже виходить за межі лабораторій і знаходить застосування на практиці. Під час одного з експериментів JoyIn Technology робот, який не міг дотягнутися до високої шафи, після перегляду відео з людиною самостійно підсунув до неї коробку й спробував залізти на неї.

У промислових умовах випробування проводяться за більш суворими стандартами. На заводі виробника акумуляторів CATL у Чженчжоу роботи Spirit AI вже підключають гнучкі дроти з успішністю майже 99%. Тим часом машини Robbyant допомагають комплектувати замовлення у двох аптеках Шанхая під наглядом співробітників.

Разом із тим розвиток китайської робототехнічної галузі стикається з серйозними перешкодами. Через експортні обмеження США відчувається нестача передових чіпів Nvidia, а залучення коштів через фондовий ринок стримують завищені оцінки вартості компаній та посилення регулювання на тлі насичення ринку. Щоб компенсувати брак обчислювальних потужностей, розробники створюють ефективніші моделі, використовують синтетичні дані та розглядають чіпи вітчизняних виробників, зокрема Huawei.

Багато учасників ринку пов’язують наступний технологічний прорив із новими поколіннями базових моделей штучного інтелекту. Засновник Unitree Ван Сіньсінь у вересні розповів, що компанія отримала обнадійливі результати під час тестування GPT-6 від OpenAI на своїх роботах. На його думку, справжня революція в робототехніці відбудеться з появою GPT-7, яку очікують у 2026 році. Переломним моментом стане здатність машин виконувати не менше 80% завдань за голосовими командами навіть у незнайомому оточенні.

Але до масового впровадження таких систем ще далеко. За оцінкою консультанта в галузі робототехніки Георга Штілера, навіть якщо розробникам вдасться досягти подібних результатів під час демонстрацій, для надійного використання гуманоїдних роботів у бізнесі знадобляться роки, а не місяці.

Раніше УНІАН повідомляв, що маленькі роботи-гуманоїди за ціною смартфона викликали фурор у Китаї. Така ціна може стати проривом для галузі, зробивши роботів доступними не тільки для компаній, а й для людей.

Тим часом Tesla Маска відкладає масове виробництво роботів Optimus через проблеми з конструкцією. Запустити продаж таких помічників Маск планує не раніше 2027 року за ціною близько 20 000 доларів.

Вас також можуть зацікавити такі новини:

• Білл Гейтс назвав чотири професії, які переживуть поглинання ШІ
• 20-річний телефон Nokia навчили працювати з ChatGPT і Gemini: як це можливо
• Вартість Google впала на $500 млрд: компанія пережила найбільший обвал в історії