Больше чем манипулятор: что ожидать от нового поколения роботов

Это был большой успех. Не только для меня лично, но и для страны, наверное, тоже. Я участвовал в соревнованиях Intel ISEF в то время, когда они имели серьезное международное влияние. Огромная тусовка была, тысячи конкурсантов, крупные денежные призы. В жюри — нобелевские лауреаты, профессора местных вузов. Очень многие страны боролись за признание на этой площадке. От России поехала питерская команда, я из Москвы и парень с Урала. Но занять призовое место удалось только мне.

С ним все в порядке, до сих пор его храню. Хотя за эти годы в робототехнике многое изменилось. В 2010-х все только начиналось. Вышла AlexNet Ильи Суцкевера и его команды — первая нейросеть, показавшая, что машинное обучение может быть не просто игрушкой для программистов, но и действенным на практике инструментом. В тот момент тема искусственного интеллекта еще набирала обороты, и я сам сначала не верил в ИИ. Мы с командой занимались совсем другими вещами, далекими от научной робототехники. Нашей целью было делать надежных промышленных роботов. Создавать что-то практичное, что безупречно работает и не нуждается в длительном совершенствовании. Проект, который можно капитализировать и уже затем заняться научными вопросами. Сейчас мы с моей командой тоже уделяем большое внимание практической реализации, но теперь остается время и на эксперименты.

Приглашали институты. Но я, честно говоря, не горел желанием уехать в Америку. И сейчас полагаю, что такой шаг стал бы ошибкой. После того как о конкурсе рассказали по телевидению, мне поступило интересное предложение по работе в России.

Были разные периоды. В институте я учился на инженера-электроника, не робототехника. И до прихода в YADRO занимался разработкой сервопреобразователей для другой отечественной компании. Это тоже близко к робототехнике, но все же сейчас я связан с ней намного теснее.

Предвкушением революции, которая произойдет после внедрения гуманоидных роботов в наш повседневный быт. Таких устройств будет огромное количество, и массивы данных, которые будут от них поступать, существенно ускорят развитие искусственного интеллекта.

Потому что их распространение позволит беспрерывным потоком получать универсальную информацию для обучения нейросетей. Мы сможем оперировать теми данными, которые максимально релевантны человеческому опыту. Сегодня поставщик таких данных один — сам человек. Его обвешивают датчиками, одевают в костюм дополненной реальности и таким образом собирают сведения, которые нужны нейронным сетям для их генерализации. Но завтра все изменится — робототехника находится в шаге от того, чтобы наделить искусственный интеллект новой модальностью, способностью воспринимать и анализировать реальность, а сам ИИ — в шаге от того, чтобы наполнить технику разумным содержанием.

Оно произойдет в ближайшей перспективе. Потерпеть еще три-пять лет, и мы увидим первых универсальных роботов. Разумеется, сначала они будут по карману далеко не всем, но так с любой новинкой — со временем технологический продукт дешевеет и при этом еще глубже встраивается в нашу повседневную жизнь. Так будет и с гуманоидной техникой, обладающей универсальным искусственным интеллектом и способной решать самые разноплановые задачи. Все стартапы, которые сейчас занимаются робототехникой, идут в эту сторону.

В том деле, которым занимаюсь я, это главная задача. Но есть и другие важные направления. Автоматические машины, беспилотники, например. Это вне области моих профессиональных интересов. Когда я говорю «робот», то подразумеваю не автомобиль, а что-то антропоморфное — с руками и ногами.

Сами роботы могут быть разными, в зависимости от поставленных перед разработчиком бизнес-задач, но способ наделения их интеллектом известен один — с помощью большой языковой и визуальной языковой моделей, то есть LLM и Vision LLM. И вся игра сейчас ведется вокруг того, как капитализировать достижения вокруг LLM — современных Large Language Models, которые действительно имеют какие-то интересные свойства. Эти свойства помогают сделать робота универсальным, и со временем такой гуманоид будет в каждом домашнем хозяйстве. Это уже не отдаленная фантазия. В «Сбере», к примеру, уже готовятся. У них, как я предполагаю, уже и нейросети для этого разработаны, и механика.

На заводе автоконцерна BMW в Южной Калифорнии уже используются роботы-андроиды Figure. Во Фрайбурге у BMW площадка, где роботы 1Х берут штампованные детали и монтируют их на кузов.

Этого не произойдет, потому что сотни автопроизводств на планете роботизированы стандартным способом. Рука-манипулятор идеально выполняет сварку и еще множество других операций. Но при этом на всех этих заводах есть много задач, которые пока может выполнить только человеческая рука. И вот здесь как раз виден потенциал для промышленного использования роботов-гуманоидов.

Думаю, в Boston Dynamics не зря после 30 лет экспериментов все же пришли к антропоморфности. Видимо, это удачный формфактор, и удачнее его пока не найдено. Нужны ли роботам ноги вместо колес? Мне сложно сказать. Возможно, имея ноги, легче преодолеть какое-то препятствие, чем переехать его. Но на заводе YADRO таких препятствий нет, поэтому и андроид на колесах не будет чувствовать себя ущемленным. Если тебе интересно мое личное мнение, то мой идеал — двурукий робот с десятью пальцами. Хотя есть исследование DeepMind, что вообще-то функциональней иметь три пальца. Исходя из собственного опыта, готов с этим согласиться, ведь при манипуляциях мы задействуем не все мышцы кисти. На одной руке я могу четвертым пальцем двигать по оси, а на другой нет — просто не было таких ситуаций в жизни, которые привели бы к тренировке этих мышц.

Когда мне было лет десять, я встретился с профессором Массачусетского технологического института Нилом Гершенфельдом — показал ему свои наработки. Он уже тогда очень известный был, придумал лаборатории FabLab и занимался темой самовоспроизведения в робототехнике. Помню, что и тогда мне эта его идея казалась фантазийной, и сейчас, спустя пятнадцать с лишним лет, я не воспринимаю ее всерьез. Частично роботы уже давно способны делать роботов — скажем, мотать обмотки синхронных двигателей. Но если говорить о чем-то более серьезном, то традиционность пока побеждает, как и в производстве робототехники в целом. Без фрезы нам пока не обойтись.

Производство электроники. Обрабатывающая и пищевая промышленности. Все те отрасли, где требуется аккуратность, точность, но не требуются сверхмощности и масштабы. В тяжелой промышленности, скажем, металлургии, человекоподобная робототехника будет менее востребована, чем на фабрике по сборке микропроцессоров или переработке крабового мяса. Но главный бенефициар этого процесса — сферы услуг и потребления. Наш быт и качество повседневной жизни изменятся кардинально. Роботы будут окружать нас повсюду: на кухне, в автомобиле, на работе и отдыхе. Убирать со стола посуду и наращивать ресницы. В США такой робот-стилист уже трудится.

Чтобы такого не случилось, разработчики задумались над AI alignment. Но в моей работе с этим нет противоречий — у нас роботы должны быть безопасны просто исходя из их конструкции. Даже не сами роботы, а наши инженерные решения. Это обязательно. У нас есть набор правил и стандартов. Мы устанавливаем специальные датчики, которые следят за безопасностью.

Пять лет — и это случится. У всех будут роботы-помощники, как сейчас у всех есть смартфоны.

Мы войдем в технологическую сингулярность, а потом, предполагаю, обратимся к проблематике создания биологических живых систем.

Естественно. Задач мне хватит надолго. В данный момент мы стараемся добиться, чтобы роботы на производстве делали то, что делает человек, но лучше человека. Талантливые инженеры для реализации этой цели у нас есть, так что надеемся успеть до наступления сингулярности.