Физический ИИ без глянца: ожидания, реальность и значение VLA-моделей

Современная робототехника нередко кажется фантастической: промо-ролики с ловкими и сильными машинами создают впечатление супергероев. Но за фасадом эффектных кадров скрывается реальность лабораторий, где роботы часто сталкиваются с ошибками и ограничениями. На лекции мы разберем, как на самом деле обстоят дела в этой области и в чем заключаются главные вызовы для робототехники сегодня.

Тысячи взаимодействующих роботов способны генерировать бесконечные массивы сенсорных данных, которые станут драйвером для будущих самообучающихся ИИ-систем. Это не только изменит подход к разработке моделей, но и откроет новые возможности для взаимодействия человека и робота. Вместе с Алексеем Постниковым мы обсудили, насколько серьезны проблемы с данными, надежностью «железа» и безопасностью и почему робототехника может быть следующим фронтиром для искусственного интеллекта.

Из лекции вы узнаете:

• как можно систематизировать уровни автономности и самостоятельности роботов;
• для чего в обучении роботов используются VLA-модели и RL;
• какие подходы к обучению помогают роботам одновременно понимать зрение, язык и действия;
• как тысячи роботов могут создавать бесконечный поток высококачественных сенсорных данных и что это значит для будущих моделей ИИ.