Рекордні перегони роботів менш значущі, ніж виклики з побутовими справами.
Вірусні відео з Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів демонструють спринтерських роботів, які перевершили людський рекорд на 100 метрів Усейна Болта, але також показують роботів, що врізаються в бар’єри та падають, оскільки не можуть легко зупинитися. Кілька роботів, що впали, навіть ламаються навпіл з іскрою або спалахують.
Ця демонстрація як роботизованих можливостей, так і обмежень походить з другого видання Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів, які проходили в Пекіні з 22 по 26 серпня. Як і на першому заході 2025 року, цьогорічні змагання ставили завдання перед роботами-гуманоїдами: швидко бігати, виконувати рухи в стилі кунг-фу або танцювати, битися один з одним у кікбоксингу, а також грати у футбол чи настільний теніс.
Цього року ігри також випробували роботів у більш буденних практичних сценаріях, таких як прання та розвішування білизни, де вони, здавалося, відставали від типових людських робочих швидкостей. Це свідчить про те, що організатори заходу, зокрема китайські державні ЗМІ та уряд Пекіна, прагнуть продемонструвати комерційний потенціал роботів-гуманоїдів у той час, коли китайська робототехнічна промисловість швидко розвивається та тестує таких роботів.
Ніколи не зупиняйся
Той факт, що роботи-гуманоїди перейшли від відставання від людських рекордсменів минулого року до перевершення світових рекордів у бігу на 100 метрів та стрибках у висоту цього року, свідчить про значний прогрес у контролі всього тіла робота для виконання конкретних завдань, повідомив Ars Діпам Пател, кандидат наук з комп’ютерних наук Університету Пердью та науковий співробітник Лабораторії досліджень армії США DevCom.
«Все це демонструє контроль над усім тілом, тому що вам потрібно рухати всіма суглобами, руками, ногами, тілом, усім, щоб виконати це завдання», – сказав Пател, який також є аспірантом IEEE. «Отже, безумовно, відбувся величезний інженерний стрибок порівняно з минулим часом».
Однак роботи, представлені на Всесвітніх іграх роботів-гуманоїдів, все ще дуже далекі від універсальних автономних роботів, здатних виконувати практично будь-яке завдання. Натомість ці роботи були розроблені для виконання лише одного завдання, про що свідчить той факт, що бігові роботи мчали по прямій і навіть не могли сповільнитися, продовжуючи рух навколо траси після фінішної лінії.
«Якщо ви перетнули фінішну лінію, це мета – неважливо, зупинитеся ви чи розвалитесь на шматки», – сказав Пател. «Деякі компанії мали різні типи роботів для різних змагань або завдань, тому що вони були розроблені для цього завдання, щоб бути найкращими в ньому».
Роботизовані перегони та інші яскраві події створюють захопливе видовище, яке може призвести до легких заголовків новин і вірусних відеокліпів. Вони також дають робототехнічним компаніям можливість залучити більше уваги та інвесторських коштів, потенційно виділяючись серед конкурентів, сказав Пател.
Один тип роботів-гуманоїдів, розроблений пекінською компанією X-Humanoid, здобув вірусну популярність в Інтернеті завдяки перемозі в забігу на 400 метрів у малій групі з незвичайною позою «сором’язливої людини, що ховається за руками». Розробники робота розповіли Global Times, що робот навчився через симуляційні випробування методом підкріплення переходити від розмахування руками, як у бігунів-людей, до підняття рук до обличчя та розмахування ними вперед-назад через обертання стегон.
Показники прогресу роботів на іграх могли б бути ще більш значущими, якби, наприклад, їм було б запропоновано пробігти одне й те саме змагання 10 разів, припустив Пател. Це вимагало б від роботів продемонструвати, що вони мають програмне та апаратне забезпечення для надійної роботи протягом кількох випробувань – і, можливо, навіть навчитися безпечно сповільнюватися, не наражаючи на небезпеку себе чи будь-яких сторонніх осіб.
Нудне – корисніше
Менш яскраві змагання, дебютовані цього року під час Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів, зрештою можуть виявитися більш корисними показниками прогресу роботів. Серед таких сценаріїв змагань були побутові справи, як-от прання білизни, складання одягу та прибирання віталень, за даними китайського державного ЗМІ Global Times.
Роботам також довелося зіткнутися з несподіваним перериванням, коли їм потрібно було доставити посилку. Це вимагало від них переключення завдань з побутових справ на отримання доставки.
Grand Hotel Beijing запропонував роботам інший набір завдань із фіксованим часом, включаючи перевезення колісних валіз до призначених номерів готелю, прибирання ліжок та поповнення запасів. Global Times також повідомив, що окреме змагання з розстановки книг на полицях випробувало роботів на збір повернених книг та їх правильне розміщення як тест візуального розпізнавання та міркування.
Одним із жвавіших практичних сценаріїв була подія з гасіння пожежі та порятунку на відкритому повітрі. Роботи мали 30 хвилин, щоб ідентифікувати небезпечні речовини, знайти та перекрити три відкриті клапани різних типів, виявити пожежу, а потім знайти вогнегасник, щоб її загасити. Лише три з 12 команд-учасниць роботів завершили все завдання, за даними Global Times.
Роботи брали участь навіть у шести змаганнях, що вимагали точності рук, зокрема підбирали боби та вкручували гвинти. Вони також змагалися у точному забиванні цвяхів у пробкову дошку, не забиваючи їх під кутом.
Але Пател зазначив, що багатьма роботами-конкурентами все ще керували дистанційно оператори-люди, які безпосередньо контролювали дії роботів. Всесвітні ігри роботів-гуманоїдів дозволяли дистанційне керування роботами в певних змаганнях, але штрафували остаточний результат, якщо роботами керували дистанційно, а не вони діяли автономно.
Межі автономії роботів
Той факт, що багато завдань все ще дозволяли людям безпосередньо керувати рухами роботів, свідчить про те, що автономні роботизовані системи все ще мають довгий шлях, сказав Пател. Тоді як люди можуть швидко навчатися багатьом завданням на ходу, роботам потрібна набагато довша підготовка через повторні спроби й помилки або в симуляції, або в реальних сценаріях.
«Вам потрібно мати всі можливі крайні випадки, щоб робот міг вчитися на взаємодії, що насправді неможливо», – сказав Пател Ars. «Ви можете симулювати близько 100 000 сценаріїв забивання цвяха, але це лише одне завдання з мільйонів завдань у світі».
Моделі ШІ, що працюють на багатьох роботах, також можуть навчатися на величезних обсягах візуальних даних, що містять людські демонстрації. Але збір таких даних про завдання для роботів виявився часо- та ресурсомістким, незважаючи на зусилля різних компаній платити звичайним людям за те, щоб вони кріпили камери на голови.
«Нам доведеться значно просунути розробку алгоритмів, щоб побачити, як робот зможе узагальнювати та виконувати восьмигодинні робочі зміни в будь-якому випадковому середовищі», – пояснив Пател.
Навіть більш автономні роботи, які брали участь у Всесвітньому конкурсі роботів-гуманоїдів, все ще значною мірою покладаються на хмарні обчислення для роботи інтенсивних моделей ШІ, а не на виконання обчислень ШІ безпосередньо на власному бортовому обладнанні, згідно з South China Morning Post. Там описувалося, як роботи оснащені 5G-модулями для передачі даних до «втіленої системи інтелекту» і потім отримують інструкції про наступні дії.
Справжній тест можливостей роботів-гуманоїдів неминуче відбудеться в реальному світі, поза демонстраціями на Всесвітніх іграх роботів-гуманоїдів. Інвестори вклали понад 6 мільярдів доларів у компанії з виробництва роботів-гуманоїдів лише у 2025 році, при цьому китайські компанії особливо активно тестують і розгортають таких роботів.
Тим часом американські компанії, такі як Boston Dynamics і Agility Robotics, також нарощують свої плани комерціалізації та розгортання на заводах і складах. Уряд США навіть заборонив імпорт іноземних роботів, зокрема найпопулярніших роботів-гуманоїдів з Китаю.
Але не всі дослідники робототехніки переконані в необхідності роботів-гуманоїдів, особливо коли найбільш корисні роботи, які зараз виконують продуктивну роботу, зазвичай мають інші форми та розміри. Сам Пател зосереджений на розробці програмних алгоритмів, які дозволяють багатьом різним типам роботів безперешкодно перемикатися між завданнями.
Джерело новини: arstechnica.com