Рекордні перегони роботів поступаються складністю домашнім випробуванням.
Вірусні відео з 2-х Всесвітніх ігор роботів демонструють спринтерських роботів, які перевершують людський рекорд Усейна Болта на 100 метрів. Однак, вони також показують роботів, що врізаються в перешкоди та падають, оскільки не можуть зупинитися. Деякі з них навіть ламаються навпіл з іскрами або загоряються.
Ця демонстрація як можливостей, так і обмежень роботів відбулася на другій щорічній Всесвітній олімпіаді роботів-гуманоїдів, що проходила в Пекіні з 22 по 26 серпня. Як і на першому заході у 2025 році, цього року роботи змагалися у швидкості, виконували прийоми кунг-фу чи танцювальні рухи, билися в кікбоксингу, а також грали у футбол та настільний теніс.
Цьогорічні змагання також протестували роботів у більш буденних практичних сценаріях, таких як прання та розвішування білизни, де їхня швидкість виявилася нижчою за типову людську робочу швидкість. Це свідчить про те, що організатори заходу, включно з китайськими державними ЗМІ та урядом Пекіна, прагнуть продемонструвати комерційний потенціал роботів-гуманоїдів у той час, коли китайська робототехнічна індустрія стрімко розвивається та тестує таких роботів.
Нескінченний бігун
Той факт, що роботи-гуманоїди за рік пройшли шлях від відставання від людських рекордсменів до перевершення світових рекордів з бігу на 100 метрів та зі стрибків у височінь, свідчить про значний прогрес у контролі цілого тіла робота для виконання конкретних завдань, розповів Ars. Діпам Пател, кандидат наук з комп’ютерних наук в Університеті Пердью та науковий співробітник Лабораторії армійських досліджень армійського командування з розвитку армії США.
«Все це вимагає контролю цілого тіла, оскільки вам потрібно рухати всіма суглобами, руками, ногами, тілом, усім, щоб виконати це завдання», — сказав Пател, який також є членом IEEE. «Отже, інженерний прогрес тут величезний порівняно з минулим роком».
Однак, роботи, представлені на Всесвітній олімпіаді 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, що підтверджується тим, що роботи, які бігли, рухалися по прямій і навіть не могли сповільнитися, продовжуючи рух по трасі після фінішної лінії.
«Якщо ви перетнули фінішну лінію, це мета — не має значення, чи ви зупинилися, і не має значення, чи ви розвалилися на частини», — сказав Пател. «Деякі компанії мали різні типи роботів для різних ігор або завдань, тому що вони були розроблені саме для цього завдання, щоб бути найкращими в ньому».
Роботизовані перегони та інші ефектні події створюють захопливе видовище, яке може легко потрапити в заголовки новин і стати вірусним у відеокліпах. Вони також дають компаніям-розробникам роботів можливість привернути більше уваги громадськості та інвесторських коштів, потенційно виділившись серед конкурентів, сказав Пател.
Один із типів роботів-гуманоїдів, розроблений пекінською компанією X-Humanoid, здобув вірусну популярність в Інтернеті завдяки перемозі в забігу на 400 метрів у малій групі з незвичною для «сором’язливої людини, що ховається за руками» поставою. Розробники робота розповіли Global Times, що робот навчився шляхом багаторазових спроб у симуляції змінювати розмах рук від стилю бігуна-людини до утримання рук біля обличчя та їх розмахування вперед-назад за рахунок обертання стегон.
Показники прогресу роботів на іграх могли б бути ще значущішими, якби, наприклад, їх змусили пробігти ту саму дистанцію 10 разів, припустив Пател. Це вимагало б від роботів продемонструвати програмне та апаратне забезпечення для надійної роботи протягом кількох спроб — і, можливо, навіть навчитися безпечно сповільнюватися, не наражаючи на небезпеку себе чи будь-кого з оточуючих.
Нудне — корисніше
Менш яскраві події, дебютовані під час Всесвітньої олімпіади роботів-гуманоїдів цього року, зрештою можуть виявитися більш корисними показниками прогресу роботів. До таких сценаріїв змагань увійшли домашні справи, як-от прання білизни, складання одягу та прибирання віталень, за даними китайського державного видання Global Times.
Роботи також зіткнулися з несподіваним перериванням, коли їм довелося забрати доставлений посилок. Це вимагало від них переключення завдань з домашніх справ на прийом доставки.
Пекінський готель Continental Grand Hotel поставив роботам інший набір завдань з обмеженням у часі, зокрема перевезення колісних валіз до призначених готельних номерів, прибирання ліжок та поповнення запасів. Global Times також повідомила, що окреме завдання з розставляння книг у бібліотеці вимагало від роботів збирати повернуті книги та ставити їх на правильне місце як тест на візуальне розпізнавання та міркування.
Одним із жвавіших практичних сценаріїв стала подія на відкритому вогні та порятунку. Роботи мали 30 хвилин, щоб ідентифікувати небезпечні речовини, знайти та перекрити три відкриті засувки різних типів, виявити пожежу, а потім знайти вогнегасник, щоб її загасити. Лише три з 12 команд-учасниць роботів успішно завершили все завдання, за даними Global Times.
Роботи також брали участь у шести змаганнях, що вимагали точності рук, зокрема піднімали квасолю та вкручували гвинти. Вони також змагалися в точному забиванні цвяхів у пробкову дошку, не забиваючи їх під кутом.
Проте Пател зазначив, що багатьма роботами-конкурентами все ще керували дистанційно люди-оператори, які безпосередньо контролювали дії роботів. Всесвітня олімпіада роботів-гуманоїдів дозволяла дистанційне керування роботами в певних змаганнях, але штрафувала кінцевий результат, якщо роботи керувалися дистанційно, а не діяли автономно.
Межі автономії роботів
Той факт, що багато завдань все ще дозволяли людям безпосередньо контролювати рухи роботів, свідчить про те, що автономні роботизовані системи ще мають довгий шлях, сказав Пател. Тоді як люди можуть швидко навчатися багатьох завдань на льоту, роботам потрібно набагато більше тренувань шляхом повторних спроб і помилок, або в симуляції, або в реальних сценаріях.
«Вам потрібно мати всі можливі граничні випадки, щоб робот міг вчитися на взаємодії, що насправді неможливо», — сказав Пател. «Ви можете симулювати близько 100 000 сценаріїв забивання цвяха, але це лише одне завдання з мільйонів завдань у світі».
Моделі ШІ, що лежать в основі багатьох роботів, також можуть вчитися на величезних обсягах візуальних даних, що містять демонстрації дій людей. Однак збір таких даних для демонстрації завдань роботами виявився трудомістким і ресурсномістким, незважаючи на зусилля різних компаній платити звичайним людям за кріплення камер на голови.
«Нам довелося б значно просунути розробку алгоритмів, щоб побачити робота, здатного узагальнювати та працювати 8-годинні робочі зміни в будь-якому випадковому середовищі», — пояснив Пател.
Навіть більш автономні роботи, що беруть участь у Всесвітній олімпіаді роботів-гуманоїдів, все ще значною мірою покладаються на хмарні обчислення для запуску інтенсивних моделей ШІ, а не на обробку ШІ безпосередньо на власному бортовому обладнанні, згідно з South China Morning Post. У виданні описується, як роботи оснащені 5G-модулями для передачі даних до «системи втіленого інтелекту» та отримання подальших інструкцій.
Справжній тест можливостей роботів-гуманоїдів неминуче відбудеться в реальному світі, поза демонстраціями на Всесвітній олімпіаді роботів-гуманоїдів. Інвестори вклали понад 6 мільярдів доларів у компанії, що займаються роботами-гуманоїдами, лише у 2025 році, причому китайські компанії особливо агресивно тестують та розгортають таких роботів.
Тим часом американські компанії, такі як Boston Dynamics та Agility Robotics, також нарощують свої плани комерціалізації та розгортання на фабриках і складах. Уряд США навіть заборонив імпорт роботів іноземного виробництва, зокрема найпопулярніших китайських роботів-гуманоїдів.
Проте не всі дослідники робототехніки переконані в необхідності роботів-гуманоїдів, особливо коли найкорисніші роботи, які нині виконують продуктивну роботу, зазвичай мають інші форми та розміри. Сам Пател зосереджений на розробці програмних алгоритмів, які дозволяють різним типам роботів безперешкодно переключатися між завданнями.
Подробиці можна знайти на сайті: arstechnica.com