Змагання роботів, що б’ють рекорди, мають менше значення, ніж виклики домашнього господарства.
Вірусні відео з Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів демонструють спринтерських роботів, які перевершують людський рекорд Усейна Болта на 100 метрів, але також показують роботів, які врізаються в перешкоди та падають, оскільки не можуть вчасно зупинитися. Деякі впалі роботи навіть ламаються навпіл із вибухом іскор або спалахують.
Ця демонстрація як роботизованої майстерності, так і обмежень походить з другого видання Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів, що проходили в Пекіні з 22 по 26 серпня. Як і на першому заході 2025 року, цьогорічні змагання кинули виклик роботам-гуманоїдам: бігти швидко, виконувати рухи кунг-фу або танцювати, битися один з одним у кікбоксингу, а також грати у футбол чи настільний теніс.
Цього року ігри також перевірили 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, включаючи державні ЗМІ Китаю та уряд 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 перейшли від відставання від людських рекордсменів минулого року до перевершення світових рекордів людей у бігу на 100 метрів та у стрибках у висоту цього року, свідчить про значний прогрес у комплексному управлінні роботами для виконання конкретних завдань, повідомив Ars Діпам Пател, кандидат наук з комп’ютерних наук у Пердьюському університеті та науковий співробітник Лабораторії досліджень армії США DevCom.
«Все це демонструє комплексне управління, оскільки вам потрібно рухати всі суглоби, руки, ноги, тіло, все, щоб виконати це завдання», — сказав Пател, який також є членом IEEE як студент-аспірант. «Тож інженерний прогрес від минулого разу до цього однозначно був величезним».
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 бігли по прямій і навіть не могли сповільнитися, продовжуючи рухатися по доріжці після фінішної лінії.
«Якщо ви перетинаєте фінішну лінію, це мета — не має значення, чи зупинитеся ви, і не має значення, чи розвалитеся на частини», — сказав Пател. «Деякі компанії мали різні типи роботів для різних ігор або різних 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 простих заголовків новин та вірусних відеокліпів. Вони також дають робототехнічним компаніям можливість залучити більше публічності та інвесторських коштів, потенційно виділившись серед конкурентів, сказав Пател.
Один з типів роботів-гуманоїдів, розроблений пекінською компанією X-Humanoid, здобув вірусну популярність в Інтернеті за перемогу в забігу на 400 метрів у групі з незвичайним виразом «сором’язливої людини, що ховається за руками». Розробники робота повідомили Global Times, що робот навчився під час симуляційних тренувань із підкріпленням переходити від розмахування руками, як у людського бігуна, до утримання рук біля обличчя та розмахування ними вперед-назад через обертання стегон.
Показники прогресу роботів на іграх могли б бути ще більш значущими, якби, наприклад, вони кинули виклик роботам пробігти ту саму дистанцію 10 разів, запропонував Пател. Це вимагало б від роботів продемонструвати, що вони мають 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 змагання, дебютовані під час Всесвітніх ігор роботів-гуманоїдів цього року, зрештою можуть виявитися більш корисними критеріями для прогресу роботів. Такі змагання за сценаріями включали домашні справи, такі як прання, складання одягу та прибирання віталень, повідомляє китайське державне видання Global Times.
Роботам також довелося впоратися з непередбаченою перервою, коли їм потрібно було занести всередину пакунок з доставкою. Це вимагало від них переключення завдань з домашніх справ на отримання доставки.
Пекінський Grand Continental Hotel запропонував роботам інший набір завдань з обмеженням часу, включаючи переміщення колісних валіз до призначених номерів готелю, прибирання ліжок та поповнення запасів. Global Times також повідомила, що окреме змагання з розстановки книг у бібліотеці кинуло виклик роботам зібрати повернені книги та поставити їх на правильне місце як тест на візуальне розпізнавання та міркування.
Один із жвавіших практичних сценаріїв включав зовнішні пожежно-рятувальні роботи. 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, повідомляє Global Times.
Роботи навіть брали участь у шести змаганнях, що вимагали спритності рук, включаючи підняття бобів та закручування гвинтів. Вони також змагалися, щоб точно забити цвяхи в коркову дошку, не забиваючи їх під кутом.
Однак Пател зазначив, що багато роботизованих конкурентів все ще керувалися дистанційно операторами-людьми, які безпосередньо контролювали дії роботів. Всесвітні ігри роботів-гуманоїдів дозволяли дистанційне керування роботами в певних змаганнях, але штрафували кінцевий результат, якщо роботами керували віддалено, а не вони діяли автономно.
Межі автономії роботів
Той факт, що багато змагань все ще дозволяли людям безпосередньо контролювати рухи роботів, свідчить про те, що автономні роботизовані системи ще мають пройти довгий шлях, сказав Пател. Тоді як люди можуть швидко вивчати багато завдань «на льоту», роботам потрібне набагато більше навчання через повторні спроби та помилки або в симуляції, або в реальних сценаріях.
«Вам потрібно мати всі можливі крайні випадки, з яких робот може навчатися під час взаємодії, що насправді неможливо», — сказав Пател Ars. «Ви можете змоделювати 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 демонстрації людей. Але збір таких даних про завдання для роботів виявився трудомістким та ресурсоємним, незважаючи на зусилля різних компаній платити звичайним людям за те, щоб вони носили камери на голові.
«Нам довелося б значно просунути розробку алгоритмів, щоб побачити робота, здатного узагальнювати та працювати восьмигодинні робочі зміни в будь-якому випадковому середовищі», — пояснив Пател.
Навіть більш автономні роботи, що змагаються на Всесвітніх іграх роботів-гуманоїдів, все ще значною мірою покладаються на хмарні обчислення для запуску інтенсивних моделей ШІ, а не на виконання обчислень ШІ безпосередньо на власному бортовому обладнанні, згідно з South China Morning Post. Видання описало роботів, оснащених 5G-модулями для передачі даних до «системи втіленого інтелекту» та отримання інструкцій щодо подальших дій.
Справжній тест можливостей роботів-гуманоїдів неминуче відбудеться в реальному світі за межами демонстрацій на Всесвітніх іграх 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.
Однак не всі дослідники робототехніки переконані в необхідності роботів-гуманоїдів, особливо коли найкорисніші роботи, які зараз виконують продуктивну роботу, зазвичай мають інші форми та розміри. Сам Пател зосереджений на розробці програмних алгоритмів, які дозволяють різним типам роботів безперешкодно перемикатися між завданнями.
Оригінал статті: arstechnica.com