Третье издание отчета исследования One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) под названием «AI Goes Mainstream: The Scaling Era and the Rise of Generative AI» относит физический ИИ и воплощенный интеллект к числу шести больших открытых проблем в этой области. Эта тема признана наиболее актуальной для сообщества робототехники, которое быстро прогрессирует, но все еще далеко от широкомасштабного развертывания в реальном мире.
Исследование, публикуемое раз в пять лет, проводится международным комитетом экспертов, задачей которого является анализ развития ИИ в техническом, этическом, экономическом и социальном аспектах. Отчет 2026 года отвечает на двенадцать постоянных вопросов и сравнивает достижения с 2021 года с оценками предыдущего комитета. В нем, в частности, рассматриваются масштабирование данных и вычислительных ресурсов, лежащих в основе генеративного ИИ, инвестиции в инфраструктуру, концентрация разработки передовых моделей, а также кибербезопасность и военные применения.
Технический прогресс с 2021 года
С момента публикации предыдущего отчета в 2021 году авторы отмечают три заметных изменения. Обработка естественного языка, позволяющая машинам понимать и генерировать текст, теперь интегрируется в роботизированные системы. Модели «зрение-язык-действие», сочетающие визуальное восприятие, понимание языка и управление движением, используются для обучения и управления роботами. Наконец, прогресс в области симуляции позволяет развертывать на физическом оборудовании модели, обученные в виртуальных средах.
Отчет также рассматривает место Китая в этом секторе. Согласно исследованию, страна является лидером в разработке промышленных роботов, с большим количеством развернутых роботов, чем весь остальной мир вместе взятый. Она также производит около 80% мировых гуманоидных роботов. Этот сегмент пока составляет лишь 2% рынка, но демонстрирует быстрый рост.
Пропасть между демонстрацией и развертыванием
Несмотря на эти успехи, в отчете подчеркивается значительный разрыв между возможностями, продемонстрированными в лаборатории, и их реальным использованием. Наиболее заметные успехи касаются сильно ограниченных сред, таких как склады, или очень специфических продуктов, таких как роботы для мытья полов. Сложность реального мира остается главным препятствием.
Среди научных проблем, требующих решения, — долгосрочное планирование в условиях неопределенности, ловкое манипулирование разнообразными объектами, то есть способность захватывать и умело обращаться с совершенно разными предметами, а также обеспечение формальных гарантий производительности. В отчете отмечается, что исследователи не едины во мнении о пути вперед. Некоторые считают, что нынешние парадигмы, основанные на статистическом обучении, достаточны для решения этих проблем. Другие полагают, что принципиально новые идеи потребуются для развертывания роботов в реальных ситуациях. Ответ, по формулировке отчета, должен проясниться в течение следующих пяти лет.
Полный текст отчета можно прочитать онлайн.
