На Всемирных играх человекоподобных роботов 2026 года в Пекине машины бегали, боксировали, играли в футбол и выполняли задачи, вдохновленные работой на фабриках, в ресторанах и в чрезвычайных ситуациях. Робот Tiangong Ultra преодолел 100 метров за 8,64 секунды, что быстрее мирового рекорда Усэйна Болта, составляющего 9,58 секунды. По мнению Вай-кеунга Фунга, преподавателя-исследователя в области робототехники, электроники и инженерного управления в Cardiff Metropolitan University, менее зрелищный тест скажет больше о способности андроидов жить среди нас: это стирка.
Сложить мятый футболку, взятую из корзины, определить, какой стороной она лежит, и подхватить соскальзывающий рукав — действия, которые человек выполняет почти не задумываясь. Для робота каждое из них представляет собой проблему, которую нужно решить. Сегодня ни одна роботизированная система не может надежно управлять всем процессом: от переноски корзины к стиральной машине, сортировки по программам, развешивания, складывания до глажки. Само складывание остается сложным, потому что одежда различается по форме, размеру, материалу и степени помятости.
Бег также требует большой координации суставов, равновесия и силы. Но задача ясна: робот знает, куда идти, дорожка предсказуема, а финишная черта не меняет форму. Белье же, напротив, постоянно деформируется. Рубашка может оказаться вывернутой, рукав — спрятаться под другой одеждой, а брюки — обмотаться вокруг полотенца. Поэтому робот, полезный в домашнем хозяйстве, не может просто бесконечно повторять одно и то же движение: он должен замечать, когда реальность отличается от ожидаемого, и адаптироваться. Однако человекоподобных роботов все чаще рассматривают как помощников по дому или для ухода, тогда как домашняя обстановка, в отличие от сборочной линии, мало поддается предсказуемой организации.
Почему робот не может просто скопировать другого
Физический навык не переносится как приложение, которое можно установить на любую машину. Неподвижная роботизированная рука, оснащенная камерами над столом и захватами, предназначенными для тканей, имеет другие ограничения, чем человекоподобный робот с камерами в голове, пятипалыми руками и равновесием, зависящим от бедер, ног и ступней. Датчики также различаются: у одного робота могут быть чувствительные тактильные сенсоры в пальцах, в то время как другой полагается в основном на зрение.
Некоторые знания, однако, остаются передаваемыми, например, внешний вид рубашки, вероятное расположение плеч или распознавание застрявшего рукава. Робот-получатель затем должен адаптировать эту информацию к собственному телу. Исследовательские проекты, такие как Open X-Embodiment, исследуют этот путь, объединяя опыт множества роботов. Согласно статье, проект собрал более миллиона реальных траекторий, то есть записанных последовательностей движений, от 22 различных типов роботов. Цель в том, чтобы машины учились друг у друга, а не каждый раз начинали с нуля.
Какие критерии использовать для измерения прогресса?
По мнению автора, Всемирные игры человекоподобных роботов имеют то достоинство, что делают робототехнику видимой и демонстрируют скорость прогресса. Однако он призывает осторожно оценивать, что доказывают эти демонстрации. Для роботов, предназначенных работать рядом с людьми, он предлагает другие вопросы: может ли робот манипулировать незнакомым объектом? Может ли он обнаружить ошибку и исправиться без вмешательства человека? Сколько времени он может проработать, прежде чем потребуется вмешательство человека?
Эти критерии, вероятно, станут поводом для менее вирусных видео, но они ближе к способностям, которые определят реальную полезность человекоподобных роботов. Как резюмирует автор, «самая важная гонка для человекоподобных роботов, возможно, не гонка на время. Возможно, она проходит против стопки белья».
