Исследователь объяснил, почему роботы отстают от чат-ботов с ИИ

Профессор Калифорнийского университета в Беркли Кен Голдберг представил анализ, объясняющий значительное отставание робототехники от развития языковых моделей ИИ. Ключевой проблемой является «разрыв в данных продолжительностью 100 000 лет» — именно столько времени потребовалось бы человеку, чтобы прочитать весь текстовый объем интернета, использованный для обучения моделей типа ChatGPT.

В отличие от языковых систем, роботы не имеют доступа к сопоставимым объемам данных для обучения физическим действиям. Особые сложности возникают в области манипуляции объектами: такие задачи, как поднятие бокала или замена лампочки, остаются недоступными для современных роботов из-за необходимости точного восприятия пространства и сложной моторики.

В робототехнике наметился раскол между двумя подходами: традиционным инженерным методом, основанным на физических моделях, и новым data-ориентированным подходом, предполагающим обучение исключительно на данных. Голдберг advocates комбинированную стратегию, где инженерные решения позволяют роботам функционировать на базовом уровне с последующим сбором данных для улучшения.

Что касается влияния на рынок труда, эксперты считают, что рабочие специальности останутся защищенными от автоматизации в обозримом будущем, в то время как некоторые офисные задачи, связанные с обработкой шаблонной информации, действительно могут быть автоматизированы.