Зачем делать роботов, похожих на людей?
-
С практической точки зрения.
Всё сводится к тому, что инфраструктура вокруг нас уже создана под человека. Поэтому логично разрабатывать роботов, которые будут похожи на людей и смогут эффективно взаимодействовать с этим пространством: передвигаться по лестницам, открывать двери, нажимать кнопки. -
С социальной точки зрения.
Чем более «человечным» выглядит робот, тем проще ему интегрироваться в общество.
Это повышает уровень доверия. А про важность доверия к роботам сняли немало фильмов, мы с вами их видели-знаем.
То есть роботов делают более «человечными», чтобы людям было легче их воспринимать?
Там, где есть эмоциональный контакт с человеком, роботов действительно стараются делать внешне и поведенчески более «человечными». Убедиться в этом наверняка можно будет только после первых массовых внедрений.
Сейчас есть примеры, которые показывают, как человек привязывается к более «человечным» технологиям. Например, есть кейсы, когда пожилые люди начинают регулярно общаться с Алисой. Им одиноко и просто хочется, чтобы кто-то разговаривал с ними. В таких ситуациях технологии делают более персонализированными: добавляют им эмоции, интонации, «характер». С роботами, скорее всего, будет происходить то же самое.
Но если речь идёт о производстве, где важно только выполнение задач, здесь гуманизация ни к чему. Робота, наоборот, можно упростить, убрать лишние элементы вроде глаз или лица, если они не нужны.
Почему крупные компании, в том числе Яндекс, двигаются в сторону гуманоидных решений?
-
Во-первых, есть общий технологический тренд.
Крупные компании часто экспериментируют с передовыми решениями, чтобы не отставать в развитии и быть готовыми к будущим вызовам. -
Во-вторых, у таких компаний, как Яндекс, есть большой офлайн-бизнес.
В операционных процессах задействовано много людей, и их не всегда хватает. Чтобы обеспечить бесперебойную работу, приходится искать дополнительные ресурсы, в том числе робототехнические.
Где-то можно использовать узкоспециализированных роботов, а где-то возникает интерес к более универсальным решениям — в том числе к гуманоидным. Человекоподобные роботы могут быть гибче в адаптации под уже существующую инфраструктуру и задачи. Поэтому компании начинают проводить эксперименты, чтобы наработать технологическую базу и быть готовыми масштабироваться, когда это станет необходимо. Но в Яндексе таких роботов пока нет.
А как же роборука?
Полноценным гуманоидом такую систему назвать сложно. Гуманоид — это формфактор, максимально приближенный к человеку целиком: с руками, ногами, телом и головой. Если у робота, например, есть только одна рука — это всего лишь отдельный функциональный модуль, а не полноценная человекоподобная машина.
Формфактор — это внешний вид и устройство робота, то есть его форма, размеры, структура и особенности конструкции, которые определяют, как он будет двигаться, выглядеть и взаимодействовать с окружающим миром.
Если рассматривать существующие решения, то мобильных роботов можно условно сравнить с нижней частью тела. Пусть это и не ноги, но колёсная база выполняет ту же задачу — передвижение в пространстве. Роборуки, в свою очередь, представляют собой верхнюю часть. Они взаимодействуют с объектами и окружающей средой.
Он бы мог не копировать человека внешне, но эффективно выполнять схожие задачи. И для многих сфер — например, складов или производств — именно это и имеет решающее значение.
И в этом контексте не так важно, будет ли у него лицо. Главное — это его функциональность. Особенно если он работает не с людьми напрямую, а, например, на складе или производстве, где важна эффективность, а не «человечность».
Окей! В Яндексе гуманоидов пока нет. А будут?
Вероятно, да и вот почему. Яндекс открыл фонд технологических инициатив Yet Another Tech Fund, который будет поддерживать новаторские проекты сотрудников. Один из первых проектов, получивших инвестиции фонда, — разработка роботов-гуманоидов. Команда работает над программным обеспечением для таких роботов на базе технологий Яндекса, включая искусственный интеллект.
Сначала команда хочет научить роботов передвигаться, ориентироваться в пространстве, понимать команды и безопасно взаимодействовать с людьми. Впоследствии планируется освоить полный цикл разработки роботов, включая создание собственного «железа», а также делегировать им рабочие задачи: например, доставку посылок по офису или плановые обходы здания.
Насколько далеко продвинулись другие компании в этой области?
Ни в России, ни в мире не видно массового применения гуманоидных роботов. Есть новости о том, что Amazon тестирует человекоподобных роботов, чтобы освободить персонал от некоторых задач.
Иногда в сети можно встретить ролики, где роботы сортируют посылки или передвигаются по складу. Но это пока не масштабное внедрение с чёткой экономикой и отлаженной логикой применения. Скорее, первые эксперименты и задел на будущее.
Но по мнению аналитиков через 2 года цена робота будет сравнима с годовой зарплатой в США, а следующим этапом может появится недорогое серийное производство. Кажется, что после наступления этих двух событий стоит ожидать массовых внедрений.
А есть ли реальные задачи, где руки и ноги у робота стали бы необходимостью?
Существуют такие примеры.
У Яндекс Лавки есть робот-доставщик, который довозит заказ до подъезда, но не может войти в здание. Ну или только пока...
Он не способен открыть дверь, нажать кнопку в лифте или самостоятельно достать пакет, может только откинуть крышку. В таких случаях наличие рук или хотя бы манипуляторов уже становится актуальным.
При этом в промышленности и логистике часто эффективнее использовать специализированных роботов. Например, если нужно сортировать товары, то достаточно мобильной платформы и одной роботизированной руки — не обязательно собирать «тело» полностью. Если робот справляется с задачей быстро и точно, внешний вид и антропоморфность уходят на второй план.
Насколько технически сложно создавать гуманоидных роботов?
Это действительно непростая задача — особенно если мы говорим не про робота, который выполняет одну и ту же операцию, а про более универсальные решения. В индустрии есть условная классификация поколений роботов, которая помогает понимать уровень сложности их разработки.
- Поколение 1: классическая автоматизация
Это самые простые роботы. Они выполняют одну заскриптованную задачу по заранее заданному маршруту — например, перемещают предмет из точки A в точку B. У них нет технического зрения, они не «видят» и не реагируют на изменения вокруг. Просто делают то, что заложено в коде. - Поколение 2: роботы с техническим зрением и вариативностью
У этих роботов уже есть «глаза»: сенсоры, камеры, лидары.
Они способны считывать данные из окружающей среды и выполнять несколько разных сценариев в зависимости от ситуации. Довольно гибкие роботы, но всё ещё ограниченные системой правил.
Например, если по конвейеру едут яблоки и груши, робот определяет, что и где лежит, подъезжает, берёт и раскладывает их по разным корзинам. Или мобильный робот едет из точки А в точку B и по пути может распознать пешеходный переход, остановиться, объехать препятствие. Территория заранее не задана, но поведение описано в рамках заранее подготовленных сценариев.
- Поколение 3: роботы с возможностью «думать».
Третье поколение — это уже история про визуально-языковые модели (Visual-Language-Action models), которые действуют не по шаблону, а на основе понимания ситуации. Это роботы, которые умеют интерпретировать визуальные данные, связывать их с командами на естественном языке и принимать решения в реальном времени.
Они не обучены заранее на все возможные случаи, но умеют обобщать, находить похожие ситуации и на основе этого действовать. Роборука — пример такого подхода. Она может попытаться схватить любой предмет, даже если не видела его раньше, и при этом адаптировать поведение под контекст.
Гуманоидные роботы теоретически тоже могут быть разного уровня. Они могут работать строго по заданному маршруту, и это всё ещё будет робот второго поколения. Пример: робот-бариста, который двигается вдоль одной полки и повторяет одни и те же действия. А могут быть построены на архитектуре третьего поколения, когда гуманоид сам решает, как эффективнее справиться с задачей в конкретных условиях. И это действительно сложная техническая задача, над которой сейчас работает весь рынок.
Какое место будут занимать роботы в нашей жизни через 10–15 лет?
Скорее всего, внедрений станет значительно больше.
Вместе с ними пришли и новые сервисы, которые раньше казались фантастикой.
С роботами будет так же. Сейчас они воспринимаются как диковинка, но через 10–15 лет будут частью повседневности. Как это произошло с нейросетями, роботы станут своего рода «членами общества». Особенно это коснётся тех сфер, где важно взаимодействие с людьми.
Если говорить о типах роботов, то, скорее всего, будут развиваться и специализированные, и гуманоидные. В случае утилитарных задач — на производстве, в логистике — будут выигрывать специализированные роботы с понятной экономикой и эффективностью. В сферах, где важно общение, эмоции и комфорт, — например, в образовании, здравоохранении, помощи пожилым — будут востребованы именно гуманоидные роботы.