В июне компания OpenAI усилила свои позиции в области робототехники, приняв на работу нескольких учёных, специализирующихся на разработке алгоритмов ИИ для управления человекоподобными и другими типами роботов. Среди новых сотрудников — Чэншу Ли, ранее работавший в Стэнфордском университете над проектами по созданию эталонов для оценки возможностей человекоподобных роботов, выполняющих различные домашние задачи. Диссертация Ли посвящена разработке таких эталонов для роботов с частично человекоподобной формой — двумя руками и колёсами вместо ног. Ещё двое учёных присоединились к компании из другой робототехнической лаборатории, о чём свидетельствуют их профили в LinkedIn. Один профессор из третьей лаборатории, занимающейся человекоподобными роботами, сообщил о недавнем приёме на работу одного из своих студентов.

OpenAI разместила на своём сайте несколько вакансий, связанных с исследованиями в области робототехники. Одна из вакансий требует опыта в дистанционном управлении (телеоперировании) и моделировании. Телеоперирование — важный этап обучения частично или полностью человекоподобных роботов: оператор-человек выполняет действия, управляя конечностями робота, а алгоритм учится имитировать эти действия. В обязанности также входит работа с инструментами моделирования, включая Nvidia Isaac — широко используемую платформу для обучения человекоподобных роботов в виртуальной среде.

Другая вакансия, размещённая несколько недель назад, предполагает работу инженера-механика со специализацией на создании прототипов и конструировании робототехнических систем с сенсорами для определения касания и движения. Это может означать, что OpenAI планирует создавать собственных роботов или разрабатывать системы телеоперирования для обучения роботов. Требования к опыту проектирования механических систем «для больших объёмов (1 млн+)», а также решения проблем на сборочных линиях, указывают на создание серийно выпускаемых систем, возможно, даже для использования в производстве.

Все вакансии в области робототехники в OpenAI указывают на то, что команда компании «сосредоточена на создании универсальных роботов и движении к интеллекту на уровне ОИИ в динамичных, реальных условиях». Возобновление работы над роботами свидетельствует о том, что OpenAI считает, что достижение ОИИ — ИИ, превосходящего человеческий интеллект, — может потребовать разработки алгоритмов, способных взаимодействовать с физическим миром.

В ранние годы OpenAI проводила заметные исследования в области робототехники, включая разработку алгоритма, способного решать кубик Рубика с помощью руки, похожей на человеческую (2019 год). Однако в 2021 году компания прекратила работы в этой области, сосредоточившись на алгоритмах, включая большие языковые модели, которые привели к недавним прорывам, таким как ChatGPT.

Стефани Теллекс, специалист по робототехнике из Брауновского университета, отмечает, что создание более эффективных роботов потребует проектирования и обучения моделей ИИ, способных «обрабатывать высокочастотный, многомерный перцептивный вход и производить высокочастотный, многомерный физический вывод», то есть модели, которые могут видеть и действовать с высокой точностью. Теллекс не знакома с конкретными планами OpenAI.

Несмотря на наличие передовых моделей для беседы, рассуждений, написания кода и генерации изображений и видео, OpenAI будет конкурировать с рядом сильных конкурентов в стремлении разработать алгоритмы для более совершенных человекоподобных роботов. За последние несколько лет появилось несколько стартапов, занимающихся человекоподобными роботами, включая Figure, Agility и Apptronik, а некоторые крупные компании, занимающиеся ИИ, такие как Tesla и Google, также инвестируют в разработку и тестирование человекоподобных роботов.

Несмотря на впечатляющие достижения человекоподобных роботов, им всё ещё не хватает интеллекта для работы в сложных и непредсказуемых, или «неструктурированных», средах. Для этого им потребуются алгоритмы, выходящие за рамки понимания физического мира, присущего большой языковой модели. Эти системы должны уметь управлять конечностями и захватами, чтобы ходить и манипулировать физическими предметами. Некоторые исследовательские группы начинают демонстрировать прогресс в разработке более универсальных моделей ИИ для роботов.

В то же время становится всё более очевидным, что для продвижения ИИ вперёд могут потребоваться новые идеи. Недавнее разочарование, связанное с GPT-5 от OpenAI, является частью более широкого понимания того, что достижение человекоподобного интеллекта потребует новых направлений исследований. «Они достигли асимптоты с GPT-5, — говорит Теллекс. — Им нужно двигаться в сторону физического мира».