Physical Intelligence: почему ветеран Stripe решил, что роботы наконец-то поумнеют
Стартап Physical Intelligence (PI) собрал дрим-тим из Google DeepMind и ведущих университетов, чтобы решить главную проблему робототехники — отсутствие «общего интеллекта» для движений. Вместо того чтобы учить каждого робота отдельной задаче, они создают единую модель, способную управлять любым механизмом. Лачи Грум, бывший топ-менеджер Stripe, уверен: время пришло. После успеха больших языковых моделей стало ясно, что масштаб решает всё. PI планирует собрать колоссальный объем данных о физическом мире, чтобы научить машины действовать так же естественно, как это делаем мы. Если у них получится, роботы перестанут быть узкоспециализированными станками и превратятся в универсальных помощников, способных на всё — от сборки мебели до сложной хирургии.
AI-обработка оригинала TechCrunch; редакция Hamidun News
Вы когда-нибудь задумывались, почему нейросети уже пишут код и сочиняют сонеты, но до сих пор не могут нормально сложить футболку или аккуратно выгрузить посудомойку? Мы годами наблюдаем за тем, как антропоморфные роботы неловко спотыкаются на выставках, вызывая у зрителей смесь жалости и иронии. Проблема никогда не заключалась в «железе» — сервоприводы и сенсоры давно достигли нужного уровня. Беда была в мозгах. Точнее, в их отсутствии. Каждого робота приходилось программировать под конкретную узкую задачу, и любой шаг в сторону превращал дорогостоящую машину в груду металлолома. Но Лачи Грум, человек, который помог превратить Stripe в финансового гиганта, считает, что этот тупик остался в прошлом.
Стартап Physical Intelligence возник не на пустом месте. Это не просто очередная попытка сделать «умную руку». Это амбиция создать то, что в индустрии называют foundation models, но для физического мира. Если GPT — это модель, которая понимает структуру языка, то PI строит модель, которая понимает физику движений. И для этого Грум собрал вокруг себя настоящих рок-звезд академической среды. Сергей Левин из Беркли, Челси Финн из Стэнфорда, Кароль Хаусман из Google DeepMind — эти люди десятилетиями бились над тем, чтобы научить машины учиться на собственном опыте. Раньше им не хватало вычислительных мощностей и данных, но успех больших языковых моделей (LLM) показал: если скормить алгоритму достаточно информации, количество неизбежно перейдет в качество.
Почему это важно именно сейчас? Мы находимся в точке перелома. Долгое время робототехника жила в изоляции от прорывов в области ИИ. Инженеры строили роботов, программисты писали алгоритмы управления, и эти две группы редко понимали друг друга. Лачи Грум и его команда решили снести эту стену. Они подходят к робототехнике как к задаче по обработке данных. Их цель — собрать самую большую в мире библиотеку физических взаимодействий. Как рука сжимает чашку? Какое усилие нужно, чтобы открыть дверь? Как скомпенсировать скользкую поверхность? Все эти мелочи, которые мы делаем не задумываясь, для робота являются сложнейшими уравнениями. PI планирует решить их раз и навсегда, создав универсальный «софт», который можно будет залить в любой механизм.
Конечно, скептики тут же вспомнят про Илона Маска с его Optimus или ребят из Figure AI. Но здесь есть принципиальное различие. Пока конкуренты пытаются построить идеальное тело, Physical Intelligence фокусируется на интеллекте, который этим телом управляет. Лачи Грум играет в долгую: он понимает, что рынок «мозгов для роботов» потенциально гораздо больше, чем рынок самих роботов. Это как операционная система — тот, кто захватит этот стандарт, будет контролировать всю индустрию автоматизации в следующем десятилетии. И судя по тому, как охотно инвесторы из Кремниевой долины выписывают чеки этому стартапу, они верят, что Stripe-овская хватка Грума поможет превратить теоретическую науку в коммерческий триумф.
Что всё это значит для нас? Скорее всего, мы увидим конец эпохи специализированных роботов. Нам не нужны будут отдельные машины для склада, для кухни или для больницы. Появится класс устройств, которые учатся на лету, просто наблюдая за действиями человека или получая инструкции на естественном языке. Это звучит как сценарий из научной фантастики, но фундамент закладывается уже сегодня. Лачи Грум не просто строит компанию, он пытается доказать, что физический мир так же податлив для алгоритмов, как и мир цифр и текстов. Если он прав, то через пять лет мы будем вспоминать сегодняшних «глупых» роботов с той же улыбкой, с которой сейчас смотрим на дисковые телефоны.
Главное: Physical Intelligence делает ставку на то, что робототехнике не хватало не инженеров, а масштабируемого интеллекта. Сможет ли «мозг» от PI стать Windows для мира роботов?
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.