Краткое содержание
Статья анализирует технологии роботов, способных играть в различные виды спорта, разработанные командами MIT, DeepMind, Berkeley, Galaxy General, Sony AI и другими, и выявляет ключевые аспекты конфликта в области физического искусственного интеллекта (Physical AI): речь идет не о том, что заменит что-то одно (физические модели или машинное обучение), а о том, как они могут эффективно сотрудничать. Физические модели обеспечивают надежные и экономичные «известные знания» (например, законы гравитации, основные закономерности движения мяча), в то время как машинное обучение занимается решением сложных и многомерных задач (например, координация движений роботов-антропоморфов при ударе по мячу). Различные подходы команд сводятся к перераспределению их функций: от прямого управления роботами с помощью моделей к созданию симуляционных сред для обучения и до использования моделей для определения возможных вариантов поведения роботов. В итоге формируется гибридный подход, при котором физические модели предоставляют основу, а машинное обучение дополняет детали.
Подробный анализ
1. Почему роботы, играющие в спорт, являются отличным примером технологических подходов?
Игра в спорт представляет собой сложную задачу, которая позволяет наглядно увидеть основные проблемы разработки роботов:
- Очень короткие временные интервалы реакции: скорость теннисного мяча превышает 20 м/с, время между ударами составляет менее 0,5 секунды, поэтому робот должен заранее предсказать место падения мяча;
- Сложные динамические условия: вращение мяча (например, со скоростью 1000 рад/с) влияет на его траекторию движения, а также учитываются сопротивление воздуха и трение поверхности;
- Необходимость координации всех частей тела: робот-антропоморф должен одновременно управлять ногами, туловищем, руками и сохранять равновесие; для одного и того же удара существует множество возможных вариантов положения тела.
Эти факторы выявляют противоречия между использованием моделей и машинного обучения: точное моделирование всех деталей слишком сложно, а полагаться исключительно на обучение может привести к ошибкам. Поэтому роботы, играющие в спорт, являются отличным примером технологических подходов.
2. Эволюция использования физических моделей
Физические модели не исчезли, а лишь изменили свою роль в системах:
- MIT: прямое управление роботом с помощью моделей (механический рука для игры в теннис, 2025 год): робот для каждого удара использует физические формулы для прогнозирования траектории мяча и планирования движений руки;
- DeepMind: модели используются в симуляциях (система для игры в теннис, 2024 год): робот тренируется в виртуальной среде, созданной в соответствии с физическими законами; после этого он переходит в реальный мир;
- Berkeley HITTER: многоуровневый подход (робот-антропоморф для игры в теннис, 2025 год): верхний уровень моделей определяет место падения мяча и цель удара, нижний уровень обучает робота движениям;
- Galaxy General LATENT: модели используются для определения возможных вариантов поведения робота (система для игры в теннис, 2026 год): во время тренировок параметры (вес мяча, сопротивление воздуха и трение поверхности) изменяются случайным образом; робот учится адаптироваться к различным условиям;
- Sony Ace: гибридный подход (статья в Nature, 2026 год): основное внимание уделено машинному обучению, но используются также физические симуляции и оптимизация условий столкновений.
3. Почему физические модели не были заменены?
Основная причина в их экономической эффективности: они позволяют использовать «дешевые знания» известных закономерностей. Например, формула гравитации (F=mg) требует минимальных затрат на разработку, в то время как изучение этих закономерностей роботом может потребовать больших ресурсов. Аналогично, использование физических законов для расчета траектории движения мяча гораздо эффективнее, чем обучение на основе видеозаписей.
4. Конфликт в подходах: не о замене, а о разделении обязанностей
По сути, речь идет об экономическом вопросе: какой подход (использование формул, данных или вычислительных ресурсов) более экономичен для решения конкретных задач:
- Формулы предпочтительнее: для стабильных, простых и легко выражаемых закономерностей;
- Машинное обучение предпочтительнее: для сложных и непредсказуемых ситуаций;
- Гибридные подходы: используются там, где необходимо сочетание обоих подходов.
5. Будущее универсальных роботов
Универсальные роботы должны работать в различных условиях (дома, на фабриках, на открытом воздухе), поэтому точное настройка параметров невозможна. Поэтому важнее обеспечить их способность к адаптации к изменяющимся условиям:
- Больше внимания уделяется устойчивости: роботы должны уметь адаптироваться к различным условиям, а не требовать идеальной точности;
- Постоянное совершенствование подходов: с развитием технологий модули, требующие ручной настройки, могут быть заменены на алгоритмы машинного обучения; аналогично, функции, основанные на обучении, могут быть дополнены физическими моделями.
В итоге физический искусственный интеллект будет развиваться в направлении, при котором физические модели предоставляют основу, а машинное обучение дополняет и улучшает функции роботов, не отказываясь от известных закономерностей и полностью используя гибкость машинного обучения.