Беспилотники, домашние гуманоиды и чипы для роботов: как искусственный интеллект выходит за рамки цифрового пространства

В июне прошлого года после трех лет испытаний беспилотные такси Waymo (дочерняя компании Google) стали доступны в Сан-Франциско. Поначалу люди опасались новой технологии, но вскоре отсутствие водителя для многих вошло в привычку: сейчас каждую неделю такие такси выполняют сотню тысяч заказов. Кажется, что в Сан-Франциско уже никто не удивляется большим белым «Ягуарам», ездящим без водителей, ведь доля таких поездок в городе уже достигла 22% рынка, создавая серьезную конкуренцию классическим сервисам такси — Uber и Lyft. И дальше больше. У технологии постоянно расширяется география внедрения: если в прошлом году Waymo был доступен лишь в нескольких городах западного побережья, то в 2025 компания анонсировала расширение своего сервиса на целых десять новых городов.

Активно развиваются и другие ключевые игроки в индустрии роботакси. В конце 2024 года Tesla устроила показ автомобиля без руля и педалей под названием Cybercab, который будет полностью заточен под автопилот. Подразумевается, что владельцы машины смогут сдавать их в общий пул такси в то время, пока они ими не пользуются, и получать с этого прибыль. Зарядка и возвращение домой также будут автоматизированы. И хотя до выхода этой модели еще несколько лет, компания давно работает над собственным ИИ для полного автопилота, который в тестировочной версии могут использовать многие владельцы Tesla по подписке.

Искусственный интеллект оказывает прямое влияние на быстрый рост числа беспилотных автомобилей. Развитие полупроводников и моделей ИИ позволяет разработчикам обрабатывать огромные потоки данных (в первую очередь визуальных), которые годами собирали машины на дорогах. Эксперты допускают, что в течение 5-10 лет на улицах крупных городов мира робомобиль заменит большую часть такси с водителями. На горизонте ближайших 20-30 лет — что соответствует средней продолжительности «жизни» моделей автомобилей — весь автопарк планеты претерпит кардинальные изменения. Машины с рулем для водителя окажутся на том же пути, что и лошади сотни лет назад. Их будут использовать для развлечения или специализированных целей, но для повседневных поездок, работы, доставки грузов по дорогам общего пользования они станут экзотикой.

В ноябре 2024 года Ким Кардашьян протестировала робота Tesla Optimus. По просьбе звезды он танцевал, играл в «камень, ножницы, бумага», складывал ладони в форме сердца и сидел в салоне беспилотника. И делал это все без промедлений, почти как человек.

Массового появления таких гуманоидных роботов с искусственным интеллектом от Tesla следует ждать к 2027 году. К этому времени планируется произвести полмиллиона роботов, физически напоминающих человека: рост 172 см, вес 57 килограммов и скорость передвижения до 8 км в час. Создатели видят в Optimus помощника и компаньона человека, помогающего в быту и на производстве. Однако эксперты уверены: прежде чем «впускать гуманоидов в семью» и доверить им присмотр за детьми и выгул собаки, таких роботов сначала нужно массово протестировать в качестве работников на предприятиях. И если все пройдет успешно, то не за горами время, когда у каждого землянина появится свой личный Optimus, а то и два. В теории это создаст огромный бум экономической продуктивности и значительно уменьшит стоимость производства многих товаров.

Помимо Tesla, над прототипами универсальных роботов-гуманоидов работают сразу несколько компаний в США, Китае и по всему миру. Например, создана модель G1 от стартапа Unitree. Массовое распространение многофункциональных роботов в ближайшие годы не кажется чем-то невозможным, ведь технологии для их быстрого создания и тестирования уже созданы.

Компания Nvidia, безусловно, стала главным бенефициаром стремительного развития искусственного интеллекта: за два года с момента выхода ChatGPT ее рыночная капитализация увеличилась в 10 раз и достигла 3 триллионов долларов. Ключевую роль в успехе Nvidia сыграли высокопроизводительные чипы для серверов, которые обеспечивают необходимую мощность для обработки огромных массивов данных, используемых при обучении нейронных сетей. Облачные кластеры, построенные на базе этих чипов, стали фундаментом для развития всех без исключения передовых моделей ИИ.

В то время как облачные вычисления остаются основной бизнеса компании и незаменимы в непосредственном обучении искусственного интеллекта, Nvidia осознает, что следующий прорыв в области потребует прямого подключения к девайсам для взаимодействия с внешним миром. В январе текущего года на выставке CES в Лас-Вегасе она представила ряд новых разработок с фокусом на применении ИИ в робототехнике и автономных системах.

Среди них можно выделить новый чип Project DIGITS — компактный, но невероятно мощный чип, который позволит запустить современные крупные ИИ-модели в домашних условиях. Вместе с ранее анонсированным семейством встраиваемых вычислительных модулей Nvidia Jetson, это создает серьезную основу для будущих прорывов для ИИ в робототехнике. Все дело в том, что в задачах, где требуется взаимодействие с физическим миром, локальные полупроводники имеют ряд преимуществ перед облачными решениями. Обработка данных непосредственно на устройстве позволяет избежать задержек, связанных с передачей информации по сети. Это критически важно для роботов и автономных систем, где решения нужно принимать в режиме реального времени.

Помимо чипов, Nvidia также представила важный инструмент для развития физического ИИ — платформу Cosmos для создания реалистичных симуляций и обучения роботов в виртуальной среде. Изобретателям больше не нужно создавать множество прототипов для испытаний и обучать роботов минимальным навыкам с длинным процессом тестирования и совершенствования. На платформе Cosmos роботов учат виртуально. Разработчикам достаточного одного прототипа, который загружают в систему и обучают действиям в сотнях тысяч ситуаций с помощью ИИ. После завершения работы с прототипом, нужно только наделить знаниями и навыками, автоматически полученными в Cosmos, всех роботов данной модели. Разработкой уже заинтересовались крупные компании, такие как Uber, что говорит о ее большом потенциале.

Выходит, с точки зрения развития как программного, так и аппаратного обеспечения созрели все предпосылки для новой революции физического ИИ, который позволит создавать более интеллектуальные и адаптивные системы, способные взаимодействовать с реальным миром. Этот подход открывает широкие перспективы для инноваций в различных областях и может привести к созданию новых технологий, которые изменят нашу жизнь.