Воплощенный ИИ: новая парадигма взаимодействия роботов с миром
В Центре робототехники Сбера за последнее время создано множество решений — от автоматизированных сервисов пересчета денег до шатловых систем для логистического комплекса. Сейчас, например, мы собираем роботизированный склад для центра снабжения. Но важно понимать: мы в первую очередь R&D-подразделение, которое разрабатывает технологии, а не внедряет их.
Наш приоритет на ближайшие годы — так называемый «воплощенный ИИ». Искусственный интеллект может внедряться в физические объекты, такие как роботы. Такой ИИ позволит роботам взаимодействовать с окружающей средой, обучаться и принимать решения в режиме реального времени. Эта AI-технология способна кардинально изменить парадигму взаимодействия роботов с окружающим миром и то, как мы их используем. Это ключевое направление развития для нашей команды на текущий момент.
Роботы Сбера учатся накапливать знания и опыт подобно человеку
То, как ИИ используется в разработке роботов в Сбере — это не просто генеративный дизайн или проектирование. Наш подход — встроить ИИ в саму систему управления роботом.
Традиционные системы работают по жестким алгоритмам — задали программу, робот ее исполняет. Да, можно добавить сенсоры, датчики, но в основе все равно лежит точная математическая модель робота и окружающей его среды.
Но когда мы учим робота ходить, бегать или манипулировать предметами в реальном мире, создать идеальную модель всего и вся просто невозможно. Поэтому мы идем другим путем — ИИ постепенно накапливает знания о мире, строит свою модель окружающего пространства, учится предсказывать результаты действий. Это позволяет смоделировать и будущее взаимодействие и таким образом планировать реакцию и действия робота для достижения нужного результата.
ИИ эволюционирует в обратном направлении
Если говорить о ближайших перспективах внедрения роботов в реальный сектор экономики, то пока мы находимся в процессе поиска. Дело в том, что на текущий момент предсказать, где именно роботы с воплощенным ИИ смогут быстрее всего справляться с задачами, крайне сложно.
Здесь важно понимать фундаментальное отличие в развитии человека и ИИ. Человек сначала осваивает физический мир — учится управлять телом, взаимодействовать с окружающим миром, накапливает практический опыт, и только потом начинает подгружать абстрактные знания из математики, физики, и вырастает, например, ученым. Искусственный интеллект же эволюционирует в обратном направлении: сегодня он уже решает сложные когнитивные задачи из разных областей: от медицины до физики, но при этом не способен выполнить простое физическое действие — открыть дверь.
Именно это умение взаимодействовать с миром через проприоцепцию, то есть способность чувствовать и мгновенно корректировать свои движения, мы и пытаемся передать роботам. И от того, насколько быстро мы научим их манипулировать предметами и ориентироваться в пространстве, зависит, какие профессии они смогут освоить.
Ведь любая работа, связанная с физическим трудом — будь то перемещение грузов (чем сейчас занимаются большинство стартапов в робототехнике, например, Agility Robotics на складах Amazon) или сортировка деталей (как на заводе BMW, где робот в течение 20-часовой смены подает элементы на автоматизированную линию сварки) — требует набора конкретных навыков взаимодействия с миром.
Главная сложность в том, чтобы научить робота не просто выполнять однотипные операции (скажем, перекладывать детали из одного лотка в другой), а адаптировать эти навыки к разным условиям — именно над этим сегодня работают ведущие лаборатории.
Сейчас все ищут способ, и мы тоже работаем в этом направлении: как обучать нейросети способности к обобщению физических действий — подобно тому, как языковые модели обобщают текстовые знания и смыслы.
Мы также параллельно ведем собственные разработки в области hardware. И уже в ближайшее время сможем показать конкретные результаты.
Коллаборативные роботы: периметр безопасности
Главная задача сделать так, чтобы робот даже случайно не мог причинить вред человеку. В настоящее время существует два основных подхода к обеспечению безопасности при совместной работе людей и роботов.
Первый — физическое разделение: робот работает в выделенной зоне без контакта с человеком. Второй — использование коллаборативных технологий. Современные мобильные роботы оснащены различными датчиками, которые позволяют ему понимать приближение человека или другого препятствия, останавливаться заранее или корректировать свою траекторию.
Однако даже с коллаборативными роботами создать полностью безопасную зону крайне сложно. По европейским стандартам, коллаборативность определяется количеством энергии, передаваемой человеку при ударе. Соответственно, если эту энергию сконцентрировать в одной точке — робот перестает быть безопасным. Так любой «угловатый» инструмент, закрепленный на роботе, автоматически делает его не коллаборативным, а обычным.
От Сколтеха до Арзамаса: как Сбер ищет сильные исследовательские команды
У нас идет активное взаимодействие с российскими университетами. Мы работаем со Сколтехом, Физтехом, ИТМО, МИСиС и другими вузами.
Причем это не только ведущие вузы страны. Например, у нас есть перспективная коллаборация с исследовательской командой из университета Самары, есть совместный проект с Арзамасом. Дело не столько в статусе университета, сколько в наличии сильных исследовательских коллективов. В регионах действительно есть интересные команды, способные на серьезные разработки.
Без системного развития технологий прорыв невозможен
России важно развивать все технологические направления комплексно, чтобы добиться настоящего технологического прорыва. Любая передовая технология — это как верхушка айсберга, под которой находится целая пирамида обеспечивающих технологий.
Для примера возьмем нашу сферу — робототехнику. Ключевая проблема в России — отсутствие качественного производства приводов, особенно когда речь идет о редукторах (волновых, планетарных и других типах). В России сроки изготовления слишком длинные, специализированных предприятий мало. В Китае, для сравнения, подобных производств на порядок больше, и что важно — качество изготовления и обработки деталей в среднем там заметно выше.
Как смена технологического уклада изменит рынок труда
Сейчас много говорят о профессиях, которые исчезнут или трансформируются из-за роботизации. Но подобные трансформации происходили во все времена, отличалась лишь скорость ветра перемен. Такие опасения возникают при каждой смене технологического уклада.
Вспомним профессию телефонистки. На заре телефонии, до появления электромеханических, потом электронных, а сейчас цифровых АТС, тысячи женщин занимались этим ручным соединением. Это была важная профессия. Или взять машинисток — их тоже было огромное количество. Мир меняется, технологии постоянно трансформируют рынок.
Но сегодня бессмысленно пытаться точно предсказать, какие именно профессии исчезнут. Рынок труда эволюционирует: технологии отменяют одни виды занятости, но при этом создают другие.
Почему в России роботы не спешат заменять людей
Сегодня в мире роботы уже применяются во многих областях. Однако Россия пока еще не лидер во внедрении даже готовых решений (имеются в виду технологии, которые уже прошли стадию прототипов). На это влияет целый комплекс факторов: от экономических до дефицита кадров в отрасли роботостроения.
При этом перспективное для нас направление — роботизация логистических комплексов. Индустрия движется в этом направлении, ищет баланс между созданием новой инфраструктуры и модернизацией существующей. В Китае, например, роботизированные склады уже стали стандартом.
Основная сложность внедрения таких технологий — воспроизведение человеческой моторики. Создать механическую руку, сопоставимую по ловкости с человеческой, — крайне сложная инженерная задача. Для решения есть несколько альтернативных концепций, но так или иначе все они эволюционируют от антропоморфных протезов с дополнительными датчиками, приводами