Год назад глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) отметил, что эра антропоморфных роботов пока не наступила, однако она не за горами. Как выяснил Business Insider, его компания уже активно готовится к этому будущему.
Источник изображения: ThisisEngineering / unsplash.com
В прошлом году OpenAI тихо организовала лабораторию по разработке человекоподобных роботов — она находится в том же сан-францисском офисе, что и финансовый департамент, и в ней работает примерно сотня специалистов по сбору данных. В настоящее время их основная цель — обучение роботизированной руки в рамках амбициозной инициативы по созданию собственного антропоморфного робота. Ранее OpenAI уже имела опыт в робототехнике, например, разработала манипулятор, способный собирать кубик Рубика, — однако в 2020 году этот проект был свёрнут, так как команду решили «переключить на другие задачи».
По данным источника издания, сейчас OpenAI реализует несколько новых проектов, связанных с аппаратным обеспечением, и робототехника — лишь одно из этих направлений, причём ни одно из них не считается центральным для миссии компании. На прошлой неделе OpenAI объявила о поиске партнёров среди американских производителей в сферах потребительской электроники, робототехники и дата-центров. Лаборатория робототехники, открывшаяся в феврале 2025 года, с тех пор увеличила штат более чем вчетверо. В декабре компания сообщила о планах запустить вторую подобную лабораторию — в калифорнийском городе Ричмонд.
В главной лаборатории установлен человекоподобный робот, который большую часть времени простаивает, и лишь немногие сотрудники видели его в действии. Сейчас команда в основном занимается дистанционным управлением роботизированными манипуляторами.
Специалисты по сбору данных, используя напечатанные на 3D-принтере контроллеры GELLO, управляют двумя металлическими манипуляторами Franka с захватами на концах — те выполняют простые операции: например, помещают кусочки хлеба в тостер или складывают одежду. В феврале, когда программа только стартовала, Franka учились класть резиновую уточку в чашку; затем задания постепенно усложнялись. В то время как конкуренты, включая Tesla, применяют массовый подход, управляя роботами с помощью костюмов для считывания движений, OpenAI избрала более умеренную стратегию, наняв внешних исполнителей для обучения манипуляторов базовым действиям.
Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com
В минувшем году OpenAI объявила о наборе инженеров в сфере робототехники; изучение LinkedIn подтвердило участие в инициативе как минимум десяти профессионалов. В декабре руководитель инициативы отметил важность увеличения производительности, эффективности и сбора большего объёма рабочих данных — однако за последние месяцы лаборатория смогла почти вдвое перевыполнить плановые показатели по сбору информации. Ранее OpenAI уже вкладывала средства в робототехнические стартапы — Figure, 1X и Physical Intelligence. Для Figure компания создавала «новое поколение ИИ-моделей для антропоморфных роботов», но в феврале 2025 года Figure отказалась от сотрудничества.
После закрытия первого робототехнического проекта OpenAI, как полагают, сконцентрировала усилия на ChatGPT. Теперь же организация всё активнее упоминает разработку аппаратных решений, а обширная база знаний ChatGPT способна помочь в обучении роботов понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней. В первоначальном проекте применялось обучение с подкреплением — подход, основанный на методе проб и ошибок, где роботы осваивают навыки через систему поощрений. Сейчас OpenAI аккумулирует значительные массивы данных для тренировки машин. Эксперты предполагают, что стратегия контроллера GELLO может обеспечить преимущество над соперниками, использующими метод захвата движений всего тела — подход OpenAI экономичнее, поскольку каждый контроллер напрямую управляет манипулятором, что упрощает роботу освоение конкретных человеческих действий.
В настоящее время в Сан-Франциско компания ведёт работу в три смены, задействуя несколько десятков рабочих станций для сбора данных — камеры фиксируют движения как оператора, так и робота, выполняющего задания, а сотрудники оцениваются по количеству «качественных часов» эффективного обучения. OpenAI внедряет новые станции, более точно воспроизводящие человеческую моторику. Часть данных используется для тренировки роботов в компьютерных симуляциях, а манипуляторы регулярно тестируются для оценки их успехов. Пока остаётся неясным, как скоро проект приведёт к созданию полноценного человекоподобного робота и насколько результативной окажется стратегия бюджетного обучения.
