Робот для настольного тенниса от Sony заставил меня задуматься о том, что происходит, когда ИИ получает тело.

Поначалу я думал, что роботизированный настольный теннис от Sony — это просто эффектный и дорогостоящий эксперимент. Хотя, безусловно, круто, что он может играть против профессиональных игроков, казалось, что это демонстрация, предназначенная для того, чтобы поразить публику, которая и так была склонна к восхищению.

Во времена рыночной неопределенности, ваш капитал нуждается в надежной крепости. Мы строим ее на фундаменте из фундаментального анализа и недооцененных активов.

Укрепить Свой Портфель

Настольный теннис на удивление сложен. Мяч крошечный, движется быстро, вращается непредсказуемо и отскакивает обманчивым образом. Технология Sony не просто выполняет математические вычисления; ей необходимо визуально отслеживать мяч, предвидеть, куда он полетит, и мгновенно реагировать, прежде чем возможность будет упущена.

Sony подвергла своего робота Ace испытаниям против одних из лучших игроков – пяти ведущих любителей и двух профессионалов – в реальном соревновании. Ace удалось выиграть несколько матчей.

Что действительно выделялось, так это то, как хорошо Ace справлялся со сложными ударами – быстрыми, вращающимися мячами, которые внезапно меняли курс после отскока, не оставляя места для ошибки. Ace не просто реагировал; он предвидел, куда полетит мяч, и занимал позицию до того, как развернулась игра.

Искусственный интеллект покидает доску.

Частые заголовки, провозглашающие «ИИ побеждает людей», не в полной мере отражают то, что Ace пытается продемонстрировать. Мы уже видели этот нарратив в более простых соревнованиях. Победа Deep Blue от IBM над Гарри Каспаровым в 1997 году остается ярким примером, и это событие до сих пор затмевает многие конкурсы, противопоставляющие человеческий опыт и машинную вычислительную мощность.

Несмотря на свою сложность, шахматы — очень предсказуемая игра для компьютеров. В отличие от реального мира, здесь нет неожиданных физических событий — доска стабильна, фигуры не двигаются сами по себе и нет риска, что фигура улетит из-за неуклюжего хода.

Роботы Sony предлагают новое направление для ИИ. Поскольку ИИ начинает взаимодействовать с физическим миром, его успех зависит от точного времени. Системе необходимо быстро обрабатывать информацию, чтобы эффективно реагировать, что является более практичным – и значительно более сложным – применением, чем ограничение ИИ простыми задачами.

Тело меняет проблему

Теперь начинается демонстрация настольного тенниса, чтобы продемонстрировать более сложные возможности. Тот факт, что робот может отслеживать вращение мяча, предвидеть, куда он полетит, и мгновенно реагировать, не означает, что он сразу готов к работе на заводах, складах, в больницах, на фермах или во время чрезвычайных ситуаций. Это не простой скачок, и часто такие предположения оказываются неверными.

Робототехника вышла за рамки впечатляющих демонстраций и теперь является крупной силой в промышленности. Международная федерация робототехники сообщила, что в 2024 году было введено в эксплуатацию более 542 000 промышленных роботов – более чем в два раза больше, чем десять лет назад. Они прогнозируют, что в 2025 году это число возрастет до 575 000 и превысит 700 000 к 2028 году. Хотя Ace не является типичным заводским роботом, он является частью этой более широкой тенденции к увеличению автоматизации, которую мы наблюдаем в производстве.

Роботы, работающие на заводах и складах, должны уметь адаптироваться к реальным задачам, а не просто идеально выполнять одну и ту же операцию. На складах они часто сталкиваются с поврежденными упаковками, неправильно расположенными предметами, отсутствующей информацией и неожиданным пешеходным трафиком. А на открытом воздухе роботы должны справляться с непредсказуемыми условиями, такими как грязь, погода и неровная местность – вещи, которые не всегда соответствуют аккуратным программным инструкциям.

Когда речь заходит о рабочих местах, ситуация становится более сложной. McKinsey оценивает, что современные технологии потенциально могут автоматизировать задачи, которые в настоящее время занимают около 57% рабочего времени сотрудников в США. Однако это не означает прямую потерю рабочих мест, и McKinsey подчеркивает этот момент.

Напряжение становится более сдержанным и часто сложным: работа разбивается на более мелкие части, должностные инструкции меняются, и сотрудники часто обнаруживают, что улучшения в ‘эффективности’ сопровождаются дополнительным контролем и не совсем искренним позитивным отношением.

Определенные конфигурации увеличивают последствия ошибок. Ошибка чат-бота может просто испортить кому-то день, но для роботов, работающих в физическом мире – например, тех, кто помогает пациентам – просчет может привести к реальному вреду. По мере того, как ИИ становится все более интегрированным в наше физическое окружение, его ошибки становятся все менее терпимыми.

Счёт приходит вместе с телом.

Даже по мере того, как ИИ становится более мобильным с помощью роботов и других физических форм, он по-прежнему полагается на фундаментальную инфраструктуру. Это включает в себя такие вещи, как компьютерные чипы, центры обработки данных, охлаждение, электроэнергия, вода и надежная электросеть – сеть, которая не была спроектирована для внезапного всплеска вычислительных потребностей каждой компании.

Международное энергетическое агентство прогнозирует, что центры обработки данных по всему миру будут потреблять в два раза больше электроэнергии к 2030 году – около 945 тераватт-часов. Хотя это будет менее 3% от всего потребляемого в мире электричества, влияние может быть значительным для местных районов, таких как электросети, водоснабжение и населенные пункты вблизи этих объектов, поскольку им придется справляться с концентрированным спросом.

Несмотря на трудности, достижения в области робототехники предлагают значительные преимущества. Более умные роботы могли бы минимизировать отходы на заводах, безопасно осматривать опасные места, улучшить методы ведения сельского хозяйства и выполнять физически сложные работы. Хотя эти улучшения многообещающие, важно признать и потенциальные недостатки.

Deep Blue показал нам, что ИИ может быть сильным в одной игре. Теперь, Ace заставляет почувствовать, что сама игра исчезла, заменена сложной системой ресурсов, отраслей и людей, которые все пытаются предвидеть будущее.

Азимов прославился своим видением роботов, управляемых набором правил. Однако, роботы, которые мы разрабатываем в настоящее время, скорее всего, будут ограничены финансовыми ограничениями.

Смотрите также

2026-04-24 12:59