Будущее автономных систем: от роботакси до антропоморфных роботов
На саммите мировых правительств (World Governments Summit) CEO компании Mobileye, профессор Амнон Шашуа, обсудил текущее состояние и перспективы развития автономных систем. В беседе с модератором Тио Чарбаги эксперт подробно остановился на технологическом переходе от классических алгоритмов к нейросетям на базе архитектуры трансформеров, а также объяснил, почему интеграция физического искусственного интеллекта (Embodied AI) в роботов является следующим логическим шагом в развитии индустрии.
🧠 Эволюция технологий: от сверточных сетей к трансформерам 3:08
По мнению Амнона Шашуа, ключевое различие между современными автономными системами и теми, что существовали пять лет назад, заключается в соотношении «обучаемых» и «необучаемых» компонентов, а также в степени интеграции.
- Эпоха сверточных сетей (2013–2021/2022): Системы строились по гибридному принципу. Сверточные нейросети отвечали только за поиск паттернов в изображениях, в то время как остальные критические задачи — отслеживание объектов, оценка движения и принятие решений (политика вождения) — решались с помощью жестко заданных классических алгоритмов и reinforcement learning (обучения с подкреплением).
- Эра трансформеров: Сегодня индустрия переходит к универсальной архитектуре, основанной на языковых принципах. Любые данные — будь то видеопоток, текст или команды — теперь «токенизируются» и подаются в единую нейросеть. Это позволяет делать «обучаемыми» практически все аспекты системы.
Шашуа отмечает, что благодаря этому подходу количество «необучаемых» (жестко запрограммированных) компонентов в системе стремительно сокращается, вплоть до нуля в идеальном сценарии, где нейросеть получает «пиксели на входе и выдает команды управления автомобилем на выходе».
Проблема «черного ящика» и безопасности 5:59
Несмотря на прогресс, высокая степень интеграции несет серьезные риски:
- Потеря объяснимости: Если система является «черным ящиком», невозможно объяснить регулятору или суду, почему в конкретной аварийной ситуации машина приняла именно такое решение.
- Галлюцинации: Как показывают языковые модели, они могут быть впечатляющими, но в 5% случаев выдавать «очень глупые» результаты.
- Гарантии безопасности: Регуляторы требуют гарантий, что машина не нарушит правила дорожного движения и сделает всё возможное для предотвращения аварии.
По словам Шашуа, главный вызов для разработчиков сегодня — как использовать мощь современных ИИ-моделей, сохраняя при этом жесткие математические гарантии безопасности.
🚕 Уроки раннего внедрения роботакси 7:21
На текущий момент, как утверждает гость, на планете существует только одна компания, доказавшая способность достичь требуемого уровня безопасности при масштабировании — Waymo. Их данные показывают, что такие системы уже примерно в 10 раз безопаснее людей.
Основная преграда для массового бизнеса — это «бэк-офис» (удаленные операторы), которые сейчас фактически руководят машинами. Для масштабирования необходимо свести число людей-супервизоров к нулю. Шашуа предлагает двухуровневый подход к решению задачи:
- Fast (Быстрый путь): Локальная система, гарантирующая соблюдение ПДД и отсутствие столкновений.
- Slow (Медленный путь): Мощная VLM (Visual Language Model) в облаке, которая анализирует сложные ситуации (например, жест полицейского) и дает рекомендации.
🤖 Будущее: антропоморфные роботы и «эпоха изобилия» 10:57
Компания Mobileye недавно приобрела стартап Mentee, основанный Шашуа четыре года назад для создания антропоморфных роботов. Спикер связывает развитие физического ИИ с концепцией «изобилия».
По словам эксперта, современная жизнь человека строится вокруг дефицита: мы стремимся жить там, где есть лучшие хирурги, учителя, повара и сотрудники службы безопасности, так как таких экспертов критически не хватает.
- Трансформация через робототехнику: Если ИИ-системы и антропоморфные роботы смогут имитировать возможности экспертов — от навыков хирурга до мастерства преподавателя — дефицит высококвалифицированного труда исчезнет.
- Результат: Это позволит людям получать доступ к качественным услугам в любом месте, что приведет к фундаментальному изменению того, как мы принимаем жизненные решения.
Что нужно для победы в робототехнике? 15:31
Шашуа считает, что акцент индустрии на «сверхчеловеческой ловкости» (например, способность роботов делать сальто) не является ключевым для успеха. Самое важное — генерализация.
«Победит тот, чей робот сможет мгновенно обучаться новой задаче, просто наблюдая за тем, как человек выполняет её, и слушая его пояснения», — уверен Амнон Шашуа. На данный момент, по его мнению, ни одна компания не продемонстрировала такой уровень адаптивности, поэтому рынок антропоморфных роботов всё еще находится в зачаточном состоянии.
