Американський стартап Physical Intelligence (PI) зі Сан-Франциско заявив про прорив у робототехніці: його машини вже здатні виконувати складні побутові задачі на кшталт приготування кави, складання коробок та сортування білизни. Під час недавніх тестів модель ?*0.6 продемонструвала здатність до точних, послідовних і контекстно залежних дій — на рівні, який раніше був недосяжним для роботів через високу чутливість до найменших відхилень, пише Cikavosti.
Основою успіху стала технологія Recap (Reinforcement Learning with Experience and Corrections via Advantage-conditioned Policies). Це новий метод навчання, який дозволяє роботам засвоювати навички не лише шляхом спостереження за людиною, а й за допомогою прямих інструкцій, корекцій у реальному часі та самостійного тренування. За словами PI, такий підхід удвічі знизив частку помилок та суттєво підвищив точність дій.
Компанія пояснює, що Recap додає до класичного підкріплювального навчання два критично важливі типи інформації:
Завдяки цьому машини вчаться на недосконалих даних, що збільшує корисний обсяг тренувальної інформації майже в десять разів. Роботи отримують здатність «повертатися в робочий стан» навіть після серії помилок — раніше одна дрібна неточність могла повністю зірвати виконання задачі.
Physical Intelligence зосереджує розвиток систем на завданнях, де критичні моторика, координація та здатність адаптуватися до змінного середовища. Компанія ставить мету створити покоління автономних машин, які зможуть перевершувати людину в рутинній фізичній роботі — від побутових процесів до промислових операцій. Стартап уже залучив $400 млн інвестицій за участю OpenAI та Джеффа Безоса, однак точні строки виходу технології на ринок поки не розголошують.
«Інструкція задає поведінку. Коучинг її вдосконалює. Практика доводить до досконалості», — наголошують у PI. І саме ця формула, як вважають розробники, може стати фундаментом ери самонавчальних фізичних роботів, здатних працювати у реальному світі без постійного людського контролю.