Заранее спланированная трасса, команда инструкторов и рекордное время: вот что показывает этот пекинский полумарафон о том, как далеко продвинулись роботы-гуманоиды — и как далеко они еще не продвинулись.
Последний В воскресенье на пекинском полумарафоне E-Town красный робот-гуманоид по имени Молния преодолел дистанцию за 50 минут и 26 секунд — быстрее, чем мировой рекорд человека. Его длинные ножки были сделаны по образцу элитных бегунов, а двигатели охлаждались с помощью системы циркуляции жидкости, адаптированной для смартфонов китайского производителя Honor. Ролик с выступлением робота, который разлетелся по Интернету, показался многим зрителям важной вехой. Это было и в то же время не так. Робот Lightning также врезался в баррикаду, упал и стал ждать, пока его помощники установят его вертикально.
Гонка в Пекине стала ярким примером того, на каком этапе находится человекоподобная робототехника. Инженеры значительно преуспели в создании машин, способных преодолевать большие расстояния без перегрева и поломок. Другое дело — научить их ориентироваться в реальном мире с помощью чего-то вроде человеческого суждения.
В гонке этого года приняли участие более 100 команд, по сравнению примерно с 20 в предыдущем году, когда робот-победитель финишировал через два часа и 40 минут. Но, по словам организаторов, только 38 процентов участников мероприятия 2026 года работали автономно; остальные управлялись удаленно. И все роботы бежали по специально отрепетированному маршруту, а за ними следовали команды поддержки.
О поддержке научной журналистики
Если вам понравилась эта статья, подумайте о том, чтобы поддержать нашу журналистику, отмеченную наградами, подписавшись на нее. Приобретая подписку, вы помогаете обеспечить будущее впечатляющих историй об открытиях и идеях, формирующих наш современный мир.
«Это просто глупый рекламный трюк», — говорит Родни Брукс, почетный профессор Массачусетского технологического института, который является соучредителем iRobot — крупнейшего в мире программного обеспечения. компания, стоящая за Roomba — и в настоящее время управляющая робототехнической компанией, работающей на основе искусственного интеллекта Robust.AI. Он провел десятилетия, наблюдая, как появляются и исчезают циклы рекламы робототехники. «Это похоже на то, как когда-то у них были гоночные автомобили», — говорит Брукс. «Это не имеет значения».
Его возражение касается не конструкции Lightning и не ее времени, а структуры ее достижения. Лайтнинг не пробегал полумарафон в условиях, схожих с человеческими. «В нем нет ничего полезного, что вы могли бы использовать в любом приложении, потому что это совершенно не безопасно», — говорит Брукс. «Здесь нет взаимодействия с реальными людьми… и нет возможности взаимодействовать с миром, потому что все это расписано заранее», — добавляет он. “Сколько людей поддерживало [роботов]? Сколько машин следовало за ними? Люди просто участвовали в марафоне. Они не знают, где находится путь.»
Брукс уже почти десять лет выдвигает свою версию этого аргумента: люди отождествляют производительность с компетентностью. «Когда вы видите эффективность системы искусственного интеллекта или робота в чем-то одном, — говорит он, — это вводит нас в заблуждение, заставляя думать, что они обладают той же общей компетенцией, что и человек. И это ошибка, которую совершают люди. «Если бы человек пробежал полумарафон, мы бы сделали вывод о его уравновешенности, восприятии и жизнестойкости. Подвиг робота нельзя обобщать таким образом. «Если бы он бегал в толпе и это было безопасно, это было бы потрясающе», — говорит Брукс. «Но они и близко к этому не подходят».
Итак, что же на самом деле измеряла гонка? Алан Ферн, профессор компьютерных наук в Университете штата Орегон, провел большую часть своей карьеры, обучая двуногих роботовходить. Вместе со своим коллегой Джонатаном Херстом он помог создать двуногого робота Cassie, который в 2021 году пробежал дистанцию 5 км на открытом воздухе, а позже установил мировой рекорд Гиннесса в беге на 100 метров. Техника, которая заставила Кэсси бегать — тренировка на физических симуляторах — вероятно, также лежит в основе возможностей роботов, подобных Молнии. «Основные принципы ходьбы роботов существуют уже некоторое время», — говорит Ферн. «В этом аспекте проблемы нет научного прогресса».
Что изменилось в этом году, говорит Ферн, так это «старые добрые разработки и инвестиции».»В прошлом году роботы были медленнее, и многие из них ломались; в этом году машины были быстрыми и слаженными. Это не пустяк, но и не прорыв.
Что касается автономности, то Ферн уступает Бруксу, хотя и ненамного. Роботы, которые работали без пилота-человека, по-прежнему следовали по уже известному им маршруту. «Это действительно соответствует определению автономности для этой конкретной задачи», — говорит он. «Это похоже на то, как вы бы говорили об автономных автомобилях. Первые автономные автомобили — это может быть автономное следование по полосе движения. Человеку не нужно ничего делать, и робот будет следовать по полосам движения на дороге». Ферн называет это специализированной автономией. Что было бы интересно с научной точки зрения — и чего не было сделано ни с одним роботом на мероприятии в Пекине — это поместить одного из них в «совершенно новое место» и попросить его ориентироваться на переполненном рынке, протискиваться в труднодоступных местах и избегать столкновений с людьми.<Джонатан Херст, который был одним из создателей Cassie, а позже и одной из основательниц Agility Robotics, рассматривает гонку в Пекине как переломный момент для глобального интереса к робототехнике. Он считает, что когда Cassie пробежала 5 КМ в 2021 году, это был первый случай, когда двуногий робот самостоятельно управлял походкой во время бега на открытом воздухе, используя обучение с подкреплением - метод проб и ошибок, при котором система искусственного интеллекта вознаграждается за успешное управление телом робота. Мало кто это заметил. "Возможно, в сообществе робототехников было всего шесть человек, которые подумали: "Черт возьми, я и не подозревал, что обучение с подкреплением действительно может управлять роботом", - говорит он. Пять лет спустя команды по всему миру повторяют этот подход с минимальными затратами.
По словам Херста, пекинская гонка не является уникальным научным прорывом. Это область, достигающая масштабов, при которых тяжелая работа может начаться всерьез. Его собственная компания потратила большую часть последних двух лет на решение одной узкой задачи: создание человекоподобного робота Digit, разработанного компанией Agility Robotics, для безопасной работы на складе. Это разница между роботом, который может проложить заранее намеченный курс, и роботом, который может безопасно передвигаться среди людей. «Это все равно что смотреть на первые автомобили и думать: «Они не летают», — говорит Херст. «Это довольно высокая планка».
Однако аппаратные улучшения значительны. Янран Дин, доцент кафедры робототехники Мичиганского университета, рассматривает гонку в первую очередь как демонстрацию оборудования. «Действительно, трудно заставить роботов работать стабильно в течение такого длительного периода времени», — говорит он. Самым большим достижением было управление температурой. «Моторная технология была разработана для работы на коротких расстояниях, — говорит он, — но если ее увеличить, охлаждение станет узким местом». Дизайн Honor, добавляет Дин, устранил эти ограничения в работе настольных компьютеров высокого класса. «Вместо использования вентилятора, который использует воздухопроводность для охлаждения чипов, — говорит он, — вы на самом деле используете систему циркуляции жидкости — по сути, устанавливаете [кондиционер] в компьютер».»» data-block=»sciam/paragraph»>Динг также отмечает выбор дизайна корпусов самых быстрых роботов. “ У них мощные тазобедренные и коленные суставы. Но у них очень стройная верхняя часть туловища — их руки довольно маленькие, но достаточно большие, чтобы обеспечивать инерционное равновесие. А их голени и ступни также очень легкие.»При беге, — объясняет он, — человек теряет энергию при каждом ударе ногой. «Чтобы свести к минимуму потери энергии, возникающие при ударе о землю, вы хотите сделать свои дистальные звенья как можно более легкими», — говорит Дин. Другими словами, Lightning был создан как борзая собака, а не как домашний пылесос.
“Аппаратное обеспечение больше не является ограничением — теперь мы действительно можем удвоить производительность об алгоритмах», — говорит Дин. “У людей, как у людей…, есть когнитивное предубеждение думать, что пробежать полумарафон быстрее, чем человек, сложнее, чем сложить белье — что неверно.”
Эта инверсия — действительно то, что продемонстрировала гонка. Быстро бегущий робот выглядит сложным, потому что быстрый бег дается нам с трудом. Сворачивание полотенца или безопасное передвижение по переполненной комнате кажутся банальными, потому что мы делаем это не задумываясь. У роботов иерархия часто обратная. Мышцы работают. Мозг, как отметил Брукс, остается проблемой.
