MIT Technology Review и фонд Aventine разоблачают разрыв между обещаниями «физического ИИ» и реальными возможностями гуманоидных роботов. Нейросети не умеют работать с хаосом физического мира.
Технологические визионеры вроде Илона Маска и Дженсена Хуанга активно продвигают идею грядущей эпохи «физического ИИ», обещая скорый выход гуманоидных помощников в каждый дом. Однако авторитетный анализ, подготовленный MIT Technology Review совместно с исследовательским фондом Aventine, призывает к осторожности: за вирусными демо-роликами скрывается крайне медленный реальный прогресс.
Главная ошибка инвесторов — попытка перенести успех больших языковых моделей на механические тела. Чат-боты обучаются на терабайтах интернет-данных, где законы физики не действуют. В реальности то, что легко описывается словами, становится непреодолимым барьером: робот может решить дифференциальное уравнение, но роняет чашку, путается в складках ткани или теряет равновесие на неровном полу.
Для обучения элементарным действиям требуются тысячи часов демонстраций операторами в системах телеуправления. Прорывы вроде модели Gemini Robotics от Google DeepMind позволяют усваивать новые короткие задачи по сотне примеров, но до универсального поведения — колоссальная дистанция. Без глубоких «моделей мира» (world models), понимающих гравитацию, трение и геометрию пространства, любой гуманоид остаётся слепым исполнителем жёстких инструкций.
Финансовый ажиотаж тем не менее зашкаливает: аналитики Morgan Stanley прогнозируют к 2050 году почти миллиард человекоподобных роботов на планете с рынком в 5 триллионов долларов. Но между красивыми презентациями и бытовым андроидом лежит огромная пропасть, преодолеть которую простым масштабированием чат-ботов не удастся.
