Для производства роботов необходимо развивать технологический стек и вкладываться в кадры  Оригинал

Главный вызов физического искусственного интеллекта (Physical AI) — отсутствие полезных данных для обучения хорошего робота. Поэтому важно накапливать такие данные, развивать собственные технологии и обучать инженеров. Об этом старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев рассказал на сессии AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности», которая состоялась на конференции «Цифровая индустрия промышленной России». Как отметил Андрей Белевцев, человечество накопило огромный объём знаний, записанных в тексте, — именно это позволило совершить прорыв в обучении больших языковых моделей. Сегодня модели предыдущего поколения успешно обучают модели следующего поколения — это самоподдерживающаяся реакция. Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка: «Очень круто и интересно переносить магию больших языковых моделей в реальный мир. Но пока человечество накопило ноль полезных данных для обучения хорошего робота. Никто никогда не описывал связь движения этого робота с его телом, моторами, суставами. Собирать такие данные очень дорого. Для развития робототехники нужно прежде всего накопить достаточный объём данных, которые можно будет использовать для обучения более совершенных моделей». Ещё одно отличие физического ИИ от больших языковых моделей — отсутствие объективных бенчмарков для оценки производительности, добавил Андрей Белевцев. Вместо синтетических...