OpenAI-მ რობოტიკის დამოუკიდებელი გუნდი დაშალა

კარნეგი-მელონის უნივერსიტეტის რობოტიკის ინსტიტუტის ასისტენტმა პროფესორმა, გუანია შიმ, OpenAI-ის ცვლილებაზე Fortune-ს განუცხადა, რომ მისთვის ეს იმის ნიშანია, რომ OpenAI რობოტიკას „აღარ მიიჩნევს განსაკუთრებულ პრობლემად“. მისი თქმით, კომპანია, სავარაუდოდ, რობოტიკას ზოგადი ინტელექტის შემდგომ გამოყენებად ხედავს. ეს ჰგავს იმას, რომ ერთი და იგივე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მოდელები დღეს კოდირების, იურიდიული თუ ფინანსური საქმიანობისთვის განკუთვნილ სპეციალიზებულ ინსტრუმენტებს ამუშავებენ. Fortune-ისთვის გაგზავნილ პასუხში OpenAI-მ თითქოს ეს ხედვა დაადასტურა. კომპანიის თქმით, წლის დასაწყისში მკვლევრები ფიქრობდნენ, რომ რობოტიკაში წინსვლის საუკეთესო გზა ისეთი მოდელების შექმნაზე მუშაობის გაგრძელება იქნებოდა, როგორიცაა Sora. ვიდეოების შესაქმნელად ამ მოდელს ფიზიკური სამყაროს მუშაობის გარკვეული, არაპირდაპირი გაგება უნდა ჰქონოდა. თუმცა მას შემდეგ, კომპანიის წარმომადგენლის თქმით, ზოგადი დანიშნულების მოწინავე მოდელებმა, მათ შორის GPT-6 Astra-მ, აჩვენეს, რომ მათი პირდაპირ გამოყენება რობოტიკაშიც შეიძლება. სწორედ ამ აღმოჩენამ უბიძგა OpenAI-ს, დაეშალა რობოტიკის დამოუკიდებელი გუნდი და მასთან დაკავშირებული მკვლევრები ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე მომუშავე გუნდებში გადაეყვანა.

რეორგანიზაცია იმ დროსაც მოხდა, როცა OpenAI-ზე ზეწოლა იზრდება, რათა ხარჯები შეამციროს და რამდენიმე ძირითად პროდუქტზე გაამახვილოს ყურადღება. გასულ წელს ალტმანმა თანამშრომლებს უთხრა, რომ კომპანიას „გვერდითი საქმეები“ უნდა მიეტოვებინა. OpenAI-მ ზოგიერთი პროექტიც, მათ შორის Sora, შეწყვიტა, რათა გამოთვლითი რესურსები უფრო ძირითად და პოტენციურად მომგებიან მიმართულებებზე გადაენაწილებინა. კომპანია ცდილობს შეაჩეროს დიდი საოპერაციო ზარალი, რომელმაც, გავრცელებული ინფორმაციით, ბოლო კვარტალში 10,9 მილიარდი დოლარი შეადგინა. ამასთან, OpenAI დაფინანსების ახალი რაუნდის დახურვას ცდილობს და 2027 წლის დასაწყისში შესაძლო პირველადი საჯარო შეთავაზებისთვის ემზადება.

მოსაზრება, რომ ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს რობოტების სამართავად პირდაპირ გამოიყენებენ და ამისთვის „სივრცითი ინტელექტის“ მქონე სპეციალიზებული მოდელების შექმნა საჭირო არ იქნება, ეჭვქვეშ აყენებს იმ ვარაუდებს, რომლებსაც ბევრი თანამედროვე რობოტიკის სტარტაპი ეფუძნება. ამ კომპანიებმა მილიარდობით დოლარი მოიზიდეს იმ მოლოდინით, რომ რობოტებს საკუთარი „ტვინი“ სჭირდებათ.

თუმცა MIT-ის პროფესორისა და Walden Robotics-ის თანადამფუძნებლისა და აღმასრულებელი დირექტორის, რას ტედრეკის თქმით, რობოტიკის კომპანიებს ისეთი უპირატესობა აქვთ, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიებს არ გააჩნიათ: მათი რობოტები უკვე მუშაობენ რეალურ ადგილებში, მაგალითად, ქარხნების იატაკზე. ასეთი პრაქტიკული გამოცდილება და რობოტების მიერ შეგროვებული მონაცემები მათ კონკრეტულ სამუშაო ადგილებსა და ამოცანებთან შეგუებაში ეხმარება. ტედრეკის თქმით, უკეთესი საბაზისო მოდელები ამ კონკრეტული ადგილებიდან მიღებულ მონაცემებს უფრო ღირებულს ხდის, რადგან რობოტები მათგან უფრო სწრაფად სწავლობენ.

ბოლო ექსპერიმენტებში მკვლევრებმა გამოსცადეს, რამდენად ბევრი საქმის შესრულება შეუძლია ზოგადი დანიშნულების მოდელს რობოტიკის მონაცემებზე სპეციალური გაწვრთნის გარეშე. მათ Astra-ს კამერის გამოსახულებები, რობოტის შესახებ ინფორმაცია და მართვის ინტერფეისი მიაწოდეს. ინტერფეისით მოდელს რობოტისთვის გარკვეული მოქმედებების დავალება შეეძლო. Nvidia-ს კვლევაში Astra-ზე მომუშავე სისტემამ სიმულირებულ მანიპულაციის ტესტში 74,8%-იანი წარმატება აჩვენა. ამ ტესტში მოდელი რეალურის ნაცვლად ციფრულ სიმულაციაში რობოტს მართავდა. იმავე მაჩვენებელზე საუკეთესო სპეციალიზებულმა რობოტულმა მოდელებმა 51,0% აჩვენეს.

შის თქმით, ზოგადი მოდელების სივრცითი და მსჯელობის უნარის გაუმჯობესება მათ უკვე ისეთი ამოცანების შესრულების საშუალებას აძლევს, რომლებსაც ადრე ცალკე გაწვრთნა სჭირდებოდა. მათ შეუძლიათ გაუმკლავდნენ შემთხვევას, როცა ბოთლი სხვა ადგილას დგას ან განათება იცვლება. ასევე შეუძლიათ ამოცანის ნაბიჯების გააზრება და იმის დადგენა, რომელი ნაბიჯი შესრულდა არასწორად.

ამავდროულად, ენის დიდი მოდელები ძლიერია, მაგრამ ნელა მუშაობს და ღრუბლოვან სერვერებზე უნდა განთავსდეს. ეს ნიშნავს, რომ რობოტს ან მოწყობილობას მუდმივი ქსელური კავშირი სჭირდება. შის აზრით, მაინც საჭიროა უფრო მცირე, სპეციალიზებული მოდელები, რომლებიც რობოტის ბორტკომპიუტერზე იმუშავებს და ინტერნეტთან მუდმივ კავშირს არ მოითხოვს.

„ინტელექტის განვითარების სხვადასხვა საწყისი წერტილი შეიძლება არსებობდეს“, განუცხადა Fortune-ს პიტ ფლორენსმა, Generalist-ის თანადამფუძნებელმა. ეს სტარტაპი რობოტებისთვის ზოგადი დანიშნულების ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს წვრთნის. მისი თქმით, გაურკვეველია, არსებული მოდელებიდან რომელიმე გახდება თუ არა რობოტიკის დომინანტური მოდელი გრძელვადიან პერსპექტივაში. OpenAI-ის განცხადებით კი, რობოტიკის მკვლევრები სხვა გუნდებში იმიტომ გადაიყვანა, რომ ახლა ეს ზოგადი დანიშნულების რობოტების შექმნის დაჩქარების საუკეთესო გზად მიაჩნია.

CoRL-ის №208 სტენდთან ერთ დროს ერთიანი, დამოუკიდებელი OpenAI-ის რობოტიკის გუნდის რამდენიმე ყოფილი წევრი ირეოდა. მათ არც გამოფენა ჰქონდათ და არც დემონსტრაცია, თუმცა ხალხი მაინც იკრიბებოდა. კონფერენციის ერთ-ერთი ყველაზე აქტუალური კითხვა ის იყო, რამდენად მნიშვნელოვანი დარჩებოდა რობოტიკის სპეციალიზებული ცოდნა, როცა ზოგადი დანიშნულების მოდელები უფრო ძლიერდება. ამ კითხვაზე პასუხის ერთ-ერთ მაგალითს OpenAI-ის ყოფილი მკვლევრების გამოცდილება იძლეოდა, რომლებიც ახლა სხვა გუნდებში არიან გადანაწილებული.

თემებიგრეგ ბროკმანიგუანია შივოიჩეხ ზარემბამარკ ჩენისემ ალტმანიCoRLFigureOpenAIფორჩუნიGPT-6 Astra

გამოქვეყნდა 14 ნოემბერი, 2026