Отдельное подразделение, занимавшееся робототехникой, в OpenAI упразднили. Причиной назвали смену концепции, а не отказ от самих роботов. Об этом сообщает портал RUNET.
Цель выпускать машины общего назначения в компании сохраняют. Узкие ИИ-модели, заточенные исключительно под роботов, разработчики больше не считают обязательными: универсальные системы берут те же функции на себя. В начале года исследователи рассчитывали опереться на видеогенератор Sora, умеющий моделировать физический мир, но затем выяснилось, что передовые модели OpenAI применимы в этой сфере напрямую. По словам представителя компании, GPT-6 Astra неожиданно хорошо проявила себя в ряде задач.
Научная группа по робототехнике вошла в основное исследовательское подразделение, которым руководит директор по исследованиям Марк Чен. Специалистов по прикладной робототехнике и аппаратному обеспечению перевели в подразделение прикладных разработок президента OpenAI Грега Брокмана.
Решение ставит под вопрос ставку стартапов на специализированные модели с пространственным интеллектом. Впрочем, данные, собранные на реальных устройствах, ценность сохраняют. Расс Тедрейк, соучредитель и гендиректор Walden Robotics, напомнил: его роботы уже набираются опыта в заводских цехах, чего ИИ-лаборатории лишены. Совершенные базовые модели, по его мнению, делают такую информацию полезнее — обучаться на ней получается быстрее. Потенциал универсальных систем подтверждают опыты: в исследовании Nvidia агент на базе GPT-6 Astra справился с 74,8 % заданий на манипулирование предметами, тогда как лучший опубликованный результат специализированных моделей составлял 51 %. Испытания шли в симуляции с виртуальным роботом, поэтому на реальные устройства выводы переносить пока нельзя.
Ограничения тоже есть: запросы обрабатываются не мгновенно, а облачный сервис требует постоянного подключения к сети. Гуанья Ши, доцент Института робототехники Университета Карнеги — Меллона, поэтому считает компактные специализированные модели по-прежнему нужными — их можно запускать на бортовом компьютере. Пит Флоренс, соучредитель Generalist, отметил: какой подход окажется успешнее в долгосрочной перспективе, пока неясно.