Привет, Хабр! Как-то я пересмотрела десяток роликов с роботами подряд — просто чтобы понять, что из увиденного вызывает у меня доверие, а что нет. Робот Figure, который делает кофе за минуту, гуманоид Tesla, эффектно падающий во время презе...
Привет, Хабр! Как-то я пересмотрела десяток роликов с роботами подряд — просто чтобы понять, что из увиденного вызывает у меня доверие, а что нет. Робот Figure, который делает кофе за минуту, гуманоид Tesla, эффектно падающий во время презентации в Майами, гимнастическая программа Atlas от Boston Dynamics с сальто и рывком через кувырок. Все три ролика показывают одну и ту же индустрию, но оставляют совершенно разное впечатление.
Разница не в том, что один робот «настоящий», а другой «фейк». Дело в другом: за последние два-три года индустрия научилась производить зрелищные кадры гораздо быстрее, чем сама технология научилась делать то, что на этих кадрах показано. И читатель, который хочет понимать, где реально находится робототехника, а не где она хочет казаться, должен научиться разбирать не спецэффекты, а методологию.
Забегая вперед: переломного момента, после которого прогресс в этой области стал бы очевиден без объяснений — по аналогии с тем, что произошло несколько лет назад в языковых моделях, — в робототехнике пока не случилось. Технология развивается быстро и вполне предсказуемо — ее прогресс измеряется не вау-эффектом, а скучными процентами в отчетах. Попробуем разобраться, как эти проценты читать.