Гуманоидные роботы в быту: эксперт призывает к осторожности

3 октября 2025

Идея создать универсального робота, способного выполнять рутинные задачи — например, складывать белье или сортировать мусор — по голосовой команде, давно будоражит умы инженеров и футурологов.

Недавно Google DeepMind, лаборатория искусственного интеллекта Alphabet, всколыхнула общественность демонстрацией робота-гуманоида Apollo. В серии видеороликов робот складывал одежду, распределял предметы по контейнерам и даже упаковывал вещи в сумку — всё по командам, заданным естественным языком.

Это стало частью презентации новых моделей ИИ компании — Gemini Robotics 1.5 и Gemini Robotics-ER 1.5. По словам разработчиков, цель показа — продемонстрировать, как большие языковые модели помогают роботам воспринимать окружение, планировать действия и выполнять многоэтапные задачи.

Однако Равиндер Дахия, профессор электротехники и вычислительной техники Северо-Восточного университета, призывает отнестись к заявлениям DeepMind с долей скептицизма. Особенно это касается утверждений о способности роботов «мыслить».

Оба варианта Gemini Robotics относятся к моделям «видение-язык-действие». Это означает, что они используют визуальные сенсоры, данные изображений и язык для анализа окружающего мира.

Gemini Robotics 1.5 преобразует визуальную информацию и инструкции в двигательные команды. Gemini Robotics-ER 1.5 специализируется на понимании физического пространства, планировании и принятии логистических решений.

Со стороны это может казаться волшебством, но на деле всё основано на чётких правилах. Робот не мыслит самостоятельно — его действия определяются огромными массивами обучающих данных, структурированным сценарным планированием и алгоритмами.

Новизна подхода DeepMind заключается в интеграции технологии с большими языковыми моделями. Это позволяет пользователям отдавать команды роботу простыми словами.

Хотя это впечатляющий шаг вперёд, до создания гуманоидных роботов, чьи сенсорные и когнитивные способности будут сопоставимы с человеческими, ещё далеко. Например, активно ведутся работы над технологиями тактильной обратной связи — создания «электронной кожи» для роботов.

В отличие от визуальных данных, информация о тактильных ощущениях представлена в обучающих наборах в значительно меньшем объёме. Это критически важно для манипуляций с твёрдыми и мягкими объектами.

Кроме того, предстоит решить задачи наделения роботов способностью распознавать боль и запахи. Для работы в неопределённых условиях роботам необходимы все сенсорные модальности, а не только зрение.