Поскольку выставка CES 2026 уже не за горами, и некоторые предсказывают, что первый доступный домашний робот вызовет технологический ажиотаж на рынке в этом году, те, кто заглянет на конференцию в Лас-Вегасе на этой неделе, могут ожидать захватывающих демонстраций роботов и больших обещаний, о которых мы слышали с 1960-х годов. Взрыв искусственного интеллекта вызвал ажиотаж вокруг гуманоидных домашних роботов, и, честно говоря, революция в домашнем искусственном интеллекте уже началась.
Несмотря на то, что мы уже много лет используем Roombas, умные термостаты и системы безопасности на базе искусственного интеллекта, такие как дверные звонки Ring, серьезные проблемы — такие как доступность данных, конфиденциальность и социальное признание — остаются, прежде чем мы доберемся до помощников эпохи Jetson, которые не только будут складывать наше белье и помогать нам заботиться о наших детях и пожилых родителях, но и которым также можно будет довериться в этом.
Поскольку наши автомобили продолжают становиться все более автономными, похоже, пришло время домашних роботов. В конце концов, если ИИ, датчики, вычислительное оборудование и другие компоненты, необходимые для автономности, стали достаточно мощными и безопасными для путешествий, почему они не могут делать это дома?
Я знаком с компьютерами с тех пор, как в детстве у меня появился Commodore 64. Теперь, будучи профессором искусственного интеллекта и робототехники и основателем стартапа в области искусственного интеллекта, я исследую, как компьютерные системы взаимодействуют с нашим миром. Хотя мы прошли долгий путь, существует множество технологических препятствий, которые отрасль должна преодолеть, чтобы создать полностью автономных роботов-гуманоидов.
Миф об автономии
Несмотря на всю шумиху и достижения в области программирования ИИ, более 46 процентов компаний не могут превратить свои захватывающие, готовые к демонстрации концепции во что-то, что можно использовать в реальном мире, отчасти потому, что системам не хватает данных и опыта для завершения обучения ИИ. В сфере домашней робототехники раннее внедрение предполагает большую часть обучения пользователей (фактически платных пользователей), а также поднимает более серьезные вопросы конфиденциальности и безопасности.
Подобно автомобилям и автономным системам на дороге, домашние роботы должны работать безопасно и эффективно в 99,999% случаев, потому что одна ошибка может привести к катастрофическим последствиям, например, к тому, что вы оставите включенной горелку, забудете таблетку или упадете в душе. Помимо обучения работе с огромными объемами данных, получаемых камерами, датчиками и реальными экспериментами, домашние роботы также должны быть готовы воспринимать, рассуждать и действовать в неожиданных сценариях.
Эта способность адаптироваться к реальному миру и неожиданным ситуациям была занозой на глазу беспилотных автомобилей на дороге (помните, они должны были появиться в 2020 году). Хотя синтетические данные, моделирование и опыт помогают заполнить эти пробелы, такие команды, как Waymo’s Fleet Response, также информируют людей, чтобы помочь ИИ принимать решения и действовать быстро, когда они сталкиваются со сценариями, которые их сбивают с толку или сбивают с толку.
Роботы, проникающие в наши частные дома, столкнутся с гораздо более неожиданными сценариями, начиная от уникальной физической карты каждого здания и заканчивая культурой (так называемыми моделями жизни) тех, кто там живет. Независимо от того, сколько обучения происходит за пределами офиса, настройка и постоянное обучение для наших сред сегодня означает отправку в облако обширных личных данных обо всем: от того, когда мы садимся есть, до того, как мы разрешаем конфликты с нашими детьми и как мы воспитываем своих детей.
На фоне текущих проблем с конфиденциальностью, связанных с дверными камерами, и негативной реакции на гигантов социальных сетей, использующих пользовательские данные для обучения своих собственных моделей, сегодняшние роботы приглашают в наши дома как пассивных, так и активных наблюдателей и оставляют наши данные доступными для злоумышленников.
Пройдите автомобильный путь к успеху, решая одну проблему за раз.
Работа над решением этой проблемы конфиденциальности является одной из захватывающих задач, стоящих сегодня перед отраслью. Несмотря на то, что мы изо всех сил пытаемся найти решения здесь, разработчики и первые пользователи, стремящиеся найти домашних роботов, которые действительно могут принести результаты уже сегодня, могут извлечь урок из успеха автомобильной промышленности.
Десять лет назад наши автомобили имели базовый круиз-контроль, а сегодня эта ранняя помощь искусственного интеллекта превратилась в адаптивный круиз-контроль, системы следования по полосе движения и многое другое. Беспилотные автомобили — это, по сути, несколько систем искусственного интеллекта, которые работают вместе.
В то время как автомобильная промышленность устраняет проблемы и варианты использования один за другим, у нас дома такого прогресса не наблюдается. Спустя более чем два десятилетия после того, как Roombas впервые появился в наших домах, большинство наших интеллектуальных устройств — помощники Alexa, дверные звонки Ring и чат-боты с искусственным интеллектом — все еще физически не взаимодействуют с окружающим миром и не перемещаются по нему.
Правильный холодильник может уведомить нас, когда у нас заканчивается молоко, и даже создать заказ на продукты, который мы должны утвердить, но до сих пор нет робота, который бы распаковывал продукты, не говоря уже о том, чтобы гладить или развешивать белье – два из многих обещаний, представленных в этом видео-прогнозе BBC 1960-х годов.
Поднимаетесь? Социальное признание необходимо для продвижения новых технологий.
Хотя многие из нас хотели бы оставить домашние дела, а иногда даже и своих детей, в руках надежного робота, отрасли необходимо сделать больше, чем просто сделать их безопасными и заслуживающими доверия, уважая при этом ожидания общества в отношении конфиденциальности. Новаторам также приходится убеждать нас доверять им.
Сегодня мы воспринимаем пассажирские лифты как нечто само собой разумеющееся, но, будучи первым автономным транспортным средством, они были радикальными, когда были представлены в 19 веке. Люди могли внезапно войти в коробку, возможно, услышать скрежет шестерен, а затем выйти из коробки на другой этаж, и даже когда системы безопасности были обновлены, это было ужасно. Поэтому, когда этот замечательный подвиг стал таким же простым, как нажатие кнопки, на борту остались люди-операторы.
Операторы лифтов сейчас являются признаком престижа, но на заре появления этой технологии их присутствие было важно для укрепления доверия и принятия, чтобы развить социальную норму.
Точно так же, хотя трудно избежать историй о негативной реакции ИИ после взрыва ChatGPT, технология незаметно помогает нам в течение многих лет с помощью таких услуг, как обнаружение мошенничества с кредитными картами. Компании, выпускающие кредитные карты, внедрили алгоритмы защиты, не разглашая этот факт, и избегали негативной реакции пользователей, возвращая людей в уравнение после того, как транзакции были помечены для проверки.
Дома другой человек не является ответом, и это возвращает нас к самой сложной части головоломки. В то время как индустрия домашней робототехники может добиться успеха, решая более мелкие проблемы, требующие меньше данных и вычислений, инноваторы также должны решить гораздо более серьезную проблему: как получить и защитить данные, которые будут кормить, обучать и информировать наших верных помощников.
Возможно, нам не придется ждать 50 лет, чтобы догнать «Джетсоны», но путь, безусловно, длиннее и сложнее, чем предполагают демонстрации домашних роботов, которые вы увидите на выставке CES. Гуляя по коридорам на этой неделе, не игнорируйте менее интересного, но полезного мойщика окон, бармена или снегоочиститель. Вдохновляйтесь обещаниями этих шагающих роботов, даже когда мы концентрируемся на предстоящих задачах.
Мнения, выраженные в комментариях Fortune.com, являются исключительно точками зрения их авторов и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.
