Коротко: начните с задачи, а не с силуэта
Интерес к гуманоидным роботам в промышленной среде вполне понятен. Пространства были созданы для людей, и человекоподобная форма может перемещаться по таким пространствам и выполнять широкий спектр задач. Но промышленная автоматизация не должна начинаться с того, насколько точно мы можем воспроизвести человека; она должна начинаться с задачи.
Если задача — перемещать коробки весом 60 фунтов по ровному складу, то на колёсах роботам трудно найти конкурента. Если задача — сортировка товаров, формирование палет, готовых для магазинов, или координация тысяч машин в общем пространстве, то ключевые вопросы иные: может ли система работать безопасно? Надёжно? В масштабе?
Прогресс в ИИ не означает, что каждый робот должен стать универсальной машиной. Настоящая возможность — сделать интеллект обобщаемым: программное обеспечение, которое помогает машинам воспринимать окружение, учиться на опыте и принимать лучшие решения в рамках контролируемой области. Такой подход сохраняет то, что наиболее важно для промышленных систем — физику и проверенные средства безопасности, которые имеют значение, когда программное обеспечение управляет физическими машинами.
Тот же интеллект может затем оркестровать флот машин, созданных для разных задач, планируя с учётом ограничений, адаптируясь по мере изменения условий и рассматривая систему (а не отдельного робота) как единицу эффективности. Каждая машина может сосредоточиться на той работе, для которой она была разработана, и выполнять её исключительно хорошо.
Биология — полезный источник вдохновения; ей не следует становиться ограничением проектирования. Машине не нужен человеческий силуэт, чтобы приносить пользу. Во многих промышленных условиях проектирование, ориентированное на задачу, даёт систему, которая быстрее, безопаснее и практичнее.
Физический ИИ будет развиваться по мере того, как способное программное обеспечение будет сочетаться с машинами, специально созданными для конкретной, реальной работы. Будущее автоматизации — не одна форма для всех задач. Это правильная машина для задачи и интеллект, который умеет связывать их в единую работу.
Джеймс Каффнер, технический директор Symbotic