Sergey Levine [ Physical Intelligence ] / p.1

2025 / Выход в коммерцию - решение проблемы масштаба данных
Я всегда считал, что робототехника не так уж отличается от других областей ИИ — масштаб будет критичен.Но добраться до него сложно. У нас в отличии от автомобильной индустрии -нет миллионов машин, ездящих и собирающих данные. В отличии от LLM - нет интернета, куда генериуется миллионы контента ежедневно. Поэтому приходится быть изобретательными — деплоить роботов, заставлять их делать задачи, собирать собственные данные в масштабе. Нужно преодолеть «энергию активации», а потом запустить маховик, который будет постоянно улучшать систему. Думаю, что лучший способ создать маховик — выйти в коммерцию и работать в реальном мире.

2025 / Проблема композиционнсоти в робототехнике
Современные большие модели при достаточном масштабе начинают проявлять композиционность. Её нельзя «заставить» вручную — она появляется при масштабе и правильном распределении данных. В робототехнике сложнее — композиция движений не всегда даёт целостный контроль. Я не знаю точного ответа. Возможно решение проблемы в робототехнике - тоже придет с масштабом, возможно , нужна иерархия абстракций — высокий уровень планирования, средний — выбор объектов, низкий — моторный контроль. Пока это решается в реальном времени научным сообществом.

205 / Семантический подход к решению задач
Следующий шаг - лучшее следование сложным инструкциям. Робот мог бы не только выполнить задачу, но и уточнить детали. Это не только про взаимодействие, но и про реальное выполнение сложной работы.Это позволит роботу переиспользовать навыки. Он может подумать: какие из моих умений подходят для новой задачи? Это требует семантического знания из LLM и, возможно, дополнительного test-time compute. Мы над этим работаем.

Начало запуска флайвила > Срока достижения X
Это будет как с ИИ-ассистентами. Как только будет достигнут базовый уровень полезности, его выпустят в мир. И дальше он начнёт собирать опыт и становиться лучше. Я думаю не о дате завершения, а о дате запуска маховика. Когда он начнёт крутиться? Это может быть скоро. Чем уже задача, тем быстрее можно выйти в реальный мир. Мы уже исследуем, что именно робот может делать, чтобы начать этот маховик. Что касается того, что вам реально будет важно — однозначные годы, не десятилетия. Я надеюсь, что что-то будет уже через один-два года, но сложно сказать.Робототехника не принципиально отличается. Есть небольшие различия. Если робот работает вместе с людьми, возникают естественные сигналы обучения. Люди заинтересованы помогать, чтобы всё получилось. В физическом мире ошибки очевидны. Если ты ответил неправильно на вопрос — человек может не знать, что ответ неверен. Если ты неправильно сложил футболку — это видно. Можно проанализировать и сделать лучше. Я не думаю, что нужны радикально новые идеи. Нужен правильный синтез уже известных компонентов. Синтез сам по себе сложен. Это глубокая задача. Если повезёт и всё пойдёт по плану — разумно ожидать в пределах одного десятилетия. Если нужен медианный ответ — пять лет.

2025 / Повышение границ использования- > Масштабирование
Cовокупная выручка AI-компаний — порядка 20–30 миллиардов долларов в год, что намного меньше объёма всей интеллектуальной работы — 30–40 триллионов. LLM не делают всю разработку, потому что они хороши в определённой области, но у неё есть пределы. Эти пределы ежегодно расширяются. Нет причин думать, что с роботами будет иначе. Их область применения сначала будет небольшой: что-то они смогут делать очень хорошо, а где-то потребуется серьёзный человеческий надзор. Область будет расти. Это приведёт к росту продуктивности.

2025 / Долгосрочное снижение стоимости
Когда я начал заниматься робототехникой в 2014, я использовал PR2 за $400 000. Когда открыл лабораторию в Беркли, покупал руки по $30 000. Сейчас в Physical Intelligence каждая рука стоит около $3 000. Мы думаем, что их можно производить за малую часть этой суммы.