Примерно так учатся и сами люди. «Так ведёт себя и маленький ребёнок: поначалу он неуверенно держится на ногах, многого ещё не умеет, но со временем учится, например, ухаживать за собой — и это важный этап развития.
Дети учатся читать и делать множество других вещей, и они учатся делать это в процессе игры.
Нам нужно, чтобы Optimus тоже начал играть в больших масштабах и по-настоящему овладел выполнением задач в реальном мире», — рассказал Маск инвесторам.
Компания формирует «Академию Optimus», где прототипы роботов смогут отрабатывать широкий круг задачи и генерировать данные для обучения будущих версий робота.
«Чтобы Optimus получил необходимые нам обучающие данные, потребуется построить их множество. Думаю, порядка 10 или 20 тысяч роботов, а затем дать им возможность обучаться в самостоятельной игре», — отметил бизнесмен.
Производство роботов уже стартовало на заводе во Фримонте, к поставкам роботов клиентам компания рассчитывает приступить к концу следующего года.
Процесс производства может быть «несколько непростым», предупредил он, а разработка ещё далека от завершения.
Среди главных трудностей он создание надёжных, но при этом гибких и чувствительных роботизированных рук, а также разработку искусственного интеллекта, способного справляться с задачами в непредсказуемой среде.
В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на огромных массивах текстовых данных и используются в чат-ботах, в области робототехники наблюдается нехватка данных из реального мира, необходимых для обучения человекоподобных роботов взаимодействию с физической средой.
Техасская Apptronik создала своего рода «фабрики данных» — здесь роботы загружают конвейерные ленты и сортируют предметы, генерируя таким образом обучающие данные и решая проблему их дефицита.
