Robotok ChatGPT-je: a tanuló gépi karok világa
A cég társalapítója, a Berkeley Egyetem docense, Sergey Levine elmagyarázza, hogy a jelenlegi folyamatok egy zárt, folyamatos visszacsatolási ciklusban zajlanak: a robotkarok próbálkozásainak adatait gyűjtik külső helyszíneken is – raktárakban, irodákban, otthonokban –, majd ezekből a begyűjtött információkból általános robotikai alapmodelleket tanítanak. Amikor egy új modell elkészül, visszaküldik a laboratóriumba éles tesztelésre. A robotkarok így újból és újból próbálkoznak nadrágok hajtogatásával, pólók kifordításával vagy zöldségek hámozásával, és minden egyes próbálkozás adatokat szolgáltat. A cél egy olyan általános, adaptív tudás kifejlesztése, amellyel a robot, akár egy új gyümölccsel vagy egy ismeretlen feladattal is megbirkózik – ahogyan a ChatGPT birtokolja a nyelvi univerzalitást.
A hardver szándékosan egyszerű: egy robotkar nagyjából 1,2 millió forintba (kb. 3500 USD) kerül a gyártói felárral együtt, de ha saját gyártásban készítenék, a költség 350 ezer forint (kb. 1000 USD) alatt maradna. Pár éve még elképzelhetetlen lett volna, hogy ilyen olcsó gépek ilyen összetettségű feladatokat oldjanak meg. Ez arra utal, hogy egy jó MI képes pótolni a viszonylag szerény hardverkorlátokat is.
Az alapítók és a vezéregyéniség múltja
A céget többek között Lachy Groom vezeti, aki már 13 évesen eladta első startupját Ausztráliában, és később a Stripe korai munkatársa, majd angyalbefektető lett. Olyan cégekbe fektetett be korán, mint a Figma, Notion, Ramp vagy a Lattice. Bár befektetőként inkább kapcsolatokat épített és tapasztalatokat szerzett, mindig saját céget keresett – a robotika világába egy 2021-es, Standard Bots nevű projekt kapcsán tért vissza, felidézve gyerekkori LEGO Mindstorms-építéseit.
A Physical Intelligence alapításakor Groom a Stanfordon és a Google DeepMindnál tevékenykedő Karol Hausmant is megkereste, akiről úgy hallotta, hogy részt vesz a projektben. Szerinte az igazán jó ötletek ritkák, és hiába hajt végre bármit tökéletesen valaki, ha maga az alapötlet nem jó, attól még nem lesz sikeres.
Pénzügy, stratégia és felforgató szemlélet
A vállalat értékelése jelenleg 5,6 milliárd dollár (közel 2 000 milliárd forint), kockázati tőkebefektetői – például a Khosla Ventures, Sequoia Capital és Thrive Capital – egyikétől sem követelik, hogy azonnal nyereséges legyen. Groom szerint a legtöbb forrást nagy teljesítményű számítási kapacitás vásárlására fordítják, vagyis költéseik nagy része nem hardver, hanem MI-tanítás. Számára evidens, hogy ha jön egy új, érdekes hardverplatform, nem kell az adatgyűjtést elölről kezdeni: az általánosított modellek tudását egyszerűen át lehet vinni más gépekre is.
A cég már most is együttműködik logisztikai, élelmiszer-kereskedelmi és csokoládégyártó cégekkel, hogy kipróbálja, modelljei készek-e az éles bevetésre. Néhány esetben már most eredményes az automatizáció.
Verseny az MI-jövővel: más stratégiák, gyors piaci bevezetés
Több startup is versenyez az általános célú robotikai MI elsőbbségéért: a pittsburgh-i Skild AI például már 510 milliárd forintnyi (1,4 milliárd USD) befektetést szerzett, és a Skild Brain nevű, többféle roboton is működő modelljét már piacra vitte. Tavaly néhány hónap alatt 10 milliárd forint (30 millió USD) bevételt termelt olyan területeken, mint a biztonságtechnika, a raktározás vagy a gyártás. A Skild AI markáns kritikákat fogalmaz meg konkurenseivel szemben: szerintük a legtöbb MI-modell csak látványos látás–nyelv párosítás, de nélkülözi az igazi fizikai józan észt, mert túlzottan internetes adatokon alapuló tanításon, nem pedig valódi fizikai szimuláción és tapasztalaton alapul. Ezzel szemben a Physical Intelligence a kutatási fókusz mellett tart ki, a piaci sietséggel szemben.
Kihívások, kételyek és lassú növekedés
A cég jelenleg mintegy 80 főt foglalkoztat – a bővítést tudatosan próbálják lassítani. Groom szerint a hardver a legnagyobb kihívás: a robotikai fejlesztés sokkal összetettebb, lassabb és költségesebb, mint egy szoftverfejlesztő cég működtetése. Az eszközök gyakran elromlanak, a szállítás döcögős, a biztonsági szempontok pedig bonyolult tesztelési kérdéseket vetnek fel.
Közben a kívülállók is szkeptikusak: valóban szükségük lesz-e az embereknek zöldséghámozó robotra, tényleg megoldja-e az MI a világ nagy problémáit – vagy csak újakat teremt? Úgy tűnik, hogy az álom és a realitás között még sokáig ingadozik a fejekben a válasz.
Az agilis álmodók és a Szilícium-völgy hitele
Groom minden kétely nélkül dolgozik tovább azokkal, akik már évtizedek óta hisznek abban, hogy a piaci feltételek, a technológia és a csapat most már végre egyszerre adott a sikerhez. A Szilícium-völgy története éppen arról szól, hogy – még a pontos üzleti terv, garantált piaci kereslet és kézzelfogható profit nélkül is – ezek a csoportok néha bebizonyítsák: hosszas bizonytalanság, sok kudarc után is sikerülhet valami forradalmit alkotni.
