Я наблюдаю мини-парадокс Моравеца в робототехнике: гимнастика, которая сложна для людей, гораздо легче для роботов, чем "некрасивые" задачи, такие как готовка, уборка и сборка. Это приводит к когнитивному диссонансу у людей вне этой области: "Так, роботы могут паркурить и танцевать брейк-данс, но почему они не могут позаботиться о моей собаке?" Поверьте, меня об этом спрашивали родители больше, чем вы думаете... "Парадокс робота Моравеца" также создает иллюзию, что физические возможности ИИ намного более развиты, чем они есть на самом деле. Я не выделяю Unitree, так как это касается всех недавних акробатических демонстраций в отрасли. Вот простой тест: если вы поставите стену перед роботом, который делает сальто, он врежется в нее с полной силой и создаст зрелище. Потому что он просто переобучен на этом единственном референсном движении, не осознавая окружающей среды. Вот почему существует этот парадокс: гораздо легче обучить "слепого гимнаста", чем робота, который видит и манипулирует. Первое можно полностью решить в симуляции и перенести без обучения в реальный мир, в то время как второе требует крайне реалистичной визуализации, физики контакта и сложной динамики объектов в реальном мире - ничего из этого нельзя хорошо смоделировать. Представьте, что вы можете обучать LLM не из интернета, а из чисто ручной текстовой консольной игры. Робототехники повезло. Мы живем в мире, где ускоренные физические движки настолько хороши, что мы можем добиться впечатляющей акробатики, используя буквально ноль реальных данных. Но мы еще не открыли тот же чит-код для общей ловкости. До тех пор мы все еще будем подвергаться вопросам от наших озадаченных родителей.