Андрей Щербаков 
Искусственный интеллект достиг значительных успехов во многих областях, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение, однако его интеграция в физический мир оставалась серьезной проблемой. Хотя ИИ преуспел в логических рассуждениях и решении сложных задач, эти достижения в основном ограничивались цифровой средой. Чтобы ИИ мог выполнять физические задачи с помощью робототехники, он должен обладать глубоким пониманием пространственного мышления, манипулирования объектами и принятия решений. Для решения этой задачи компания Google представила Gemini Robotics — набор моделей, специально разработанных для робототехники и воплощенного искусственного интеллекта. Эти модели ИИ, созданные на базе Gemini 2.0, объединяют передовые возможности ИИ с физическим миром, позволяя роботам выполнять широкий спектр сложных задач.
Gemini Robotics представляет собой пару моделей ИИ, построенных на основе Gemini 2.0, современной визуально-языковой модели (VLM), способной обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. По сути, Gemini Robotics расширяет VLM до визуально-языковой модели действий (VLA), что позволяет модели Gemini не только понимать и интерпретировать визуальные данные и обрабатывать инструкции на естественном языке, но и выполнять физические действия в реальном мире. Эта комбинация критически важна для робототехники, так как она позволяет машинам не только «видеть» свое окружение, но и понимать его в контексте человеческого языка, а также выполнять сложные задачи реального мира — от простого манипулирования объектами до более замысловатых действий, требующих ловкости.
Одной из ключевых сильных сторон Gemini Robotics является способность обобщать знания для множества задач без необходимости длительного переобучения. Модель может следовать инструкциям с открытым словарем, адаптироваться к изменениям в окружающей среде и даже справляться с непредвиденными задачами, которых не было в ее первоначальных обучающих данных. Это особенно важно для создания роботов, способных работать в динамичных, непредсказуемых условиях, таких как дома или промышленные объекты.
Значительной проблемой в робототехнике всегда был разрыв между цифровыми рассуждениями и физическим взаимодействием. В то время как люди легко понимают сложные пространственные отношения и беспрепятственно взаимодействуют с окружением, роботы с трудом воспроизводят эти способности. Например, роботы ограничены в понимании пространственной динамики, адаптации к новым ситуациям и обработке непредсказуемых взаимодействий в реальном мире. Для решения этих проблем Gemini Robotics включает «воплощенное мышление» — процесс, который позволяет системе понимать физический мир и взаимодействовать с ним способом, похожим на человеческий.
В отличие от рассуждений ИИ в цифровой среде, воплощенное мышление включает несколько важнейших компонентов. Оно дает Gemini Robotics возможность обнаруживать и идентифицировать объекты в своем окружении, даже если они ранее не встречались. Система может предсказывать, где лучше захватить объект, определять его состояние и выполнять движения, такие как открывание ящиков, переливание жидкостей или складывание бумаги. Воплощенное мышление также позволяет Gemini Robotics прогнозировать наиболее эффективные траектории движения и определять оптимальные точки для удержания объектов, что необходимо для задач, требующих точности. Кроме того, оно наделяет роботов способностью воспринимать и понимать трехмерные пространства, что особенно важно для задач, требующих сложных пространственных манипуляций, таких как складывание одежды или сборка предметов, а также для точного обращения с объектами через анализ соответствий в 3D и предсказания ограничивающих рамок.
Хотя обнаружение и понимание объектов имеют решающее значение, настоящая сложность робототехники заключается в выполнении задач, требующих тонкой моторики и ловкости. Будь то складывание лисы оригами или игра в карты, задачи, требующие высокой точности и координации, обычно выходят за рамки возможностей большинства систем ИИ. Однако Gemini Robotics специально разработан для успешного выполнения таких заданий. Модель демонстрирует продвинутую ловкость, справляясь со сложными задачами, такими как складывание одежды, штабелирование объектов или участие в играх. При дополнительной тонкой настройке Gemini Robotics может выполнять задачи, требующие координации нескольких степеней свободы, например, использование обеих рук для сложных манипуляций.
Gemini Robotics также внедряет концепцию обучения на малом количестве примеров («few-shot learning»), позволяя системе осваивать новые задачи с минимальным количеством демонстраций — например, всего 100 показов может быть достаточно для обучения задаче, которая в противном случае потребовала бы обширных данных. Еще одной ключевой особенностью является способность адаптироваться к новым типам роботов — будь то двурукий робот или гуманоид с большим количеством суставов, модель может легко управлять различными видами робототехники, что делает ее универсальной и приспособляемой к разным аппаратным конфигурациям.
Одной из выдающихся особенностей Gemini Robotics является способность управлять роботами в режиме «нулевого выстрела» («zero-shot») или обучения на малом количестве примеров («few-shot»). Управление «zero-shot» означает способность выполнять задачи, не требуя специального обучения для каждой конкретной задачи, в то время как «few-shot learning» предполагает обучение на основе небольшого набора примеров. Gemini Robotics может генерировать программный код для управления роботами, даже если требуемые конкретные действия никогда ранее не встречались. Например, получив описание задачи высокого уровня, Gemini может создать необходимый код для ее выполнения, используя свои способности к рассуждению для понимания физической динамики и окружения. В случаях, когда задача требует более сложной ловкости, модель также может учиться на демонстрациях и немедленно применять полученные знания для эффективного выполнения задачи. Эта способность быстро адаптироваться к новым ситуациям является значительным шагом вперед в управлении роботами, особенно в средах, требующих постоянных изменений или непредсказуемости.
Gemini Robotics является важным достижением на пути к созданию универсальных роботов общего назначения. Объединяя возможности ИИ в области рассуждений с ловкостью и адаптируемостью роботов, эта технология приближает нас к цели создания машин, которые могут быть легко интегрированы в повседневную жизнь и выполнять разнообразные задачи, требующие взаимодействия, подобного человеческому. Потенциальные области применения этих моделей огромны. В промышленных условиях Gemini Robotics может использоваться для сложных сборочных операций, инспекций и задач технического обслуживания. В домах такие роботы могли бы помогать с домашними делами, уходом за людьми и развлечениями. По мере дальнейшего развития этих моделей роботы, вероятно, станут более распространенными технологиями, открывая новые возможности во многих секторах экономики и повседневной жизни.
Gemini Robotics представляет собой набор моделей на базе Gemini 2.0, разработанных для того, чтобы роботы могли осуществлять «воплощенное мышление». Эти модели могут помочь инженерам и разработчикам создавать роботов на базе ИИ, способных понимать физический мир и взаимодействовать с ним по-человечески. Обладая способностью выполнять сложные задачи с высокой точностью и гибкостью, Gemini Robotics включает такие функции, как воплощенное мышление, управление «zero-shot» и «few-shot learning». Эти возможности позволяют роботам адаптироваться к окружающей среде без необходимости длительного переобучения. Gemini Robotics обладает потенциалом трансформировать целые отрасли, от производства до помощи по дому, делая роботов более способными и безопасными для применения в реальном мире. По мере развития этих моделей они могут переопределить будущее робототехники.
