Шкіряні мішки все ще в грі: як стажери обігнали роботів Figure AI у 10-годинному марафоні
Поки одні футурологи пророкують нам повне безробіття через повстання машин, американська компанія Figure AI вирішила перевірити, чи здатні сучасні андроїди вистояти хоча б одну повноцінну зміну на складі. Для цього влаштували 10-годинне змагання у форматі «людина проти машини». Спойлер: людство поки що може видихнути, але розрив скоротився до мінімуму.
Сортувальний батл: умови та учасники
Умови експерименту були максимально наближені до реальних складських буднів. З одного боку — команда стажерів, з іншого — три гуманоїдні роботи Figure 03, які змінювали один одного на посту. Завдання виглядало монотонно та виснажливо: потрібно було взяти пакунок, відсканувати штрихкод та покласти його на конвеєрну стрічку строго лицьовою стороною вниз.
Люди працювали за правилами трудового законодавства Каліфорнії: вони мали 30-хвилинну перерву на обід та дві оплачувані перерви по 10 хвилин. Роботи ж, як і належить залізу, працювали автономно та без зупинок на каву чи розмови. Переможця визначали за загальною кількістю правильно оброблених посилок за весь час експерименту.
Перевага витривалості проти людської швидкості
Перед стартом багато хто ставив на роботів. Логіка проста: людина втомлюється, втрачає концентрацію, її темп неминуче падає до кінця зміни. Робот — це стабільність. Проте результати виявилися дещо іншими. За 10 годин люди змогли правильно відсортувати 12 924 посилок. Це означає, що в середньому на один об’єкт витрачалося 2.79 секунди.
Залізна команда відстала зовсім трохи. Роботи обробили 12 732 посилок із середнім темпом 2.83 секунди на штуку. Різниця склала лише 169 одиниць, або близько 1.3%. Це нікчемний відрив, враховуючи, що люди фактично працювали на 50 хвилин менше через законні перерви. Тобто «чиста» швидкість людей була відчутно вищою, щоб компенсувати час відпочинку.
Хоча робот і не переміг, він значно перевершив очікування, ознаменувавши важливу віху в комерціалізації гуманоїдних роботів.
Кінцеві результати: F.03: 12 732 пакети | стажер Айме: 12 924 пакети. Ілюстрація: @adcock_brett
Що це означає для індустрії
Для Бретта Адкока цей програш — насправді велика перемога. Головна проблема гуманоїдних систем сьогодні не в тому, щоб бути швидшими за Усейна Болта, а в тому, щоб працювати стабільно протягом тривалого часу без втручання оператора. Те, що пристрої змогли витримати 10-годинний марафон і майже зрівнятися в результатах зі стажерами, свідчить про готовність технології до «польових» випробувань на реальних об'єктах на кшталт заводів BMW чи складів Amazon.
Ми бачимо, як «інноваційний» підхід до навчання нейромереж дозволяє машинам адаптуватися до фізичних маніпуляцій, які раніше вважалися занадто складними для автоматизації. Поки що люди виграють за рахунок спритності рук, але роботи вже дихають у потилицю, не потребуючи при цьому ні страховки, ні відпустки.
Поки роботи вчаться сортувати коробки, софтверні гіганти займаються іншими аспектами приватності та зручності. Наприклад, Apple може дозволити користувачам Siri самостійно обирати термін зберігання історії спілкування, що теж є частиною великої гри з ШІ.