У OpenAI внезапно обнаружилась лаборатория робототехники

В прошлом году гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) заявил, что время человекоподобных роботов ещё не пришло, но оно уже приближается. И его компания активно готовится к этому моменту, узнал Business Insider.

В минувшем году OpenAI без громких анонсов сформировала лабораторию человекоподобной робототехники — она расположена в том же здании в Сан-Франциско, что и финансовый отдел компании, и в этой лаборатории заняты около сотни специалистов по сбору данных. Сейчас их задача — обучение роботизированной руки-манипулятора в рамках масштабного проекта по созданию собственного человекоподобного робота. OpenAI уже занималась робототехникой и даже когда-то построила манипулятор, собирающий кубик Рубика — в 2020 году проект закрыли, потому что было решено «переориентировать команду на другие проекты».

Сейчас OpenAI ведёт несколько новых проектов в области оборудования, и робототехника — лишь один из них, рассказал источник издания; причём ни один не является ключевым для миссии компании. На минувшей неделе OpenAI объявила конкурс среди американских производителей, которые могли бы стать её партнёрами по направлениям потребительских устройств, робототехники и центров обработки данных. Лаборатория робототехники открылась в феврале 2025 года, и с того момента разрослась более чем в четыре раза. В декабре OpenAI сообщила, что планирует открыть вторую — в калифорнийском Ричмонде.

В основной лаборатории выставлен человекоподобный робот, который в основном пылится, и в деле его видели немногие. Сотрудники подразделения сейчас заняты преимущественно дистанционным управлением роботизированными манипуляторами.
Специалисты по сбору данных при помощи напечатанных на 3D-принтере контроллеров GELLO управляют двумя металлическими манипуляторами Franka с клещами на концах — они выполняют базовые задачи: вставляют ломтики хлеба в тостер или складывают бельё. В феврале, когда программа начала работу, Franka обучали тому, как положить резиновую уточку в чашку; далее задачи усложнялись. Если конкуренты, в том числе Tesla, практикуют масштабный подход, управляя роботами при помощи костюмов для захвата движений — OpenAI выбрала более спокойный путь и наняла подрядчиков для обучения манипуляторов выполнению базовых задач.

В прошлом году стало известно, что OpenAI начала нанимать инженеров-робототехников; анализ профилей на LinkedIn показал, что в проекте занят минимум десяток специалистов. В декабре руководитель проекта заявил о необходимости повысить производительность, эффективность и получить больше часов функциональных данных — за последние несколько месяцев лаборатория, впрочем, почти вдвое превысила ожидания по сбору данных. У OpenAI уже есть опыт инвестиций в компании, которые специализируются на робототехнике — в Figure, 1X и Physical Intelligence. Для Figure она разрабатывала «модели ИИ нового поколения для человекоподобных роботов» но в феврале 2025 года Figure из сделки вышла.

Когда первый проект OpenAI в области робототехники закрылся, компания, как считается, сосредоточилась на ChatGPT. Сейчас она всё чаще говорит о разработке оборудования, а база знаний ChatGPT может оказаться полезной, чтобы научить робота интерпретировать окружающий мир и взаимодействовать с ним. В первом проекте компания занималась обучением с подкреплением — методом проб и ошибок, при котором роботы учатся с помощью системы вознаграждений. Теперь OpenAI собирает большие объёмы данных для их обучения. Есть мнение, что стратегия контроллера GELLO может дать преимущество перед конкурентами, которые обучают роботов по методу захвата движений всего тела — метод OpenAI дешевле, поскольку каждый контроллер напрямую связан с манипулятором, и роботу проще научиться конкретным движениям человека.

Сейчас в Сан-Франциско компания работает в три смены и использует для сбора данных несколько десятков рабочих станций — камеры записывают движения как оператора, так и выполняющего задачи робота, а работники оцениваются по числу «качественных часов» функционального обучения. OpenAI устанавливает новые станции, которые более точно имитируют движения человека. Некоторые данные компания применяет для обучения роботов в компьютерных симуляциях, а манипуляторы проходят регулярное тестирование для оценки их результатов. Как быстро проект может обернуться результатом в виде полноценного человекоподобного робота, и насколько выигрышной окажется стратегия экономного обучения, ясности пока нет.