Как Тесла обучава своя хуманоиден робот Оптимус

Как да научим робот да овладее хиляди сложни човешки задачи, без те да бъдат показвани от хората една по една? Tesla има футуристичен отговор на това: дигитални сънища и синтетични тренировъчни данни.

Ограничения на класическите методи за обучение на роботи

Досега хуманоидните роботи учат предимно чрез телеоперация: Човек носи сензорен костюм и демонстрира движения, които роботът имитира. Но този метод е изключително времеемък, скъп и трудно мащабируем. Никой не може да научи робота на всяка възможна ситуация – от сгъване на риза до готвене – поотделно. Именно тук Tesla влиза в играта.

Дигитални сънища вместо реални демонстрации

Илон Мъск наскоро потвърди, че Optimus не се обучава само чрез физически упражнения, а чрез синтетично създадени светове от данни. Tesla генерира фотореалистични видеа с помощта на ИИ, в които роботът виртуално упражнява задачи като „сгъване на ризи“ или „наливане на течности“ – хиляди пъти, без да движи нито един сервомотор.

Принципът:

Учене на физика – ИИ се захранва с реални данни за движенията на робота, за да разбере неговите стави, хватки и движения.
Създаване на сънища – С прости гласови команди могат да се симулират нови задачи, като „наливане на чаша“ или „сгъване на кърпа“.
Извличане на движения – ИИ моделите превеждат видеата от сънищата в моторни команди.
Учене в турбо режим – Роботът тренира на базата на тези огромни изкуствени набори от данни, докато не може самостоятелно да изпълнява задачата.

Генерализация: Големият пробив

Резултатът: Optimus може да пренася умения към напълно нови ситуации, които никога не е виждал преди. Още от една единствена реално демонстрирана задача могат да възникнат десетки нови действия – от хващане през наливане до по-сложни движения.

С това Tesla постига нещо, което класическите симулации трудно могат да постигнат: мащабируемо учене без граници на реалността. Независимо дали става дума за деформируеми обекти като дрехи или течности – за ИИ те са просто нови сцени в невронната мрежа.

Защо това е важно за Tesla

Подходът е важен не само за Optimus, но и за Full Self-Driving (FSD) на Tesla. И двете системи се базират на същия принцип: огромни количества синтетични данни, за да могат да покрият и редки сценарии и крайни случаи.

Така Optimus в бъдеще може не само да поема прости задачи, но и да стане многофункционален помощник в ежедневието и индустрията. Използването на дигитални сънища е ключ към общата изкуствена интелигентност в хуманоидни роботи.

Заключение

С този подход Tesla показва, че физическото обучение само по себе си е остарял модел. Истинският скок се постига чрез генерирани от ИИ тренировъчни светове, в които Optimus може да научи неща, които в реалния свят биха били невъзможни. Хуманоидният робот расте стъпка по стъпка извън своите граници – благодарение на дигитални сънища.