Ma i modelli linguistici non possono fare molto, e ciò di cui i robotic hanno più urgentemente bisogno è un nuovo tipo di modello che comprenda il mondo fisico nel modo in cui un LLM comprende la parola scritta. E per costruire quel modello, gli ingegneri hanno bisogno di molti più dati. Mentre cammino per BAAI, vedo decine di lavoratori dietro le scrivanie. Stanno teleoperando vari bracci robotici e pinze per insegnare agli algoritmi semplici compiti di manipolazione come spazzare i fagioli su un tavolo, versare liquidi da una brocca in tazze numerous e raccogliere oggetti dagli scaffali. Sembra che un giovane che indossa un visore per la realtà virtuale stia preparando il tè mentre una telecamera registra ogni suo movimento. L’thought è che con dati di addestramento sufficienti, i robotic intuiranno come fare ogni genere di cose senza una formazione specifica.
Il problema è che nessuno sa quali dati siano più utili ai robotic, per non parlare di quanti ne abbiano bisogno o del modo migliore per raccoglierli. E affinché gli umanoidi diventino onnipresenti, le persone devono inventare {hardware} che imiti meglio una mano umana. Per un robotic, fare un salto mortale all’indietro è molto più semplice che lanciare una moneta.
Tuttavia, Tony Zhao, cofondatore e CEO di Sunday Robotics, una startup con sede in California, mi cube di temere che aziende come la sua non abbiano molte possibilità contro le aziende cinesi, che possono assumere più lavoratori, come i teleoperatori della BAAI, per addestrare modelli di robotic e lanciare rapidamente nuovo {hardware}. “Gli Stati Uniti stanno perdendo in termini di velocità di iterazione”, afferma. “E onestamente non so come possiamo vincere.”
Per cercare di tenere il passo, Zhao ha recentemente reclutato un dirigente di un’azienda cinese di robotica con profondi legami ed esperienza nell’accesso alla vasta e complessa catena di approvvigionamento cinese. “L’unico modo per battere le aziende cinesi è costruire una squadra cinese”, afferma.
Alcuni CEO statunitensi, tra cui Demis Hassabis di Google DeepMind e Lachy Groom di Bodily Intelligence, entrambi inseguendo il momento del robo-ChatGPT, mi hanno detto che immaginano che lo sviluppo della robotica rispecchi più o meno quello degli smartphone, dove la Cina produce l’{hardware} e gli Stati Uniti il cervello. (Tranne che Huawei ora li sta realizzando entrambi.)
La risposta potrebbe essere che il governo degli Stati Uniti deve essere coinvolto, suggerisce Jonathan Hurst, cofondatore e responsabile dei robotic di Agility, che produce umanoidi. Sta immaginando, tra le altre cose, ingenti investimenti nella produzione nazionale avanzata, come incentivi fiscali per le aziende che utilizzano robotic nei loro magazzini e nelle fabbriche, come un modo per sostenere le aziende di robotica domestica. Una story strategia potrebbe iniziare a imitare i pazienti investimenti di capitale del governo cinese nei suoi settori. “Dobbiamo essere molto intelligenti riguardo all’automazione”, afferma. “È l’unico modo.”
Il mio resort a Pechino, nel centro high-tech di Zhongguancun, non aveva nessuno dei robotic su ruote che abitualmente consegnano oggetti nelle camere degli ospiti in alcuni resort delle grandi città. Invece, il mio aveva un essere umano immancabilmente educato chiamato Stephen. Quando avevo bisogno di pulire una maglietta, Stephen ha portato a termine il lavoro in poche ore. Mentre tornavo a casa alla tremendous del mio viaggio, ho riflettuto su quante mani avevano lavato, stirato, confezionato e trasportato indietro l’indumento a quella velocità. Anche in Cina i robotic non hanno ancora vinto.
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