Как мы учим роботов понимать физический мир: путь от специалистов к генералистам Современная робототехника движется в сторонц перехода от роботов-специалистов, которые отлично решают только заранее запрограммированные задачи, к универсальным генералистам — машинам, способным адаптироваться к любой физической ситуации. Но сложность этой задач на порядки превышает возможности традиционного программирования алгоритмов — без нейросетей и новых архитектур уже не обойтись. Евгений Михайленко,руководитель Physical AI в Яндекс Роботикс, рассказал, как подходы Embodiment и Guidance, а также использование теста Возняка, позволяют обучать роботов не только «знанию оптики» или кинематики, но и пониманию контекста задач, причинно-следственных связей, обобщению навыков между разными типами тел и адаптации к новой инфраструктуре. #статья