Я спостерігаю парадокс міні-Моравеца в робототехніці: складна для людини гімнастика набагато простіша для роботів, ніж «несексуальні» завдання на кшталт приготування їжі, прибирання та складання. Це призводить до когнітивного дисонансу для людей поза полем: «Отже, роботи можуть паркур і брейк-данс, але чому вони не можуть подбати про мою собаку?». Повірте мені, мене про це батьки запитували більше, ніж ви думаєте ... «Парадокс робота Моравека» також створює ілюзію, що фізичні можливості штучного інтелекту набагато досконаліші, ніж вони є насправді. Я не виділяю Unitree, оскільки він широко застосовується до всіх останніх акробатичних демо-версій в індустрії. Ось простий тест: якщо ви встановите стіну перед роботом, що перевертається вбік, він врізається в нього на повну силу і влаштує видовище. Тому що це просто переоснащення цього єдиного еталонного руху, без будь-якого усвідомлення оточення. Ось чому і існує парадокс: набагато простіше тренувати «сліпого гімнаста», ніж робота, який бачить і маніпулює. Перший може бути повністю вирішений у симуляції та перенесений нульовий постріл у реальний світ, тоді як другий вимагає надзвичайно реалістичного рендерингу, фізики контактів та безладної динаміки об'єктів у реальному світі – жоден з яких не може бути добре змодельований. Уявіть, що ви можете тренувати LLM не з Інтернету, а з чисто створеної вручну текстової консольної гри. Робототехнікам пощастило. Нам випало жити у світі, де прискорені фізичні двигуни настільки хороші, що ми можемо обійтися вражаючою акробатикою, використовуючи буквально нульову кількість реальних даних. Але ми ще не виявили такого ж чит-коду для загальної спритності. До того часу нас все одно будуть допитувати наші розгублені батьки.