Evidentemente anche OpenAI sta intensificando i propri sforzi nel campo della robotica. La settimana scorsa, Caitlin Kalinowski, che in precedenza ha guidato lo sviluppo di visori per realtà virtuale e aumentata presso Meta, ha annunciato su LinkedIn che si sarebbe unita a OpenAI per lavorare sull’hardware, inclusa la robotica.
Lachy Groom, amico del CEO di OpenAI Sam Altman e investitore e cofondatore di Physical Intelligence, si unisce al team nella sala conferenze per discutere il lato commerciale del piano. Lo sposo indossa una felpa con cappuccio dall’aspetto costoso e sembra straordinariamente giovane. Sottolinea che l’intelligenza fisica ha molte piste per perseguire una svolta nell’apprendimento dei robot. “Ho appena avuto una telefonata con Kushner”, dice riferendosi a Joshua Kushner, fondatore e socio amministratore di Thrive Capital, che ha guidato il round di investimenti seed della startup. È anche, ovviamente, il fratello del genero di Donald Trump, Jared Kushner.
Alcune altre aziende stanno ora inseguendo lo stesso tipo di innovazione. Uno chiamato Skild, fondato da esperti di robotica della Carnegie Mellon University, ha raccolto 300 milioni di dollari a luglio. “Proprio come OpenAI ha creato ChatGPT per il linguaggio, stiamo costruendo un cervello generico per i robot”, afferma Deepak Pathak, CEO di Skild e assistente professore alla CMU.
Non tutti sono sicuri che ciò possa essere ottenuto nello stesso modo in cui OpenAI ha decifrato il codice linguistico dell’IA.
Semplicemente non esiste un archivio su scala Internet delle azioni dei robot simili ai dati di testo e immagini disponibili per la formazione degli LLM. Raggiungere una svolta nell’intelligenza fisica potrebbe comunque richiedere una quantità esponenziale di dati.
“Le parole in sequenza sono, dimensionalmente parlando, un minuscolo giocattolo rispetto a tutto il movimento e l’attività degli oggetti nel mondo fisico”, afferma Illah Nourbakhsh, un robotista della CMU che non è coinvolto con Skild. “I gradi di libertà che abbiamo nel mondo fisico sono molto più che semplici lettere dell’alfabeto.”
Ken Goldberg, accademico della UC Berkeley che lavora sull’applicazione dell’intelligenza artificiale ai robot, avverte che l’entusiasmo che si sta creando attorno all’idea di una rivoluzione robotica basata sui dati e sugli umanoidi sta raggiungendo proporzioni simili a quelle di una campagna pubblicitaria. “Per raggiungere i livelli di prestazione attesi, avremo bisogno della ‘buona ingegneria vecchio stile’, della modularità, degli algoritmi e dei parametri”, afferma.
Russ Tedrake, scienziato informatico presso il Massachusetts Institute of Technology e vicepresidente della ricerca sulla robotica presso il Toyota Research Institute, afferma che il successo dei LLM ha indotto molti robotici, lui compreso, a riconsiderare le sue priorità di ricerca e concentrarsi sulla ricerca di modi per perseguire l’apprendimento robotico su una scala più ambiziosa. Ma ammette che restano sfide formidabili.
