После того как в ноябре 2022 года ChatGPT привнёс большие языковые модели в повседневную жизнь, индустрия робототехники ожидает аналогичного переломного момента. Les Karpas, Global Head of Physical AI в Nvidia Inception, на сессии «Роботы ждут своего момента ChatGPT. Вот что стоит у них на пути» в рамках TechCrunch Disrupt 2026 расскажет о препятствиях, с которыми сталкиваются роботы, и потенциальных возможностях.
По словам Karpas, главная проблема роботов общего назначения заключается в отсутствии набора данных для физического AI интернет-масштаба, аналогичного тому, который OpenAI и Anthropic используют для языковых моделей. Даже Waymo и её конкуренты формировали данные для своих автопарков беспилотных автомобилей на основе расстояний, пройденных за многие годы, и эти массивы данных продолжают расти на новых рынках. Стартапы же пытаются искусственно достичь необходимого масштаба с помощью симуляций, синтетических данных и базовых моделей, одновременно обучаемых на разных типах роботов.
Этот разрыв между цифровым миром и физической средой станет главной темой Real World AI Stage на мероприятии. К Karpas присоединятся основатели Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI и Foxglove, которые расскажут о возможностях и трудностях, с которыми они сталкиваются.
В Nvidia Karpas курирует взаимодействие со стартапами в сферах робототехники, автомобилестроения, производства, мобильности и умных городов; ранее он работал в Stanley Black & Decker, Intellectual Ventures, Herman Miller, iRobot и Cirque du Soleil. За свою карьеру он занимался архитектурой и производственным инжинирингом, а также работал CEO стартапа, руководителем стартап-студии и специалистом по корпоративному венчурному капиталу.
TechCrunch Disrupt 2026 пройдёт 13–15 октября в Moscone West в San Francisco и соберёт более 10 000 технологических лидеров, основателей и инвесторов. До 25 сентября на билеты действуют скидки до $200, а при групповой покупке — до 30%. Бронирование выставочных столов завершается 18 сентября.
Почему это важно
Отсутствие в робототехнике аналога обширной базы данных из интернета, доступной языковым моделям, выявляет ключевое различие, напрямую ограничивающее разработку систем общего назначения. Это особенно актуально для стартапов, которые не располагают теми же возможностями, что и компании в сфере беспилотного транспорта, опирающиеся на длительные полевые испытания для сбора данных. Хотя симуляции, синтетические данные и базовые модели, обучающие разные типы роботов совместно, предлагают варианты сокращения этого разрыва, остаётся неясным, насколько они способны охватить разнообразие реальных физических сред. Расширение дискуссии от автомобилестроения до производства и умных городов показывает, что проблема данных не ограничивается одним типом роботов. Однако рекламный характер материала, посвящённого мероприятию и билетам, не даёт читателю дополнительных оснований судить, подкреплены ли представленные оценки независимыми доказательствами.
Предыстория
ChatGPT — не новое имя в архиве FikirPilot: за последние 90 дней мы опубликовали 43 новости с упоминанием этого названия; самая свежая датирована 15 сентября 2026 года.