Направление, в котором модели ИИ управляют поведением роботов и других устройств в физическом мире, а не только обрабатывают текст, изображения или звук.
Физический ИИ (physical AI, также embodied AI) — это направление искусственного интеллекта, в котором модель не просто обрабатывает и генерирует цифровой контент (текст, изображения, звук), а управляет поведением физического устройства — робота, беспилотного автомобиля, промышленного манипулятора — в реальном мире, воспринимая окружение через сенсоры и принимая решения с учётом физических законов, пространства и последствий своих действий в реальном времени.
Компания NVIDIA и ряд других игроков рынка называют физический ИИ следующей большой волной после успеха генеративного ИИ для текста и изображений: если предыдущее поколение моделей работало исключительно в цифровой среде, то физический ИИ требует принципиально иных данных для обучения (симуляции физического мира, сенсорные показания) и иных гарантий безопасности, поскольку ошибка модели напрямую влияет на физические объекты и людей рядом с ними.
Российские компании, включая Сбер, инвестируют в направление физического ИИ для промышленной робототехники и автономных решений — например, развивая центры робототехники, где модели ИИ управляют поведением физических роботов, а не только обрабатывают цифровые данные.
Автономное вождение — это одно из конкретных прикладных направлений физического ИИ. Physical AI — более широкий термин, включающий также промышленных роботов, роботов-манипуляторов и другие устройства, взаимодействующие с физическим миром.
Потому что успехи генеративных моделей в тексте и изображениях подтолкнули индустрию перенести аналогичные подходы (обучение на огромных массивах данных) на управление физическими устройствами, что требует новых данных, симуляций и стандартов безопасности.
В отличие от ошибки чат-бота, ошибка физического ИИ-агента (например, промышленного робота или беспилотного автомобиля) может привести к материальному ущербу или физическому вреду людям, что требует значительно более строгих требований к безопасности и тестированию.