Все вакансии в области робототехники в OpenAI указывают на то, что команда компании «сосредоточена на создании универсальных роботов и движении к интеллекту на уровне ОИИ в динамичных, реальных условиях». Возобновление работы над роботами свидетельствует о том, что OpenAI считает, что достижение ОИИ — ИИ, превосходящего человеческий интеллект, — может потребовать разработки алгоритмов, способных взаимодействовать с физическим миром.

В ранние годы OpenAI проводила заметные исследования в области робототехники, включая разработку алгоритма, способного решать кубик Рубика с помощью руки, похожей на человеческую (2019 год). Однако в 2021 году компания прекратила работы в этой области, сосредоточившись на алгоритмах, включая большие языковые модели, которые привели к недавним прорывам, таким как ChatGPT.

Стефани Теллекс, специалист по робототехнике из Брауновского университета, отмечает, что создание более эффективных роботов потребует проектирования и обучения моделей ИИ, способных «обрабатывать высокочастотный, многомерный перцептивный вход и производить высокочастотный, многомерный физический вывод», то есть модели, которые могут видеть и действовать с высокой точностью. Теллекс не знакома с конкретными планами OpenAI.

Несмотря на наличие передовых моделей для беседы, рассуждений, написания кода и генерации изображений и видео, OpenAI будет конкурировать с рядом сильных конкурентов в стремлении разработать алгоритмы для более совершенных человекоподобных роботов. За последние несколько лет появилось несколько стартапов, занимающихся человекоподобными роботами, включая Figure, Agility и Apptronik, а некоторые крупные компании, занимающиеся ИИ, такие как Tesla и Google, также инвестируют в разработку и тестирование человекоподобных роботов.

Несмотря на впечатляющие достижения человекоподобных роботов, им всё ещё не хватает интеллекта для работы в сложных и непредсказуемых, или «неструктурированных», средах. Для этого им потребуются алгоритмы, выходящие за рамки понимания физического мира, присущего большой языковой модели. Эти системы должны уметь управлять конечностями и захватами, чтобы ходить и манипулировать физическими предметами. Некоторые исследовательские группы начинают демонстрировать прогресс в разработке более универсальных моделей ИИ для роботов.

В то же время становится всё более очевидным, что для продвижения ИИ вперёд могут потребоваться новые идеи. Недавнее разочарование, связанное с GPT-5 от OpenAI, является частью более широкого понимания того, что достижение человекоподобного интеллекта потребует новых направлений исследований. «Они достигли асимптоты с GPT-5, — говорит Теллекс. — Им нужно двигаться в сторону физического мира».