सैन फ्रांसिस्को के मिशन डिस्ट्रिक्ट के एक धातु के दरवाजे पर, प्रतीक "π" अंदर हो रहे नवाचार भरे कार्य का संकेत देता है। यह स्थान फिजिकल इंटेलिजेंस (PI या π) का है, जो रोबोट की बुद्धिमत्ता को बढ़ाने की कोशिश कर रहा है और जिसने ओपनएआई और जेफ बेजोस से $400 मिलियन जैसे बड़े निवेश आकर्षित किए हैं। कंपनी का सपना है कि रोबोट को मानव समान समझ और कुशलता प्रदान की जाए, जिसमें एआई मॉडल में विस्तृत सेंसर और गति डेटा डाला जाए। अंदर, गतिविधि तीव्र है: रोबोट टी-शर्ट को फोल्ड कर रहे हैं और वस्तुओं को स्थानांतरित कर रहे हैं, जबकि एक व्यक्ति वेबकैम के साथ एक पिंसर संचालित कर रहा है। कंपनी के संस्थापक, जिनमें सीईओ कैरोल हाउसमैन भी शामिल हैं, एआई के माध्यम से रोबोट को नई कार्य को सहजता से करने में सक्षम बनाने की कल्पना करते हैं, सटीक प्रोग्रामिंग नहीं के माध्यम से। चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) की सफलता से प्रेरित, उन्हें लगता है कि रोबोटिक्स में समान प्रगति संभव है। पहले, LLM ने दिखाया कि वे पारंपरिक प्रोग्रामिंग के बिना खुले-अंत कार्यों को हल कर सकते हैं। विज़न मॉडल के साथ इन्हें बढ़ाकर, रोबोट ने अपने आस-पास की सीमित समझ हासिल की, जिससे अधिक सूचित कार्य संभव हो सके। एक सार्वजनिक प्रदर्शन ने क्षमता को उजागर किया, जैसे दर्शकों ने महाद्वीपों के पार एक रोबोट को नियंत्रित किया, उसकी समस्या समाधान क्षमता प्रदर्शित की। शारीरिक क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए, फिजिकल इंटेलिजेंस अन्य संस्थानों के साथ सहयोग करता है, ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग करके विविध कार्यों से डेटा एकत्र करता है। इस दृष्टिकोण में आशाजनक परिणाम दिख रहे हैं, भविष्य में रोबोट कौशल की असाधारण प्रगति का संकेत देते हैं, जैसे एक बच्चे की उन्नति मूल पकड़ से पियानो बजाने तक विस्तृत सीखने के माध्यम से। स्टार्टअप और टेक दिग्गजों से मानव जैसी रोबोट के प्रति उत्साह के बीच, कुछ विशेषज्ञ भौतिक अंतःक्रिया की जटिलताओं पर संदेह व्यक्त करते हैं। प्रचार के बारे में चिंताएं और बड़े पैमाने पर रोबोटिक क्रिया डेटा की कमी नोट की जाती हैं, क्योंकि भौतिक कार्यों में भाषा प्रसंस्करण की तुलना में अधिक चर होते हैं। फिर भी, आशावाद जारी है; काइज रोबोट मानव प्रदर्शनों से सीख सकते हैं, शायद यूट्यूब वीडियो देखकर, आभासी और वास्तविक दुनिया के सीखने को मिलाकर। फिजिकल इंटेलिजेंस अपने प्रयास को बढ़ाने के लिए विभिन्न रोबोटिक कार्यों से डेटा एकत्रित करने के लिए कंपनियों के साथ साझेदारी करने की योजना बना रहा है। वे कस्टम हार्डवेयर विकसित कर रहे हैं ताकि रोजमर्रा के कार्यों के माध्यम से क्राउडसोर्स्ड प्रशिक्षण का उपयोग किया जा सके। स्टार्टअप में हाल के विकास ने महत्वपूर्ण प्रगति दिखाई है: रोबोट जटिल घरेलू कार्यों को कुशलता से कर रहे हैं, जिनकी गति लगभग मानव जैसी लगती है। LLM और इमेज जनरेशन मॉडलों का मिश्रण इस्तेमाल करते हुए, टीम ने ओपनएआई के शुरुआती मॉडलों जैसी अधिक सामान्य रोबोटिक क्षमताओं को हासिल किया है। कुछ मनोरंजक त्रुटियों के बावजूद, टीम आशावादी है। उनके "रोबोट सीखने के लिए सामान्य नुस्खा" ने उत्साहजनक प्रगति का संकेत दिया, सुझाव दिया कि भौतिक दुनिया में उन्नत एआई का एकीकरण तेजी से व्यवहार्य होता जा रहा है।