Na kovinskih vratih v misijonskem okrožju San Francisca simbol "π" namiguje na inovativno delo, ki poteka znotraj. Ta prostor pripada startupu Physical Intelligence (PI ali π), ki si prizadeva izboljšati inteligenco robotov, s pridobitvijo velikih naložb, kot je 400 milijonov dolarjev od OpenAI in Jeffa Bezosa. Podjetje sanja o tem, da bi robote obdarilo s človeškim razumevanjem in spretnostjo s pomočjo obsežnih senzorskih in gibalnih podatkov, vnesenih v model umetne inteligence. Notri je dejavnost intenzivna: roboti zlagajo majice in premikajo predmete, medtem ko človek upravlja klešče s spletno kamero. Ustanovitelji podjetja, vključno z izvršnim direktorjem Karolom Hausmanom, vidijo umetno inteligenco kot sredstvo, da bi roboti prilagodljivo prevzemali nove naloge skozi intuitivni nadzor namesto natančnega programiranja. Navdihnjeni z uspehom velikih jezikovnih modelov (LLMs), kot je ChatGPT, verjamejo, da so podobni napredki možni tudi v robotiki. Pred tem so veliki jezikovni modeli pokazali, kako lahko rešujejo odprte naloge brez konvencionalnega programiranja. Z izboljšanjem teh z vizualnimi modeli so roboti pridobili omejeno razumevanje svojega okolja, kar omogoča bolj premišljena dejanja. Javno prikazovanje potenciala je osvetlilo, kako občinstvo nadzira robota čez kontinente, kar dokazuje njegove sposobnosti reševanja problemov. Da bi izboljšali fizične sposobnosti, Physical Intelligence sodeluje z drugimi institucijami, zbirajo podatke iz raznolikih nalog s pomočjo transformer modelov.

Ta pristop kaže obetavne rezultate, namiguje na izjemne prihodnje robotske veščine, podobne razvoju otrok od osnovnega prijemanja do igranja klavirja skozi obsežno učenje. Sredi navdušenja nad humanoidnimi roboti s start-upi in tehnologijskimi velikani, nekateri strokovnjaki izražajo skepticizem glede premagovanja kompleksnosti fizične interakcije. Opozarjajo na previsoka pričakovanja in pomanjkanje obsežnih podatkov o robotskem delovanju, saj fizične naloge vključujejo več spremenljivk kot obdelava jezika. Kljub temu optimizem vztraja; roboti Kais morda bodo učili iz človeških demonstracij, morda z gledanjem YouTube videov, združujejo virtualno in resnično učenje. Physical Intelligence načrtuje širitev svojih prizadevanj z združevanjem moči s podjetji za zbiranje podatkov iz različnih robotskih nalog. Razvijajo prilagojeno strojno opremo, da bi potencialno izkoristili množično usposabljanje skozi vsakodnevne naloge. Nedavni razvoj v startupu kaže pomemben napredek: roboti spretno izvajajo kompleksna gospodinjska opravila z gibi, ki so skoraj človeški. Uporabljajoč mešanico velikih jezikovnih modelov in modelov za generiranje slik, je ekipa dosegla bolj splošne robotske sposobnosti, podobne zgodnjim modelom OpenAI. Kljub nekaterim zanimivim napakam, je ekipa optimistična. Njihov "splošni recept" za učenje robotov označuje razburljiv napredek, kar kaže na to, da je integracija napredne umetne inteligence v fizični svet vse bolj izvedljiva.