במשך שנים, כשדיברו על “ידיים רובוטיות”, הכוונה הייתה בדרך כלל לאחד משני דברים: זרועות מכניות פשוטות שנראו כמו מלקחיים תעשייתיים, או טפרים קשיחים שחוברו לרובוטים הומנואידיים – כאלה שיודעים לרקוד, לרוץ מרתון ולהצטלם יפה, אבל מתקשים לבצע פעולות עדינות באמת.
עכשיו זה מתחיל להשתנות.
חברת Genesis AI, סטארט־אפ שפועל מסן קרלוס ופריז, נחשפה השבוע לראשונה והציגה את GENE-26.5 – מערכת שהחברה מתארת כ“מוח הרובוטי הראשון שמעניק לרובוטים יכולות תפעול פיזיות ברמה אנושית”.
בסרטון ההשקה, שכבר מושך תשומת לב רבה ברשת, נראית יד רובוטית שמבצעת שורת פעולות מורכבות במיוחד: הכנת ארוחת בוקר בתהליך רב־שלבי הכולל שבירת ביצים, קיצוץ עגבניות, תיבול והגשה, לצד ערבוב משקה.
בהמשך היא גם מדביקה סרט בידוד על כבלים ופותרת קובייה הונגרית. אבל מה שמרשים במיוחד הוא דווקא הפעולות הקטנות: שליפת קשית מתוך מיכל או הפרדת כוס פלסטיק אחת מערימה של כוסות – משימות שנשמעות פשוטות, אך דורשות רמת דיוק ותחושת מגע שרוב הרובוטים עדיין מתקשים בהן.
לפי Genesis AI, המערכת פועלת באופן אוטונומי לחלוטין ובמהירות אמת – ללא האצה מלאכותית של הווידיאו, כפי שנהוג לעיתים בהדגמות רובוטיקה. זהו אחד ממפגני היכולות המרשימים ביותר שנראו עד כה בתחום הרובוטיקה העדינה, ובמובנים מסוימים הוא מזכיר את הפיתוחים האחרונים של Kyber Labs.
“תפעול פיזי עדין הוא אחת הבעיות היקרות והמורכבות ביותר ברובוטיקה”, אומרים בחברה. “וזו גם אחת הבעיות המרכזיות שעדיין לא נפתרו”.
Genesis AI כבר גייסה 105 מיליון דולר ממשקיעים כמו Eclipse, Khosla Ventures, אריק שמידט ו־Bpifrance – אחד מסבבי הגיוס הגדולים שנרשמו בצרפת לחברת AI בשלב מוקדם.
החברה מפתחת את כל שכבות הטכנולוגיה בעצמה: ממודל בסיס ייעודי לרובוטיקה, דרך יד רובוטית בגודל אנושי מלא, ועד כפפת איסוף נתונים שמאפשרת ללכוד תנועה, כוח ומגע ישירות מבני אדם. בנוסף, היא בנתה סימולטור שמאפשר לדחוס שבועות של ניסויים פיזיים לכדי דקות בודדות.
הגישה של Genesis נשענת על רעיון פשוט: צוואר הבקבוק הגדול ביותר של רובוטיקה מתקדמת הוא מחסור בנתונים אנושיים איכותיים. לכן, הדרך ללמד רובוטים לבצע פעולות מורכבות עוברת באיסוף ישיר של תנועה ומגע אנושיים – בקנה מידה רחב. אם ההדגמות הללו אכן יצליחו לעבוד גם מחוץ לסביבות מבוקרות, ייתכן שמדובר באחד הצעדים המשמעותיים ביותר בדרך לרובוטים שיוכלו לבצע עבודות יומיומיות אמיתיות בעולם האמיתי.
"מספר היישומים הממשיים: אפס"
לפני מספר שבועות, בפרק של TechFirst שעסק בעתיד הרובוטיקה העדינה, התארחו טיילר האבובסקי ויונתן רובינס – המייסדים השותפים של Kyber Labs. האבובסקי מגיע מ־SpaceX, בעוד רובינס מגיע מעולמות המכשור הרפואי והעיצוב התעשייתי. השניים פיתחו יד רובוטית מתקדמת, שבסרטוני ההדגמה שלה מבצעת פעולות מורכבות ומדויקות במיוחד, והם מחזיקים בגישה מפוכחת למדי לגבי מצב התחום כיום.
“יש כיום, פשוטו כמשמעו, אפס ידיים רובוטיות שמבצעות עבודה שגרתית אמיתית בקנה מידה רחב”, אמר האבובסקי. “המערכות המתקדמות ביותר עולות מאות אלפי דולרים – והן עדיין מתקלקלות כל הזמן”. זו אמירה שלא בהכרח נוחה לתעשיית הרובוטיקה ההומנואידית לשמוע – במיוחד בתקופה שבה חברות בתחום מגייסות לפי שווי של מיליארדי דולרים, וסטארט־אפים כמו Genesis AI מציגים חזון שאפתני במיוחד לרובוטים בעלי יכולות כמעט אנושיות.
אבל מאחורי סרטוני ההדגמה המרשימים מסתתר פער משמעותי: ההבדל בין רובוט שמצליח לבצע משימה בתנאי מעבדה מבוקרים, לבין מערכת אמינה שמסוגלת לעבוד לאורך זמן בעולם האמיתי, בסביבה משתנה ולא צפויה.
וזה, אולי, האתגר הגדול ביותר של תעשיית הרובוטיקה כיום. הבעיה אינה רק לגרום לרובוט לבצע פעולה חד־פעמית, אלא לאפשר לו לחזור עליה שוב ושוב – באופן יציב, מדויק ומשתלם כלכלית. הפער הזה הוא גם מה שמגביל כיום את החדירה של רובוטים למשימות מורכבות באמת, במיוחד בסביבות שאינן סטנדרטיות.
לדברי האבובסקי ורובינס, השאלה המרכזית היא כבר לא האם רובוטים יצליחו לבצע משימות אנושיות מורכבות – אלא איזו גישה טכנולוגית תצליח להפוך את זה לפתרון שבאמת עובד מחוץ לסרטוני הדגמה.
שני הימורים על אותה בעיה
במובן מסוים, Genesis AI ו־Kyber Labs מייצגות שתי גישות כמעט הפוכות לאותה בעיה – או לפחות שתי דרכים שונות לגמרי להתמודד עם האתגר של “מניפולציה רובוטית”, כלומר היכולת של רובוטים לבצע פעולות פיזיות עדינות ומדויקות בעולם האמיתי.
ההימור של Genesis AI הוא שהיתרון האמיתי נמצא במודל הבינה המלאכותית עצמו. מבחינת החברה, אם בונים את מודל היסוד הטוב ביותר, מאמנים אותו על מאגר עצום ומגוון של תנועות ומיומנויות אנושיות, ומשלבים אותו עם סימולטור מהיר במיוחד – החומרה עצמה הופכת כמעט לאמצעי בלבד.
מנכ"ל החברה, ג'ואו שיאן, סיפר ל-TechCrunch כי Genesis החליטה להפוך לחברת “פול סטאק” – כלומר לפתח גם תוכנה וגם חומרה – רק אחרי שהבינה שהיא חייבת שליטה מלאה ברכיב הפיזי של המערכת.
המטרה הסופית מבחינת Genesis היא ליצור “בינה מלאכותית פיזית” למטרות כלליות – מערכת שתוכל לפעול בעולם כמו אדם. הדרך לשם, מבחינתם, עוברת דרך שילוב של כוח חישוב עצום ונתונים אנושיים בכמויות אדירות. בדיוק בשביל זה החברה פיתחה את כפפת איסוף הנתונים שלה: ללכוד תנועה, כוח ומגע ישירות מבני אדם בזמן אמת.
Kyber Labs, לעומת זאת, התחילה בדיוק מהכיוון ההפוך: חומרה קודם, תוכנה אחר כך.
“כשרציתי להקים את החברה, בכלל רציתי לבנות את התוכנה”, סיפר האבובסקי. “אבל מהר מאוד הסתכלנו על הידיים הרובוטיות שקיימות היום בשוק והבנו שהמערכות הכי טובות עולות מאות אלפי דולרים – והן נשברות כל הזמן. אז לא הייתה לנו ברירה אלא לבנות חומרה משלנו”.
מאחורי הבחירה הזו עומדת תפיסה עמוקה יותר לגבי הדרך שבה בני אדם באמת משתמשים בידיים שלהם. לדברי האבובסקי, בני אדם אינם יצורים שפועלים בדיוק מילימטרי, אלא יצורים שמבינים כוח, התנגדות ומגע. “אם אבקש ממך להחזיק את האצבעות במרחק של בדיוק 23.4 מילימטרים, כנראה שלא תצליחי”, הוא אומר. “אבל אם אבקש ממך להרים צ'יפס בעדינות מבלי לשבור אותו – תוכלי לעשות את זה בלי לחשוב בכלל”.
לטענתו, רוב הידיים הרובוטיות כיום מנסות לחקות את התנועה של יד אנושית – איך היא נראית כשהיא זזה – אבל לא את הדרך שבה יד אנושית מרגישה ומגיבה לכוח. לכן הרבה מהרובוטים נראים מצוין בהדגמות ובתמונות, אבל בפועל פועלים בצורה נוקשה, מסורבלת וחסרת עדינות.
Kyber ניסתה לפתור בדיוק את זה. החברה ויתרה על תיבות ההילוכים הכבדות והמורכבות שעליהן מבוססות רוב הידיים הרובוטיות כיום, ופיתחה מערכת שמאפשרת למנועים עצמם לשמש גם כחיישני כוח. כך היד מסוגלת “להרגיש” התנגדות ומגע דרך המנוע עצמו – בלי צורך במערכות חיישנים יקרות ומסובכות.
לדברי האבובסקי, זו בדיוק אחת התפיסות שלמד מתקופת עבודתו ב־SpaceX: “החלק הכי טוב במכונה הוא חלק שלא קיים”. כלומר – ככל שמפשטים את המערכת ומקטינים את מספר הרכיבים, כך היא גם אמינה יותר.
היישום המסחרי הראשון של Kyber בכלל לא קשור לרובוטים הומנואידיים. החברה מתמקדת כרגע במערכת נייחת למעבדות קליניות, שמבצעת משימות חזרתיות כמו איסוף פיפטות, פתיחת מבחנות, ערבוב דגימות וביצוע תהליכים קבועים שחוזרים על עצמם לאורך היום.
“אנחנו לא מנסים למכור קסם”, אומר האבובסקי. “לא מבטיחים רובוט כללי שיעשה כל דבר כבר ביום הראשון. אנחנו מנסים לבנות דרך מציאותית להגיע לשם”. בפועל, זה אומר שבשלב הזה אין לחברה רגליים רובוטיות, אין רובוט הומנואידי מלא, ואין ניסיון לבנות מודל AI אחד שיפתור הכל. רק ידיים רובוטיות שמבצעות משימה אחת – אבל מבצעות אותה היטב.
וזה בדיוק הפער שמעסיק כרגע את תעשיית הרובוטיקה כולה.
כולם יודעים לייצר היום סרטוני הדגמה מרשימים. ההדגמה של Genesis AI באמת נראית כמו הצצה לעתיד: רובוט שמבשל ארוחת בוקר שלמה, שובר ביצים, מערבב משקאות ומנקה אחריו. אבל השאלה האמיתית היא לא האם אפשר לגרום לרובוט לבצע פעולה חד־פעמית מול מצלמה – אלא האם אפשר להפוך את זה למערכת אמינה, עמידה ומשתלמת כלכלית.
Genesis עדיין לא חושפת כמה עולה לייצר את היד שלה, כמה זמן היא מחזיקה מעמד תחת עומס רציף, או איך נראה מודל התחזוקה שלה. וכל אלה, בסופו של דבר, הם הפרטים שקובעים האם הטכנולוגיה באמת יכולה לעבוד מחוץ למעבדה.
“יד רובוטית צריכה לעלות פחות מהאדם שעושה את אותה עבודה”, אומר יונתן רובינס מ־Kyber Labs. “אם צריך להחליף אותה כל כמה שבועות או חודשים – זה פשוט לא כלכלי”.
ויש גם שאלות יומיומיות הרבה יותר פשוטות. למשל: האם רובוט שבישל ביצים יודע גם לשטוף ידיים אחר כך? האם הוא יכול לעבור ממשימה אחת לאחרת בלי ללכלך סביבת עבודה שלמה? אלו בדיוק הבעיות שלא רואים בסרטוני ההדגמה – אבל הופכות לקריטיות בעולם האמיתי. ובכל זאת, גם ב־Genesis וגם ב־Kyber מסכימים על דבר אחד: הדרך קדימה תגיע דרך שימוש אמיתי, ניסוי וטעייה, ואינספור איטרציות.
האבובסקי משווה זאת להבדל בין נאס״א ל־SpaceX. נאס״א השקיעה שנים בניסיון לתכנן מראש את הטיל המושלם. SpaceX, לעומת זאת, פשוט שיגרה שוב ושוב, למדה מכל כישלון ושיפרה תוך כדי תנועה. “בחמישים השיגורים הראשונים שלהם”, הוא אומר, “לא היו שני טילים זהים”.
הוא מזכיר גם סיפור מפורסם מעולם האמנות: מורה לקרמיקה חילקה את הכיתה לשניים. קבוצה אחת קיבלה ציון לפי איכות – ליצור כד אחד מושלם. הקבוצה השנייה קיבלה ציון לפי כמות – פשוט לייצר כמה שיותר כדים. בסוף הסמסטר, דווקא הקבוצה שהתמקדה בכמות יצרה את הכדים הטובים ביותר, פשוט כי היא התנסתה יותר, נכשלה יותר ולמדה מהר יותר.
וזה, כנראה, גם המקום שבו נמצאת היום תעשיית הרובוטיקה.
הידיים הרובוטיות כבר נראות מדהים בהדגמות, במעבדות ובמספר קטן של סביבות עבודה מבוקרות. אבל הדרך לעולם שבו מיליוני רובוטים יקפלו כביסה, יבשלו ארוחת ערב או ירכיבו רכבים במפעלים – עדיין תלויה בשלושה דברים בסיסיים מאוד: חומרה שלא מתקלקלת, תוכנה שיודעת להתמודד עם מציאות משתנה, ומודל כלכלי שבאמת משתלם יותר מעבודה אנושית.במשך שנים, כשדיברו על “ידיים רובוטיות”, הכוונה הייתה בדרך כלל לאחד משני דברים: זרועות מכניות פשוטות שנראו כמו מלקחיים תעשייתיים, או טפרים קשיחים שחוברו לרובוטים הומנואידיים – כאלה שיודעים לרקוד, לרוץ מרתון ולהצטלם יפה, אבל מתקשים לבצע פעולות עדינות באמת.
עכשיו זה מתחיל להשתנות.
