Robot uczy się żyć

Robotyka wchodzi w szczególny okres swojej historii. Przez dziesięciolecia budowaliśmy maszyny niezwykle sprawne, lecz równie mocno wyspecjalizowane. Sztuczna inteligencja może tę zależność zmienić, pozwalając robotom lepiej rozpoznawać otoczenie, uczyć się nowych czynności i reagować na sytuacje, których wcześniej nie przewidział programista.

Humanoidy przyciągają najwięcej uwagi, ale wcale nie muszą okazać się najważniejszą częścią tej przemiany. Z punktu widzenia inwestora znacznie ciekawsze jest pytanie, czy roboty stają się dostatecznie wszechstronne, niezawodne i tanie, aby przedsiębiorstwa chciały powierzać im kolejne rodzaje rzeczywistej pracy.

W ostatnich latach roboty nauczyły się rzeczy niezwykle efektownych. Biegają, tańczą, utrzymują równowagę po uderzeniu, podnoszą przedmioty, walczą i pokonują przeszkody. Chińskie przedsiębiorstwa organizują zawody robotów, amerykańskie pokazują humanoidy pracujące w fabrykach, a filmy przedstawiające kolejne osiągnięcia maszyn w ciągu kilku godzin obiegają świat.

Inwestor powinien takie filmy oglądać, ale nie powinien przywiązywać do nich nadmiernej wagi. Znacznie ważniejsze jest pytanie, czy ktoś chce zapłacić za pracę wykonywaną przez pokazywaną maszynę. Rozróżnienie to jest szczególnie potrzebne właśnie teraz. W 2024 roku na świecie zainstalowano około 542 tysiące klasycznych robotów przemysłowych, a łączna liczba maszyn pracujących w fabrykach wzrosła do około 4,66 miliona. Tymczasem w 2025 roku sprzedano około siedmiu tysięcy humanoidów przeznaczonych do zastosowań przemysłowych i profesjonalnych, przy czym znaczna część trafiła do laboratoriów, programów badawczych i prac nad sztuczną inteligencją, a nie do zwyczajnej działalności produkcyjnej.

Ta dysproporcja wiele mówi o obecnym stanie robotyki. Przemiana nie polega na zastępowaniu dotychczasowych robotów humanoidami. Znacznie ważniejszy proces zachodzi wewnątrz samej robotyki, maszyny wykonujące dotychczas ściśle zaprogramowane czynności otrzymują coraz większą zdolność postrzegania otoczenia, uczenia się i dostosowywania działania do zmieniających się warunków.

Roboty już pracują

Punktem wyjścia powinna być skala istniejącego przemysłu. Ponad pół miliona nowych robotów przemysłowych instalowanych rocznie nie jest eksperymentem. Elektronika, motoryzacja, obróbka metali, logistyka i wiele innych gałęzi gospodarki od dawna wykorzystują automatyzację na ogromną skalę. W 2024 roku liczba działających robotów przemysłowych wzrosła o niemal 9 procent, mimo że liczba nowych instalacji praktycznie nie zmieniła się w porównaniu z poprzednim rokiem. Elektronika wyprzedziła przy tym motoryzację jako największy odbiorca nowych urządzeń.

Obok nich rozwija się mniej widowiskowy świat robotów usługowych. W 2024 roku sprzedano ponad 199 tysięcy profesjonalnych robotów tego rodzaju, a sprzedaż robotów medycznych wzrosła do około 16,7 tysiąca urządzeń.

Nie istnieje zatem jeden rynek robotyki. Są przemysłowe ramiona, roboty współpracujące z człowiekiem, autonomiczne urządzenia magazynowe, systemy chirurgiczne, maszyny rolnicze, roboty inspekcyjne, urządzenia sprzątające, drony, pojazdy autonomiczne i humanoidy. Wspólnym kierunkiem rozwoju nie jest upodabnianie wszystkich tych urządzeń do człowieka, lecz wyposażanie coraz większej ich części w zdolność działania w otoczeniu, którego nie da się wcześniej opisać w każdym szczególe.

Od zaprogramowanego ruchu do wyznaczonego zadania

Klasyczny robot przemysłowy pokazuje, jak daleko można zajść bez sztucznej inteligencji. Jeżeli przez kilka lat trzeba wykonać miliony jednakowych spawów, można zaprojektować odpowiednie stanowisko, zaprogramować ruchy i stworzyć maszynę wykonującą tę czynność szybciej, dokładniej i bardziej powtarzalnie od człowieka.

Trudności pojawiają się wtedy, gdy otoczenie przestaje być przewidywalne. Zmiana przedmiotu, jego położenia albo kolejności czynności może wymagać ponownego zaprogramowania maszyny. Robot znakomicie radzi sobie w niewielkim, starannie przygotowanym dla niego świecie, ale człowiek musi wcześniej ten świat dokładnie opisać. Sztuczna inteligencja zasadniczo zmienia tę zależność. Rozwijane obecnie modele łączą rozpoznawanie obrazu, rozumienie języka i sterowanie ruchem. Maszyna ma nie tylko dostrzegać przedmioty, lecz również rozumieć polecenie i przekładać je na kolejne czynności. Zamiast szczegółowej instrukcji określającej ruch każdego przegubu robot mógłby otrzymać zadanie, weź ten przedmiot, znajdź dla niego właściwe miejsce, otwórz pojemnik, posegreguj elementy.

Różnica wydaje się techniczna, lecz jej najważniejsze konsekwencje są gospodarcze. Jeżeli przy każdej zmianie zadania trzeba zatrudniać inżynierów, którzy przez kilka tygodni dostosowują maszynę do nowych warunków, automatyzacja opłaca się przede wszystkim tam, gdzie tę samą czynność wykonuje się ogromną liczbę razy. Jeżeli tę samą maszynę można łatwo nauczyć wykonywać kolejne zadanie, automatyzacja zaczyna obejmować prace, których wcześniej nie opłacało się powierzać robotom.

Jednym z najważniejszych osiągnięć współczesnej robotyki może się więc okazać nie stworzenie uniwersalnej maszyny, lecz radykalne obniżenie kosztu przystosowania robota do nowego zadania.

Pokazać zamiast programować

Naturalnym rozwinięciem tej koncepcji jest uczenie przez pokaz. W podobny sposób człowiek uczy drugiego człowieka wielu prostych czynności, demonstruje właściwy sposób wykonania zadania, poprawia pierwsze próby, a następnie oczekuje, że pracownik sam poradzi sobie z niewielkimi różnicami pomiędzy kolejnymi sytuacjami.

Robotyka zmierza w podobnym kierunku, ale droga od udanego doświadczenia do niezawodnej pracy pozostaje długa. Jeżeli robot prawidłowo wykonuje zadanie w dziewięciu przypadkach na dziesięć, wynik może wyglądać znakomicie podczas badań. W normalnej produkcji może być nie do przyjęcia. Maszyna wymagająca pomocy człowieka przy co dziesiątej operacji niekoniecznie rozwiązuje problem przedsiębiorstwa, może jedynie zastępować jeden rodzaj pracy innym.

To dobrze pokazuje różnicę pomiędzy osiągnięciem technicznym a produktem mającym wartość gospodarczą. Sama zdolność wykonania zadania jest dopiero początkiem. Potrzebne są jeszcze odpowiednia szybkość, niezawodność, bezpieczeństwo i koszt uzasadniony wartością wykonanej pracy. Dopiero połączenie tych cech tworzy urządzenie, które przedsiębiorca może racjonalnie kupić.

Doświadczenie można zdobywać w świecie wirtualnym

Uczenie robotów ma jeszcze jeden wymiar. Człowiek przez lata gromadzi doświadczenie, wykonując codzienne czynności. W przypadku maszyny każda godzina takiej nauki kosztuje. Trzeba zbudować robota, przygotować stanowisko i pozwolić mu wykonywać tysiące prób. Nieudana próba może uszkodzić urządzenie albo przedmiot, którym robot się posługuje. Gromadzenie doświadczenia w rzeczywistym świecie jest więc drogie i powolne.

Dlatego coraz większego znaczenia nabierają symulacje. Jeżeli część doświadczenia można zdobyć w świecie wirtualnym, tysiące albo miliony prób mogą odbywać się równolegle. Wirtualna maszyna może upaść milion razy bez kosztów naprawy i ćwiczyć chwytanie tysięcy przedmiotów, zanim jej fizyczny odpowiednik rozpocznie pracę.

Symulacja nie usuwa oczywiście wszystkich trudności. Rzeczywistość jest bardziej złożona od jej modelu. Tarcie, odkształcenia materiałów, niedoskonałość czujników, przypadkowe przeszkody czy zachowanie człowieka mogą sprawić, że rozwiązanie znakomicie działające w świecie wirtualnym zawiedzie w fabryce.

Znaczenie gospodarcze tego kierunku jest jednak oczywiste. Jeżeli można taniej zdobywać doświadczenie potrzebne maszynie do opanowania nowych czynności, spada jeden z podstawowych kosztów rozwoju robotyki. Dla inwestora wartość symulacji nie polega zatem na atrakcyjności wirtualnego świata, lecz na możliwości tańszego wykształcenia umiejętności, za którą później zechce zapłacić klient.

Mechanika wyprzedziła samodzielność

Rozwój humanoidów szczególnie dobrze pokazuje różnicę pomiędzy sprawnością mechaniczną a zdolnością samodzielnego działania. Współczesne maszyny wykonują ruchy, które jeszcze niedawno wydawały się niezwykle trudne. Duży postęp nastąpił w konstrukcji napędów, utrzymywaniu równowagi i ograniczaniu kosztów produkcji.

Znacznie trudniejszym zadaniem pozostaje sprawienie, aby robot niezawodnie wykonywał zwyczajne czynności w zmieniającym się otoczeniu. Nie wystarczy nauczyć go szybko biegać albo wykonywać efektowne figury. Powinien wiedzieć, co zrobić z przedmiotem, którego wcześniej nie widział, zauważyć własny błąd, wybrać inny sposób postępowania i kontynuować pracę bez wzywania człowieka.

Kolejny istotny postęp w robotyce może być więc znacznie mniej widowiskowy niż dotychczasowe pokazy. Dla gospodarki ważniejsza od szybkości biegu robota będzie jego zdolność do samodzielnego wykonania kolejnych zadań. Jeżeli maszyna stanie się bardziej wszechstronna bez proporcjonalnego wzrostu kosztu, będzie można powierzyć jej znacznie więcej rodzajów pracy. To właśnie ta zależność, a nie data kolejnego technicznego przełomu, powinna interesować inwestora.

Kiedy humanoid ma sens?

Humanoidy są interesujące z bardzo konkretnego powodu. Niemal cały świat pracy został urządzony z myślą o człowieku. Schody, drzwi, narzędzia, półki, samochody, wózki, maszyny, przyciski i stanowiska robocze odpowiadają ludzkiemu wzrostowi, zasięgowi ramion oraz sposobowi chwytania przedmiotów. Specjalistyczny robot często wymaga przebudowania otoczenia. Humanoid mógłby natomiast wejść do przestrzeni stworzonej dla człowieka i posługiwać się istniejącymi urządzeniami. Na tym polega jego potencjalna przewaga.

Nie oznacza to jednak, że ludzka postać jest najlepsza do każdego zadania. Jeżeli pracę można sprawniej wykonywać na kołach, nogi są niepotrzebnym wydatkiem. Jeżeli wystarczy jedno ramię pracujące w stałym miejscu, budowanie całej humanoidalnej maszyny byłoby marnotrawstwem. Maszyna rolnicza może potrzebować sześciu kół i trzech manipulatorów, nie istnieje żaden sensowny powód, aby miała przypominać człowieka.

Przyszłość robotyki może więc wyglądać inaczej, niż sugerują najbardziej widowiskowe prezentacje. Zamiast milionów jednakowych humanoidów możemy otrzymać ogromną różnorodność wyspecjalizowanych konstrukcji korzystających z coraz bardziej uniwersalnych systemów sterowania. Zdolność rozumienia zadań może stać się wspólna dla wielu rodzajów maszyn, podczas gdy ich fizyczna postać nadal będzie podporządkowana wykonywanej pracy.

Pierwszym klientem będzie raczej fabryka niż dom

Jeżeli spojrzymy na robotykę przez pryzmat rachunku ekonomicznego, łatwo zrozumieć, dlaczego pierwsze poważne zastosowania nowych maszyn pojawiają się w przemyśle. Gospodarstwo domowe jest wyjątkowo trudnym miejscem pracy dla robota. Otoczenie jest nieuporządkowane, wymagania bezpieczeństwa bardzo wysokie, a wartość wielu wykonywanych czynności stosunkowo niewielka. Konsument może marzyć o robocie składającym pranie, ale kwota, którą gotów jest zapłacić za tę wygodę, może być znacznie niższa od kosztu stworzenia dostatecznie niezawodnej maszyny.

Fabryka prowadzi znacznie prostszy rachunek. Jeżeli robot zwiększa produkcję, zastępuje trudną do obsadzenia zmianę, zmniejsza liczbę wadliwych produktów albo ogranicza przestoje, korzyść można oszacować. Koszt maszyny zostaje porównany z wartością dodatkowej produkcji lub zaoszczędzonych zasobów. Dlatego sektor motoryzacyjny pozostaje jednym z najważniejszych miejsc prób z humanoidami. Hyundai zamierza wykorzystywać roboty Atlas firmy Boston Dynamics w swojej amerykańskiej fabryce i przygotowuje zdolności produkcyjne pozwalające w przyszłości wytwarzać dziesiątki tysięcy robotów rocznie. Jednocześnie Boston Dynamics nadal ponosi straty, a Atlas nie pracuje jeszcze na dużą skalę. Toyota z kolei przewiduje ogromne nakłady na modernizację i automatyzację swoich zakładów oraz fabryk głównych dostawców, obejmujące zarówno humanoidy, jak i roboty tradycyjne.

Takie informacje są dla inwestora znacznie cenniejsze niż kolejny film przedstawiający robota wykonującego salto. Pokaz dowodzi, że maszyna potrafi coś zrobić. Inwestycja przedsiębiorstwa przemysłowego oznacza, że ktoś zaczyna przypisywać tej zdolności konkretną wartość gospodarczą.

Największy rynek może należeć do maszyn, które nie przypominają człowieka

Zainteresowanie humanoidami łatwo przesłania rozwój mniej widowiskowych dziedzin robotyki. Robot magazynowy nie potrzebuje twarzy, autonomiczny wózek rąk, a robot chirurgiczny nóg. Maszyna zbierająca owoce może mieć postać, której żaden twórca fantastyki naukowej nie uznałby za interesującą. Nie ma to jednak znaczenia, jeżeli dobrze wykonuje potrzebną pracę.

Profesjonalne roboty usługowe już dzisiaj sprzedają się w liczbach wielokrotnie większych niż humanoidy. Roboty medyczne są mniejszym rynkiem pod względem liczby urządzeń, ale ich rozwój pokazuje ważną zależność, wysoka wartość wykonywanej czynności może uzasadniać zakup bardzo drogiej maszyny.

Dla inwestora jest to jedna z najważniejszych zasad oceny kolejnej fali robotyzacji. Gospodarka nie wynagradza producenta za stworzenie maszyny najbardziej przypominającej człowieka. Wynagradza go wtedy, gdy maszyna rozwiązuje problem dostatecznie ważny, aby klient chciał zapłacić więcej, niż kosztuje jego rozwiązanie.

Chiny są największym poligonem robotyzacji

Nie sposób analizować współczesnej robotyki bez uwzględnienia Chin. W 2024 roku zainstalowano tam około 295 tysięcy robotów przemysłowych, czyli 54 procent wszystkich nowych instalacji na świecie. Po raz pierwszy chińscy producenci zdobyli również większość własnego rynku, osiągając 57-procentowy udział w krajowej sprzedaży. Daje to Chinom przewagę znacznie ważniejszą od możliwości organizowania efektownych pokazów. Kraj posiada ogromną bazę przemysłową, producentów elektroniki, silników, akumulatorów i innych podzespołów, rozbudowane łańcuchy dostaw oraz tysiące fabryk, w których można sprawdzać nowe sposoby automatyzacji.

Jest to zarazem dobry przykład potrzeby rozróżniania postępu technicznego od powodzenia gospodarczego. Państwo chińskie uznało humanoidy i zaawansowaną produkcję za dziedziny strategiczne. Publiczne pieniądze mogą przyspieszyć badania, sfinansować infrastrukturę i pozwolić prowadzić doświadczenia, których prywatny inwestor nie chciałby utrzymywać przez wiele lat. Mogą jednak również osłabiać sygnał płynący od rynku, jeżeli przedsiębiorstwo otrzymuje finansowanie i zamówienia niezależnie od rzeczywistej wartości swojego produktu dla klientów.

Dlatego interesująca jest ostrożność widoczna ostatnio również po stronie chińskich władz, które zaczęły dokładniej przyglądać się wysokim wycenom producentów humanoidów, jakości ich przychodów oraz sprzedaży związanej z przedsięwzięciami wspieranymi przez państwo. Nie musi to świadczyć o niepowodzeniu chińskiej strategii. Może oznaczać początek koniecznej selekcji. Kapitał może sfinansować eksperymenty. O ich powodzeniu powinien ostatecznie rozstrzygnąć klient.

Robot coraz bardziej przypomina komputer

Inny ważny kierunek rozwoju może z czasem okazać się istotniejszy niż pojawienie się kolejnego producenta humanoidów. Coraz większa część możliwości robota zależy nie od jego konstrukcji mechanicznej, lecz od oprogramowania.

Jeżeli po aktualizacji maszyna potrafi wykonywać czynność, której nie umiała w chwili zakupu, zmienia się gospodarczy charakter urządzenia. Sprzedany robot nie musi już zachowywać przez całe życie niezmiennego zakresu możliwości. Może stopniowo otrzymywać nowe umiejętności.

Wokół samych maszyn może dzięki temu powstać rozległy rynek modeli sterujących, narzędzi służących do uczenia, symulatorów, zbiorów gotowych umiejętności, systemów zarządzania wieloma robotami oraz oprogramowania łączącego je z działalnością przedsiębiorstwa. Producent maszyny stanie się wówczas tylko jednym z uczestników rynku. Jedno przedsiębiorstwo może wytwarzać czujniki i napędy, drugie dostarczać modele sterujące, trzecie tworzyć oprogramowanie do zarządzania urządzeniami, a kolejne odpowiadać za ich dostosowanie do konkretnej fabryki.

Podobną drogę przeszedł wcześniej komputer. Wartość nie pozostała wyłącznie u producentów gotowych urządzeń. Powstały systemy operacyjne, aplikacje, półprzewodniki, usługi internetowe, przetwarzanie w chmurze i tysiące rodzajów działalności, których nie sposób było wywnioskować z konstrukcji pierwszych komputerów osobistych. Robotyka może podążyć podobną drogą.

Powszechna technologia nie gwarantuje wysokich zysków

Jeżeli oprogramowanie sterujące robotami będzie coraz bardziej niezależne od konkretnej konstrukcji mechanicznej, pojawi się pytanie o to, które rozwiązania pozostaną własnością pojedynczych przedsiębiorstw, a które staną się szeroko dostępne. W sztucznej inteligencji modele o otwartym dostępie i powszechnie dostępne narzędzia już obniżyły koszt prowadzenia doświadczeń. Podobny proces może zachodzić w robotyce. Jeżeli młode przedsiębiorstwo będzie mogło korzystać z istniejących modeli, symulatorów, bibliotek sterowania i zbiorów danych, nie będzie musiało samodzielnie tworzyć każdego elementu technologii.

Przyspieszy to rozwój nowych zastosowań, ale jednocześnie może osłabić część przewag konkurencyjnych. Jeżeli rozwiązanie, którego opracowanie kosztowało jedną firmę setki milionów dolarów, po kilku latach staje się powszechnie dostępne, sama zdolność techniczna do wykonania określonego zadania przestaje gwarantować wysoką rentowność.

Wartość może wówczas pozostać tam, gdzie nadal występuje niedobór, w taniej i niezawodnej produkcji, integracji z zakładem klienta, serwisie, danych niedostępnych dla konkurentów, trwałych stosunkach z odbiorcami albo szczegółowej znajomości określonego procesu przemysłowego. Im bardziej dostępna staje się sama technologia, tym ważniejsze jest zatem pytanie o to, czego nadal nie można łatwo skopiować.

Robot musi znaleźć pracę

Najbardziej prawdopodobna przyszłość robotyki nie musi przypominać nagłego pojawienia się milionów mechanicznych ludzi. Przemiana może być bardziej stopniowa i pod względem ekonomicznym znacznie ciekawsza. Klasyczne roboty przemysłowe będą otrzymywały lepsze systemy rozpoznawania otoczenia i bardziej elastyczne sterowanie. Roboty magazynowe nauczą się wykonywać więcej czynności. Wyspecjalizowane maszyny będą korzystały z coraz bardziej uniwersalnego oprogramowania, a humanoidy znajdą zastosowanie tam, gdzie istniejące otoczenie rzeczywiście daje przewagę konstrukcji zbliżonej do ludzkiego ciała.

Nie wszystkie te kierunki okażą się właściwe. Część przedsiębiorstw zbankrutuje, część zostanie przejęta, a niektóre technologie okażą się ślepą uliczką. Jest to naturalna część procesu odkrywania nowych zastosowań. Nie wiemy jeszcze, jakie połączenie ceny, konstrukcji, niezawodności, samodzielności i sposobu sprzedaży okaże się najlepsze. Wiedza ta powstanie dopiero w tysiącach prób podejmowanych przez producentów i ich klientów.

Z punktu widzenia inwestora warto więc mniej uwagi poświęcać temu, który robot najbardziej przypomina człowieka, a więcej temu, jak szybko spada koszt nauczenia maszyny nowego zadania. Mniej widowiskowej sprawności, a więcej niezawodności, mniej zapowiedzi przyszłych zastosowań, a więcej klientów, którzy po pierwszej próbie decydują się kupić następne urządzenia.

Przez kilkadziesiąt lat uczyliśmy roboty precyzyjnie wykonywać zaprogramowane ruchy. Teraz próbujemy sprawić, aby potrafiły zrozumieć zadanie dostatecznie dobrze, by samodzielnie znaleźć sposób jego wykonania. Jeżeli się to uda, granica opłacalnej automatyzacji zacznie przesuwać się w stronę prac, których dotychczas nie warto było powierzać maszynom. Najważniejszym wydarzeniem tej przemiany prawdopodobnie nie będzie więc chwila, w której humanoid pobiegnie szybciej od człowieka albo wykona kolejne salto. Znacznie ważniejszy będzie zwyczajny dzień w zwyczajnej fabryce. Pracownik pokaże robotowi nową czynność, maszyna nauczy się ją wykonywać, a właściciel zakładu po kilku miesiącach policzy koszty i zamówi następnych sto urządzeń. Wtedy będziemy wiedzieli nie tylko, że technologia działa, lecz także, że stała się użyteczna.