Robotitehnika on jõudnud punkti, kus üksikute võimaluste piirang pole enam määrav tegur. Robotid suudavad üha usaldusväärsemalt haarata, kõndida, uksi avada ja lühikesi juhiseid täita. See, mis endiselt laguneb, on järjepidevus. Hetkest, mil ülesanne ulatub ruumide, objektide ja aja vahel, katkeb autonoomsus. Planeerimine läheb nulli. Kontekst kaob. Süsteem lakkab olemast süsteem.
Tabelist nõudepesumasinasse viimise ülesanne tähistab teistsugust piiri. Mitte seetõttu, et see näeb muljetavaldav välja, vaid sellepärast, et see püsib koos.
Alper Canberki jaoks ei ole kodurobotika keskne väljakutse mehaaniline elegants ega mudeli suurus, vaid järjepidevus. Sunday Roboticsi teadus-, roboti õppimise ja alusmudelite asutajadirektorina, kelle hiljutine avalik käivitamine salajasest olukorrast muutis tööstuse arusaamu robotite andmete kogumisest, töötab Canberk kehalise AI, suuremahuliste genereerivate mudelite ja reaalse maailma kasutuselevõtu ristumispunktis. Selles rollis aitab ta määratleda, kuidas autonoomsed süsteemid liiguvad edasi lühikestest demonstratsioonidest püsiva tööle. Tema töö keskendub õppimissüsteemide loomisele, mis võimaldavad robotitel kanda oma eesmärki läbi aja, ruumi ja füüsilise interaktsiooni, võime, mis on ajalooliselt eristanud teadusuuringute prototüüpe tõeliselt kasutatavatest masinatest.
«Autonoomsus ebaõnnestub, kui mälu ebaõnnestub,» ütleb Canberk. «Kui süsteem ei suuda oma eesmärki edasi viia, pole võimekus oluline.»
Ülesanne sunnib kolme probleemi koos eksisteerima ühes autonoomses käivitusprotsessis: pika horisondi planeerimine, peen ja kohanduv manipuleerimine ning ruumide skaala navigeerimine. Ühtegi neist ei saa lahendada iseseisvalt. Ühegi probleemi ebaõnnestumine lõhub kogu ahela. Seda süsteemse probleemina käsitledes, mitte demonstratsioonina, on see töö õpetlik laiemale valdkonnale.
Pika horisondi planeerimine ilma maailma lähtestamiseta
Enamik robotite edusamme toimib siiski lühikeste ajaliste akende piires. Tegevused viiakse läbi, hinnatakse ja korrigeeritakse sekundite jooksul. Kodused ülesanded ei toimi nii. Need arenevad minutite jooksul, keerates kokku sõltuvusi ja puududes selgete lähtestuspunktidega.
«Reaalsed keskkonnad on vastumeelsed puhta teostamise suhtes,» ütleb Canberk. «Autonoomsuse mõõdupuu on see, kas süsteem suudab säilitada järjepidevust tingimuste muutumisel.»
Just selles seisneb tabelist nõudepesumasinasse viimise ülesande esmakordne tehniline saavutus. Ühes autonoomses käivitusprotsessis säilitab süsteem teostamist 33 unikaalses kohanduvas interaktsioonis, 68 üldises interaktsioonisündmuses ja rohkem kui 130 jalas autonoomses navigeerimises, ilma lähtestamiseta, telejuhtimiseta või ülesande jagamiseta. Planeerimist ei saa lokaliseerida ühe hetkeni. Iga otsus pühendab süsteemi tulevikustaatusele, mille üle tuleb jätkuvalt arvestada.
Hiljutised akadeemilised uuringud rõhutavad seda lünka. 2025. aasta uurimustöö märgib, et pika horisondi ülesannete teostamine on endiselt üks peamisi barjääre, mis takistab robotite autonoomsel töötamisel struktureerimatutes keskkondades, vaatamata teadlikkuse ja kontrolli edusammudele. Probleem pole ainult teadlikkuse täpsus, vaid järjepideva eesmärgi säilitamine aja jooksul.
Süsteemi sundides planeerima kümnete omavahel sõltuvate tegevuste kaudu: objektide käsitsemine mõistlikus järjekorras ja ruumi navigeerimine mälu abil mitte refleksi abil, demonstreerib tabelist nõudepesumasinasse viimise ülesanne olulist algset panust: see näitab, et pika horisondi koduse autonoomsuse saab saavutada, kui planeerimist käsitletakse kui süsteemiülest omadust mitte kohalike optimeerimiste järjestuseks.
Kohanduvus kui esmatähtis piirang
Manipuleerimist on tihti käsitletud kohaliku probleemina. Haarde kvaliteeti, jõu kontrolli ja sõrmede paigutust optimeeritakse eraldi. Kodused ülesanded purustavad selle abstraktsiooni. Kohanduvus muutub planeerimisest lahutamatuks.
«Manipuleerimise käsitlemine lisavõimekusena on kategooria viga,» ütleb Canberk. «Reaalsetes keskkondades määrab objekti käsitlus, mida süsteem saab järgmisena ohutult teha.»
Tabelist nõudepesumasinasse viimise ülesandes peab robot käsitsema objekte, millel on väga erinevad füüsikalised omadused: habras klaas, jäik keraamika, painduv pakend ja metallist köögitarbed. Iga interaktsioon piirab järgmist. Valesti paigutatud veiniklaas ei ebaõnnestu kohe; see ebaõnnestub hiljem, kui ruum saab otsa või jõu marginaalid kaovad.
See on oluline ka üle ühe ülesande. Rahvusvahelise Robotite Federatsiooni 2025. aasta teenindusrobotite väljavaade näitab, et kodurobotite ebaõnnestumise moodid on ülekaalus seotud manipuleerimisvigadega, mis kuhjuvad aja jooksul mitte üksikute vigade tõttu. Usaldusväärsus sõltub sellest, kuidas vead levivad, mitte sellest, kas need esinevad.
Selliselt käsitledes muutub kohanduvus mootorkontrolli probleemist süsteemitasemel disainivalikuks.
Navigeerimine, mis säilitab konteksti
Robotite navigeerimist käsitletakse tihti reaktiivse kontrolli tsükli kujul: tunne, liigu, korrigeeri. See raamistik toimib piiratud keskkondades, kuid laguneb kodudes, kus eesmärgid on ruumides ja jätavad roboti vaatevälja sageli. Koduses keskkonnas on navigeerimine vähem liikumisest ja rohkem eesmärgi säilitamisest keskkonna muutumisel.
Tabelist nõudepesumasinasse viimise ülesandes ei saa navigeerimist eraldada ülejäänud süsteemist. Robot peab säilitama ruumilist konteksti, manipuleerides objektidega, mis muudavad tuleviku trajektoori ja piiranguid. Iga liikumine ruumide vahel sõltub sellest, mida kantakse, mida on juba paigutatud ja mida on alles tegemata. Kui ruumiline kontekst kaob, ei ole taastumine järkjärguline; ülesanne ebaõnnestub otse.
«Navigeerimine muutub mõttekaks alles siis, kui see on seotud eesmärgiga,» ütleb Canberk. «Robot, kes suudab efektiivselt liikuda, kuid ei suuda meeles pidada, miks ta liigub, ei ole autonoomne mingis kasulikus mõttes.»
See uuesti mõtestamine paljastab laiemad piirangud paljudes olemasolevates süsteemides. Navigeerimise stakid, mis on optimeeritud lühimate teede või takistuste vältimiseks, eeldavad staatilisi eesmärke ja stabiilseid keskkondi. Kodused ülesanded rikuvad mõlemat eeldust. Roboti enda tegevused muudavad keskkonda ja eesmärgid ilmuvad uuesti alles pikema aja möödudes, nõudmaks järjepidevust mitte refleksi.
Miks see on oluline üle ühe ülesande
Tabelist nõudepesumasinasse viimise tulemus ei väida, et robotid on valmis igasse majja. See teeb kitsama, kuid olulisema väite: pika horisondi autonoomsus on nüüd lahendatav inseneriprobleem, kui seda käsitleda ühtse süsteemina.
Tööstuse hoog toetab seda raamistikku. McKinsey 2025. aasta väljavaade AI-ga võimelistele robotitele rõhutab, et järgmine väärtuse laine tuleb mitte uutest oskustest, vaid süsteemidest, mis suudavad usaldusväärselt ketastada olemasolevaid oskusi reaalsetes piirangutes. Usaldusväärsus, mitte uudsus, on kitsaskoht.
Impulss ulatub ka kodurobotikast kaugemale. Iga keskkond, mis nõuab püsivat autonoomsust – tervishoiuasutused, logistika keskused või avalik infrastruktuur – seisab samade struktuuriliste probleemide ees.
«Mind põnevad mitte üks ülesanne,» lõpetab Canberk. «See on idee, et kui järjepidevus on lahendatud, kõik muu kuhjub. Oskused lakkavad demonstratsioonidest ja muutuvad ehituskividest.»
Robotite tulevikku ei määratle üksikud läbimurded. See määratletakse selle järgi, kas autonoomsus suudab püsida.
