Штучний інтелект тривалий час розвивався безтілесно, покладаючись на символічну обробку інформації.

Такий підхід називали «старим добрим штучним інтелектом» (GOFAI) — “Good Old-Fashioned Artificial Intelligence”, що оперував абстрактною логікою. Проте він виявився обмеженим у реальному світі, де потрібна адаптація до хаотичних умов. Дослідники помітили, що інтелект природних систем формується не ізольовано, а через фізичну взаємодію з довкіллям.

Сучасні безтілесні ШІ демонструють вражаючі результати, але стикаються з фундаментальними обмеженнями. У дослідженні Apple відзначено провали так званих «великих моделей міркування» (LRM), які не можуть алгоритмічно мислити у складних завданнях. «Те, що ми створюємо зараз, — це речі, які сприймають слова і передбачають найімовірніше наступне слово… Це дуже відрізняється від того, що робимо ми з вами», — зазначає Нік Фрост, колишній дослідник Google. Безтілесний ШІ не здатен до узгодженого міркування та гнучкої адаптації, як людина.

Це підштовхує до концепції «втіленого пізнання», згідно з якою мислення, відчуття та дія — це єдиний процес. Рольф Пфайфер з Цюріхського університету підкреслює: «Мозок завжди розвивався в контексті тіла, яке взаємодіє зі світом, щоб вижити. Не існує алгоритмічного ефіру, в якому виникає мозок». Людський організм, включно з «другим мозком» — нервовою системою кишечника — ілюструє, як когнітивні функції розподілені по тілу.

М’яка робототехніка пропонує новий підхід до створення ШІ. Цесілія Ласкі вважає, що розумніші роботи повинні стати м’якшими. Вона зазначає: «Наші коліна гнучкі. Ми механічно компенсуємо нерівності поверхні, не використовуючи мозок». Це означає перенесення частини «інтелекту» у фізичну структуру. Такі роботи знижують обчислювальне навантаження на «мозок», делегуючи сприйняття та контроль матеріалам.

Ключова ідея — автономна фізична інтелектуальність (API), де матеріал сам приймає рішення. Сімін Хе з Каліфорнійського університету розробляє чутливі гелі й полімери, що регулюють рух через вбудований зворотний зв’язок. «Ми працюємо над створенням більшої здатності до прийняття рішень на рівні матеріалу», — пояснює вона. Нелінійний зворотний зв’язок з часовим запізненням забезпечує ритмічні рухи без зовнішнього керування, як у ході чи плаванні.

У результаті м’які роботи можуть рухатися, адаптуватися та навчатися в режимі реального часу. Ласкі підкреслює переваги м’яких тіл у хірургічних інструментах або реабілітаційних пристроях, що змінюють форму під час використання. Ідея в тому, що інтелект розвивається не через збільшення обчислювальних потужностей, а через взаємодію зі світом.

Цей підхід ставить акцент на досвіді як основі знання. Люди розуміють світ, бо безпосередньо з ним взаємодіють — торкаються, падають, спостерігають зміни. Таке знання контекстуальне й сенсорне, і його важко передати мовним моделям, які бачать лише текст чи пікселі. «Якщо ви хочете розвинути в машині щось на зразок людського інтелекту, машина повинна мати можливість набувати власного досвіду», — зазначає Джуліо Сандіні з Університету Генуї. Для цього необхідне тіло, що дозволить ШІ вчитися на помилках і досягати справжнього розуміння світу.