Galbot описує основу цієї системи через розподіл функцій між умовним «великим мозком», який відповідає за сприйняття, міркування та планування, і «мозочком», що перетворює ці наміри на безперервні та стабільні рухи всього тіла.
Це важливо, адже робот може виглядати напрочуд спортивно під час постановочної демонстрації, але виявитися нездатним адаптуватися, якщо м’яч, суперник або момент удару зміняться. Тому теніс є своєрідним стрес-тестом: він показує, чи працюють сприйняття, ухвалення рішень і контроль рухів як єдина замкнена система.
Galbot і деякі коментатори називають автономну гру гуманоїдних роботів у теніс потенційним «моментом AlphaGo для інтелекту руху» — помітною віхою, коли машина не просто виконує рухи, а обирає дії під час переміщення в непередбачуваному середовищі.
Однак це порівняння варто сприймати обережно. Успішний матч або навіть тривалий розіграш засвідчить вражаюче поєднання сприйняття, тактики та фізичного контролю, але сам по собі не доведе наявності універсального інтелекту. Найобережніший висновок, який випливає з доступних повідомлень, полягає в іншому: надійна гра без жорсткого сценарію свідчитиме про прогрес до гуманоїдів, здатних адаптивно «думати в русі».
ET1 оснащений розробленою Galbot системою AstraBrain-Agent, яку компанія описує як агента фізичного світу для мультимодальної взаємодії та керування рухами в реальному часі. За даними компанії та повідомленнями з конференції, система може безперервно спостерігати за оточенням, розуміти усні або сформульовані природною мовою інструкції та динамічно планувати поведінку й послідовність рухів.
Заявлена логіка роботи поєднує три можливості:
Galbot заявила, що ET1 може опановувати нові рухові навички без використання даних захоплення руху або заздалегідь записаних навчальних відео. На демонстрації робот підтримував зоровий контакт, рухав головою та генерував рухи тіла у відповідь на мовні команди.
Саме цим Galbot намагається відрізнити звичайного сценарного робота від втіленого агента: очікується, що останній реагуватиме на те, що відбувається просто зараз, переглядатиме свій план і вдосконалюватиметься під час взаємодії. Водночас усі ці можливості наразі ґрунтуються на демонстраціях, про які повідомляє сама компанія, тому їхня робота поза контрольованими умовами ще потребує перевірки.
Побутові демонстрації виконували роботи Galbot G1 — у доступних матеріалах їх не описують як повний набір домашніх можливостей саме ET1. G1 складали речі, прали та розвішували одяг, а також складали одяг на ліжку. Інші повідомлення згадують і завдання зі сніданком: підсмажування хліба, наливання напоїв та узгоджену роботу обох рук.
На перший погляд такі справи здаються простими, але технічно вони доволі складні. Роботу потрібно розпізнавати різні предмети, обирати спосіб захоплення для того, що може котитися, хитатися або деформуватися, працювати з м’яким одягом і постільною білизною та виконувати довгі послідовності дій у правильному порядку. На конференції ці демонстрації представили як приклад ширшої мети AstraBrain — використовувати спільну систему ШІ для роботів із різними конструкціями та сферами застосування, зокрема в домівках, роздрібній торгівлі й промисловості.
Значення ET1 полягає не стільки в його здатності замахуватися тенісною ракеткою, скільки в архітектурі, яку Galbot демонструє за цим роботом. Компанія прагне поєднати мову, сприйняття, планування та керування всім тілом в одній системі втіленого ШІ, яку можна застосовувати для роботів різних форм.
Виступ у змішаних парах 22 серпня мав зробити цю амбіцію наочною. Якщо ET1 зможе надійно реагувати на зміни в грі та взаємодіяти з партнерами-людьми, це стане переконливою демонстрацією адаптивного фізичного інтелекту. Проте справжньою перевіркою буде не показовий матч, а здатність тієї самої замкненої системи переносити навички з тенісного корту на непередбачувані, повторювані завдання повсякденної роботи.