Kétség kívül a robotika a jövő (lassan a jelen) nagy durranása lesz, ami a mesterséges intelligencia után újabb paradigmaváltást hozhat: ennék okán készítettünk egy különleges interjút a hazai robotika meghatározó szereplőjével.
Kövesd a LinkedIn oldalunkat is!
BuyMeaCoffe: itt tudod támogatni a munkánkat, köszönjük!
Deák Ferenc: Elképesztő videókat látni arról, hol tartunk ma a robotok fejlesztésében. Ennek mi az oka, mi az alapja?
Benyovszky Máté: Azt látjuk, hogy a mesterséges intelligencia egyszerűen kilép a képernyőről. Amit eddig szövegírásban, programozásban vagy képgenerálásban figyeltünk, annak egyre több megfelelője jelenik meg a fizikai világban: gépek tárgyakat válogatnak, munkafolyamatokat tanulnak, és korábban nem látott környezetben próbálnak boldogulni.
A változásnak már komoly ipari alapja van. Az International Federation of Robotics szeptemberi jelentése szerint 2025-ben 603 ezer új ipari robotot telepítettek, 11 százalékkal többet, mint egy évvel korábban. A működő állomány meghaladta az ötmilliót. Ezek döntően a gyártásban dolgozó robotok, miközben az általánosabb feladatokra szánt humanoidok fejlesztése külön versenyt indított el. Az IFR adatai
Az exponenciális gyorsulás lehetőségét az adja, hogy a fejlődés különböző elemei egymást erősíthetik: több robot több tapasztalatot gyűjt, a több adat jobb modelleket eredményezhet, a jobb modellek pedig újabb feladatokat tehetnek automatizálhatóvá. A tempó egyes fejlesztéseknél már most meghökkentő. A Figure áprilisban arról számolt be, hogy kevesebb mint 120 nap alatt napi egyről óránként egy robotra növelte a Figure 03 gyártási ütemét.
Robotikai (meg úgy általában technológiai) áttörést régóta és folyamatosan ígérnek. Mitől más most ez az időszak? Hová fog ez fejlődni?
Attól, hogy egyszerre változik a robotok gyárthatósága és taníthatósága.
A gyártók terveiben folyamatosan nő a lépték. A Figure 2025 őszén évi 12 ezer humanoidra tervezett első gyártósorról és négy év alatt összesen 100 ezer robot előállításának céljáról beszélt. A Tesla 2026 januári befektetői tájékoztatójában már egy később évi egymillió Optimus gyártására tervezett kapacitás szerepelt. Ezek vállalati célok, eltérő időtávval; a megvalósulásukat külön kell követni. De jól mutatják, milyen nagyságrendben gondolkodnak a szereplők.
Közben a robotokba szánt mesterséges intelligencia is változik. Egyre több feladatnál lehet bemutatásból, korábbi tapasztalatból és visszajelzésből tanítani a rendszert. Ez jelentősen csökkentheti az új alkalmazások kialakításához szükséges munkát.
Az egész robotikai piacra még nem mondhatunk biztos, szabályos duplázódási törvényt. Az egymást erősítő technológiák miatt viszont érdemes olyan változásokra is készülni, amelyek gyorsabban érkeznek, mint ahogy egy képzést, intézményt vagy gazdasági ágazatot át tudunk alakítani.
Mit tudnak most ezek a robotok, amit az előző változataik még nem tudtak?
A physical AI, vagyis a fizikai világban cselekvő mesterséges intelligencia összeköti az érzékelést, a feladat megértését és a mozgást. A robotnak egyszerre kell értelmeznie, hogy mit kérünk, hol vannak a tárgyak, és hogyan tud velük biztonságosan dolgozni.
A Figure szeptemberben bemutatott Helix 2.5 modelljét harminc, korábban nem látott otthonban tesztelték rendrakással, törölközőhajtogatással és ágyazással. A cég összehasonlító kísérletében az emberi tevékenységekből gyűjtött Index-adatokkal végzett előtanítás 9-ről 56 százalékra emelte a teljes feladat sikeres befejezésének arányát. Egy korábbi Helix 02 feladathoz viszonyítva pedig feleannyi feladatspecifikus adattal értek el azonos sikerességet, immár új otthonokban. Ez még messze van a minden helyzetben megbízható háztartási segítőtől, de jól mérhető előrelépés.
A Google DeepMind júliusi Gemini Robotics 2 modellje a korábbi felsőtesti manipulációt egész testes feladatvégzéssel bővítette: a robot járhat, lehajolhat, elérhet és áthelyezhet tárgyakat. A helyben futó változatot a fejlesztők szerint új, kétkarú robotokra néhány óra alatt, jellemzően kétszáznál kevesebb bemutatott példával tudják adaptálni.
A Physical Intelligence π0.7 modelljénél pedig az az izgalmas, hogy korábban tanult készségeket új helyzetekben is képes kombinálni. Például olyan robottesttel hajtogatott ruhát, amellyel ehhez a feladathoz nem gyűjtöttek tanítóadatot. A vállalat egy másik kutatásában néhány órányi valós gyakorlás után bizonyos precíz részmozdulatokat akár háromszor gyorsabban végzett a rendszer.
Vagyis már a tanulás és a tudás átvitelének képessége is fejlődik. Az ehhez szükséges emberi tanító mozgásadatok gyűjtéséről a RoboHorizon Index-bemutatója is írt. Ez mára globális létékben történik – csak nem az EU-ban. Októberben pedig a Physical Intelligence béta szolgáltatást indított, amelyen keresztül más fejlesztőcsapatok saját adataikkal taníthatják tovább a modelljeit. Ez szélesebb kör számára teheti elérhetővé ezeket a képességeket.
Mindez lenyűgözően hangzik, de mitől lesz jobb az embereknek?
Attól, hogy olyan feladatokat tudunk átadni a gépeknek, amelyek ma felőrlik az időnket, az egészségünket, vagy amelyekre egyszerűen nem találunk elegendő embert. Gondoljunk a nehéz terhek ismétlődő mozgatására, a veszélyes helyek ellenőrzésére, a monoton válogatásra vagy a takarításra. Ha ezek egy részét megbízható robotok végzik, csökkenhet a fizikai terhelés, és több emberi figyelem juthat az összetettebb feladatokra.
A munkaerőhiányos területeken ez szolgáltatások fennmaradását is segítheti. Egy kisebb vállalkozás működőképes maradhat, egy intézmény több feladatot láthat el, egy gazdaság időben elvégezheti a szükséges munkát.
Az életminőség szempontjából pedig nagyon is számít, mire használjuk a felszabaduló időt. Több pihenésre, tanulásra, családra, alkotásra is fordíthatjuk. Ehhez a technológiai lehetőség mellé tudatos munkaszervezés és társadalmi döntések kellenek.
Az egészségügyben és idősgondozában képzeljük csak el mekkora minőség javulást hozhatna. Én azt tekinteném sikernek, ha egy ápolónak több ideje maradna beszélgetni a beteggel, egy idős ember tovább élhetne a saját otthonában, és egy családnak kevesebb erejét emésztené fel a mindennapi segítség megszervezése.
Ezt az irányt a euRobotics idei Vienna Statement szakmai állásfoglalása is hangsúlyozza: az emberi képességek támogatását, az idősek önállóságát és a gondozók tehermentesítését helyezi előtérbe.
És ha a robotok egyre több munkát átvesznek? Nemrég sokat emlegetett felvetés volt az általános alapjövedelem, szerinted eljutunk odáig?
Az általános alapjövedelem az egyik lehetséges válasz arra, hogyan oszthatjuk meg egy sokkal termelékenyebb gazdaság eredményeit. Érdemes komolyan megvizsgálni, más megoldásokkal együtt.
Ha kevesebb emberi munkaórával több értéket tudunk előállítani, abból lehet rövidebb munkaidő, jobb közszolgáltatás, erősebb jövedelmi biztonság vagy szélesebb tulajdonosi részvétel. Az alapjövedelem is ebbe a gondolkodásba illeszkedik.
Ha kevesebb emberi munkaórával több értéket tudunk előállítani, abból lehet rövidebb munkaidő, jobb közszolgáltatás, erősebb jövedelmi biztonság vagy szélesebb tulajdonosi részvétel. Az alapjövedelem is ebbe a gondolkodásba illeszkedik.
A robotok azonban önmagukban nem hoznak létre ilyen rendszert. Meg kell oldani a finanszírozását, és el kell döntenünk, hogyan részesülnek az emberek a termelékenység növekedéséből. Az átmenet során pedig azoknak is valódi segítséget kell kapniuk, akiknek átalakul vagy megszűnik a munkájuk.
Mi is írtunk róla korábban, hogy az AI használata mellett külön figyelmet igényel az emberi szakértelem fejlődése. A robotikánál ugyanez alapvető kérdés: milyen tanulási és továbblépési lehetőséget adunk az embereknek. Mit kell ebből Magyarországnak és Európának megértenie?
Azt, hogy a saját lehetőségeinket most kell felépítenünk. Ahhoz, hogy beleszólásunk legyen a technológia alkalmazásába, fejlesztési tudásra, működő vállalkozásokra, képzett szakemberekre és kipróbálható megoldásokra van szükségünk.
Magyarországon érdemes végiggondolni, hol tudunk nemzetközileg is értékes képességeket létrehozni: robotikai szoftverekben, érzékelésben, rendszerintegrációban, alkatrészekben, tesztelésben vagy egy-egy ágazat problémáinak megoldásában.
Európai szinten ehhez együttműködés, hozzáférhető tesztkörnyezetek és a vállalkozások növekedését segítő finanszírozás kell. A biztonságot és az emberi önállóságot pedig már a fejlesztési célokba be kell építeni.
A kérdés minden szinten ugyanaz: milyen konkrét emberi vagy gazdasági problémát akarunk megoldani, és mitől lesz az eredmény valóban hasznos.
Ezzel összefüggésben indítottad el a Magyar Robotikai Stratégia kezdeményezést? Első lépésként, hogy elkezdjünk valamit Magyarországon?
Igen. A Magyar Robotikai Stratégia független szakmai kezdeményezés, amely közös helyzetképet, prioritásokat és megvalósítható intézkedési javaslatokat szeretne létrehozni.
Ehhez össze kell kapcsolnunk azok tapasztalatát, akik fejlesztenek, kutatnak, tanítanak, finanszíroznak vagy robotokat alkalmaznak, azokéval, akik pontosan ismerik a megoldásra váró mindennapi problémákat.
Konkrét kérdésekre keresünk válaszokat. Hogyan próbálhat ki egy kisvállalkozás egy megoldást nagy beruházás előtt? Hogyan lesz egy egyetemi eredményből használható termék? Milyen képzés hiányzik? Hol érdemes első alkalmazási programokat indítani? Miből látszik majd, hogy előrébb jutottunk?
Ha jól értem, ez egy nyitott kezdeményezés. Kiknek a csatlakozását várjátok?
Mindenkiét, aki érdemi tudással, tapasztalattal vagy megoldandó problémával tud hozzájárulni. Egy gondozási intézmény vezetőjének, egy pedagógusnak vagy egy üzemeltetőnek éppúgy lehet fontos mondanivalója, mint egy robotfejlesztő mérnöknek.
A tervezett munkaszerkezet nyolc alkalmazási területet fed le:
ipari, gyártási és logisztikai robotika;
egészségügyi, gondozási és szolgáltató robotika;
agrár- és élelmiszeripari robotika;
drónok és légi robotika;
autonóm közlekedési rendszerek;
az épített környezet, az ingatlanüzemeltetés és az infrastruktúra robotikája;
űrrobotika;
védelmi és biztonsági alkalmazások.
Ezeket öt közös munkaterület kapcsolja össze: kutatás és technológiatranszfer; vállalkozásfejlesztés, finanszírozás és piac; oktatás, készségek és munkaerő; biztonság, szabályozás és megfelelőség; valamint etika, társadalmi részvétel és kommunikáció. A részletes témák a munkacsoportok oldalán olvashatók.
A jelentkezési felületen egy rövid bemutatkozással és legfeljebb négy terület megjelölésével lehet bekapcsolódni. Egy sikeres bevezetés tapasztalata, egy elakadt fejlesztés tanulsága vagy egy hiányzó képzés pontos leírása már értékes hozzájárulás.
A pozitív jövőért dolgoznunk kell. A robotika fejlődése akkor szolgálja jól az embereket, ha az alkalmazás irányát az emberi szükségletek, a közösen kialakított célok és a tapasztalatok alapján folyamatosan alakítjuk.
Ezért készül a stratégia. És ezért várunk mindenkit, aki részt venne ebben a munkában.
Ha tetszett a rész, köszönünk minden like és megosztást, illetve hasonló tartalmakért