Роботы развиваются — всем хочется, чтобы они стали умнее и могли размышлять, запоминать, учиться, рассуждать и кооперироваться. А еще реагировали на команды типа: «Стань в Дьюрин день у серого камня, когда прострекочет дрозд и заходящее солнце бросит последний луч на дверную скважину».

Все это уже умеют LLM. Например, трансформенные модели GPT, Claude или Gemini могут принять на вход изображения, распознать и описать на них объекты — это позволяет использовать их для восприятия окружающей среды.

Встроить одну или несколько LLM в робота — задача интересная и сложная. Ее можно реализовать с применением масштабируемой модульной когнитивной архитектуры. Она позволяет интегрировать новые способности через модули, которые добавляются, отключаются или апгрейдятся без необходимости переписывать систему целиком.

Меня зовут Артем Лыков, я ведущий RnD-разработчик в МТС Web Services. В Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха мы реализовали CognitiveOS — когнитивную операционную систему для роботов. В этом материале я познакомлю вас с ней и расскажу, какие проблемы она решает, как устроена и как позволяет справляться с реальными задачами.