Илон Маск заявил, что процесс обучения робота Tesla Optimus близок к воспитанию маленького ребёнка. Такие слова он произнес на телефонной конференции, посвящённой квартальным финансовым результатам компании, отмечая, что системы автономного транспорта Tesla могут накапливать обучающие данные из большого парка машин, в то время как сам Optimus должен «наблюдать за тем, как люди выполняют задачи», чтобы затем повторять эти действия. По словам бизнесмена, идея состоит в том, чтобы робот начинал «играть» в широком масштабе и учился выполнять задачи в реальном мире так же, как учатся дети — через попытки, ошибки и рост уверенности на пути к самостоятельности.

Маск пояснил, что для Optimus создаётся целая «Академия Optimus»: прототипы роботов будут отрабатывать широкий круг задач и формировать данные, на которых в дальнейшем будут обучаться будущие версии машины. По его словам, чтобы получить необходимые обучающие данные, потребуется выпустить десятки тысяч копий роботов и дать им возможность учиться в самостоятельной игре. Такой подход должен обеспечить объем данных, необходимый для улучшения знаний и поведения роботов в реальных условиях, прежде чем они уйдут к клиентам.

Производство роботов уже стартовало на заводе во Фримонте, и компания рассчитывает приступить к поставкам к концу следующего года. Маск предупредил, что процесс разработки и масштабирования не останется без сложностей, и что текущий этап ещё далёк от завершения. Эти комментарии согласуются с общей трактовкой компании о переходном периоде, когда прототипы нарабатывают полезные данные и становятся готовыми к коммерческому применению.

Среди главных трудностей он назвал задачу создания надёжных, но в то же время гибких и чувствительных роботизированных рук, а также разработку искусственного интеллекта, способного успешно действовать в непредсказуемых условиях реального мира. В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на огромных текстовых датасетах, здесь сталкиваются с нехваткой реальных данных о взаимодействии с физической средой. В ответ на эту проблему Маск привёл пример подхода другой компании: создание «фабрик данных», где роботы собирают конвейерные ленты и сортируют предметы с целью генерации обучающих данных, что помогает обходить дефицит информации.

В контексте взаимодействия с инвесторами и партнёрами Маск отметил, что данные, собираемые с реального автопарка Tesla, дают разнообразные сценарии и коррекции для обучения автономной системы, а Optimus — учиться на основе наблюдений за людьми и повторения их действий. Такой подход подчеркивает различия между задачами роботов и языковыми моделями, а также важность совместного роста технологий и инфраструктуры, которая должна поддерживать широкую практику обучения в условиях реального мира.