യന്ത്രങ്ങളുടെ ഉദയം: ചിങ്ങം ഒന്നിന് മനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകൾ കുങ്ഫു കളിക്കുമ്പോൾ\n\n2026-ലെ സിസിടിവി ചിങ്ങം ഒന്നിന്, പ്രേക്ഷകർ ഒരു വിചിത്രമായ കാഴ്ച കണ്ടു: 24 മനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകൾ ഒരേസമയം കുങ്ഫു അവതരിപ്പിക്കുന്നു - ഷവോലിൻ ബോക്സിംഗ്, ഡ്രങ്കൺ ബോക്സിംഗ്, കൂടാതെ ഇരട്ട വടികൾ പോലും.\n\nഇതൊരു സയൻസ് ഫിക്ഷൻ സിനിമയല്ല. ഇത് രാജ്യത്തിന്റെ ടെലിവിഷനിലെ പ്രധാന സമയത്തെ പരിപാടിയാണ്, ഏകദേശം നൂറുകോടി പ്രേക്ഷകരെ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ളത്.\n\nഒരു വർഷം മുമ്പ്, ഇതേ റോബോട്ടുകൾ ബീജിംഗ് ഹാഫ് മാരത്തണിൽ തപ്പിത്തടഞ്ഞ് നടക്കുകയും, വീഴുകയും, അവയവങ്ങൾ ഒടിയുകയും ചെയ്തു, എഞ്ചിനീയർമാർ വിയർപ്പോടെ അവരെ പിന്തുടർന്നു. അന്ന് അത് ഒരു കോമാളിത്തരം പോലെ തോന്നി. ഇപ്പോൾ അവർ കുങ്ഫു കളിക്കുന്നു.\n\nഎന്താണ് സംഭവിച്ചത്?\n\n## ഒരു വർഷത്തിനിടയിലെ ഗുണപരമായ മാറ്റം\n\nമനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകളുടെ പുരോഗതിയുടെ വേഗതയെ ഈ പ്രശ്നത്തിന് ഉത്തരം ലഭിച്ചിട്ടില്ല. പക്ഷേ, ചൈനീസ് പുതുവത്സരാഘോഷ പരിപാടിയിലെ (Spring Festival Gala) പ്രദർശനം ഈ പ്രശ്നത്തെ ഗൗരവതരമാക്കി. റോബോട്ടുകൾ വേദിയിൽ പരമ്പരാഗത ആയോധനകലകൾ (Wushu) അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ - അത് ചൈനീസ് സംസ്കാരത്തിൻ്റെ പ്രതീകമാണ് - അവ വെറും ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രമല്ല, ഒരു തരത്തിൽ 'പങ്കാളികൾ' കൂടിയാണ്.

പരിശീലനത്തിലെ മുന്നേറ്റം

മനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകളുടെ പ്രധാന പ്രശ്നം അവയുടെ നിർമ്മാണമല്ല, പരിശീലനമാണ്.

ഒരു റോബോട്ടിന് മികച്ച ഹാർഡ്‌വെയർ ഉണ്ടാകാം, പക്ഷേ അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് അറിയില്ലെങ്കിൽ, അത് വെറും ലോഹങ്ങളുടെയും മോട്ടോറുകളുടെയും കൂമ്പാരം മാത്രമാണ്. പരമ്പരാഗത പരിശീലന രീതി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആണ് - ഓരോ ഘട്ടത്തിലും എന്ത് ചെയ്യണമെന്ന് മനുഷ്യർ റോബോട്ടിനോട് പറയുന്നു. പക്ഷേ ഈ രീതിക്ക് ഒരു പരിധിയുണ്ട്. സാധ്യമായ എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങൾക്കും നിർദ്ദേശങ്ങൾ എഴുതാൻ മനുഷ്യർക്ക് കഴിയില്ല.

പുതിയ രീതികൾ "ഇമിറ്റേഷൻ ലേണിംഗ്" (Imitation Learning), "റീൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗ്" (Reinforcement Learning) എന്നിവയാണ്.

"At Fourier Robots, humanoid robots are learning household tasks through teletraining. Operators wear brain-computer interfaces and exoskeleton arms. Neural intent and physical motion are streamed into the robot as training signals." — @xmaquina

ഇതാണ് ഭാവിയുടെ ദിശ: മനുഷ്യർ ഒരു തവണ ചെയ്യുമ്പോൾ, റോബോട്ട് അത് പഠിക്കുന്നു. പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ ആവശ്യമില്ല, ഒരു മാതൃക കാണിച്ചാൽ മാത്രം മതി.

Tesla-യുടെ ആശയം കൂടുതൽ വിപ്ലവകരമാണ്: ദശലക്ഷക്കണക്കിന് റോബോട്ടുകളെ അനുകരണീയമായ ചുറ്റുപാടിൽ (simulated environment) പരിശീലിപ്പിക്കുക, അവയെ എല്ലാ ജോലികളും വെർച്വൽ ലോകത്ത് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുക, തുടർന്ന് പഠിച്ച കഴിവുകൾ യഥാർത്ഥ ലോകത്തേക്ക് മാറ്റുക. ഇതിനെ "സിം-ടു-റിയൽ" (sim-to-real) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ഉപയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യം

ചൈനീസ് പുതുവത്സരാഘോഷ പരിപാടിയിൽ (Spring Festival Gala) ആയോധനകലകൾ അവതരിപ്പിച്ച റോബോട്ടുകൾ വളരെ ആകർഷകമായിരുന്നു. എന്നാൽ അവയ്ക്ക് എന്ത് ഉപയോഗപ്രദമായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും?

ഇതൊരു ന്യായമായ ചോദ്യമാണ്. നിലവിൽ, മിക്ക ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകളുടെയും (humanoid robots) പ്രധാന ഉപയോഗം പ്രദർശനമാണ്. അവയ്ക്ക് നൃത്തം ചെയ്യാനും പ്രകടനം നടത്താനും ലൈവ് സ്ട്രീമിംഗ് (live streaming) ചെയ്യാനും കഴിയും - എന്നാൽ ഇതെല്ലാം "ഉപയോഗപ്രദമെന്ന് തോന്നുന്നു" എന്നത് മാത്രമാണ്, "യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമല്ല".

യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ സാഹചര്യങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

അപകടകരമായ ചുറ്റുപാടുകൾ: ന്യൂക്ലിയർ പവർ പ്ലാന്റുകൾ, രാസവസ്തു ഫാക്ടറികൾ, ദുരന്ത നിവാരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ
ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ: ലോജിസ്റ്റിക്സ് സോർട്ടിംഗ് (logistics sorting), ഫാക്ടറി അസംബ്ലി
സേവന മേഖല: ഹോട്ടൽ സേവനം, റെസ്റ്റോറന്റ് ജീവനക്കാർ
ഗೃಹ സഹായി: വൃത്തിയാക്കുക, പാചകം ചെയ്യുക, പ്രായമായവരെ പരിചരിക്കുക

ഈ സാഹചര്യങ്ങളുടെ പൊതുവായ കാര്യം: മനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകൾ മനുഷ്യർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ചുറ്റുപാടുകളിലേക്ക് പ്രവേശിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ചക്രങ്ങളുള്ള റോബോട്ടുകൾക്ക് പടികൾ കയറാൻ കഴിയില്ല, നാല് കാലുകളുള്ള റോബോട്ടുകൾക്ക് മനുഷ്യരുടെ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. മനുഷ്യരൂപത്തിലുള്ള റോബോട്ടുകൾക്ക് മാത്രമേ മനുഷ്യ ലോകത്തേക്ക് തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയൂ.

പ്രശ്നം ചെലവാണ്. ഈ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിന് (humanoid robot) നിലവിൽ പതിനായിരക്കണക്കിന് ഡോളർ വിലവരും. സാമ്പത്തികമായി, മനുഷ്യരെ നിയമിക്കുന്നത് ഇപ്പോഴും ലാഭകരമാണ്.

ഭൗമരാഷ്ട്രീയ വീക്ഷണം

ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകൾ (humanoid robots) ഒരു സാങ്കേതിക പ്രശ്നം മാത്രമല്ല, ഭൗമരാഷ്ട്രീയ പ്രശ്നം കൂടിയാണ്.

"Elon Musk says with the absence of breakthrough innovations in the US, China will utterly dominate." — @niccruzpatane

ഈ വിലയിരുത്തൽ അമിതമായിരിക്കാം, പക്ഷേ ദിശ ശരിയാണ്. ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകളുടെ (humanoid robots) മത്സരം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മത്സരം മാത്രമല്ല, വിതരണ ശൃംഖലയുടെ മത്സരം, ഉൽപ്പാദന ശേഷിയുടെ മത്സരം, മൂലധല നിക്ഷേപത്തിൻ്റെ മത്സരം കൂടിയാണ്.

ഈ അളവുകളിൽ, ചൈന നിലവിൽ മുന്നിലാണ്. യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിന് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലും AI-യിലും മുൻതൂക്കമുണ്ട്, എന്നാൽ ഹാർഡ്‌വെയറും ഉൽപ്പാദനവും ചൈനയിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

Elon Musk-ൻ്റെ പ്രതികരണം രസകരമാണ്:

"U.S. companies need to move now on robotics cooperation with China." — @mitchpresnick

ഇത് രാഷ്ട്രീയപരമായി ശരിയായ പ്രസ്താവനയല്ല, പക്ഷേ പ്രായോഗികമായ വിലയിരുത്തലാകാം. ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് (humanoid robot) രംഗത്ത്, പൂർണ്ണമായി വേർപെടുത്തുന്നതിൻ്റെ ഫലം വിപണി നഷ്ടപ്പെടുന്നതിന് തുല്യമാകും.

ആവർത്തിച്ചുള്ള ഭാവന

Tesla കൂടുതൽ വിപ്ലവകരമായ ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് മുന്നോട്ട് വയ്ക്കുന്നു: സ്വയം പകർപ്പെടുക്കുന്ന റോബോട്ടുകൾ.

"Tesla Optimus Robots will build themselves in the future: Recursive Multiplicable Exponential." — @niccruzpatane

ഈ ആശയത്തിൻ്റെ യുക്തി ഇതാണ്: റോബോട്ടുകൾക്ക് റോബോട്ടുകളെ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ഉൽപ്പാദന ശേഷി അതിവേഗം വർദ്ധിക്കും. കൂടുതൽ ഫാക്ടറികളുടെ ആവശ്യമില്ല, കൂടുതൽ റോബോട്ടുകൾ മാത്രം മതി.

ഇത് സയൻസ് ഫിക്ഷൻ പോലെ തോന്നുന്നു. പക്ഷേ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ചരിത്രം നമ്മെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഇന്നത്തെ സയൻസ് ഫിക്ഷൻ നാളത്തെ യാഥാർത്ഥ്യമാകാം എന്നാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഒരു കാലത്ത് മുറി നിറയെ ഉണ്ടായിരുന്ന യന്ത്രങ്ങളായിരുന്നു, അത് സർക്കാരുകൾക്കും സർവ്വകലാശാലകൾക്കും മാത്രമേ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ. ഇപ്പോൾ എല്ലാവരുടെയും പോക്കറ്റിൽ ഒന്നുണ്ട്.## മനുഷ്യരുടെ പങ്ക്

റോബോട്ടുകൾക്ക് കൂടുതൽ കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുമ്പോൾ, മനുഷ്യർ എന്ത് ചെയ്യും?

ശുഭാപ്തിവിശ്വാസപരമായ കാഴ്ചപ്പാട്: റോബോട്ടുകൾ മനുഷ്യരെ സ്വതന്ത്രരാക്കുകയും കൂടുതൽ ക്രിയാത്മകവും അർത്ഥവത്തായതുമായ ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിരാശാജനകമായ കാഴ്ചപ്പാട്: റോബോട്ടുകൾ മനുഷ്യരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയും വലിയ തോതിലുള്ള തൊഴിലില്ലായ്മയ്ക്കും സാമൂഹിക പ്രക്ഷോഭങ്ങൾക്കും കാരണമാവുകയും ചെയ്യുന്നു.

യാഥാർത്ഥ്യം ഈ രണ്ട് കാഴ്ചപ്പാടുകൾക്കുമിടയിൽ എവിടെയോ ആയിരിക്കാം. ചില ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കപ്പെടുകയും ചില പുതിയ ജോലികൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും. പരിവർത്തന പ്രക്രിയ വേദനാജനകമായിരിക്കും, പക്ഷേ ആത്യന്തികമായി ഉയർന്ന ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

"Obviously lots of jobs will remain post-AGI for awhile like: plumber, electrician, construction, nurse, caretaker... That is until humanoid robots that run on AI takeover those too (10-20 years?)" — @levelsio

ഈ ടൈംലൈൻ കൃത്യമായിരിക്കാം. ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകൾ പ്രദർശനങ്ങളിൽ മനുഷ്യരെപ്പോലെ കാണപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ ബ്ലൂ കോളർ ജോലികൾക്ക് പകരമായി വരാൻ 10-20 വർഷമെടുക്കും.

അടിവരയിടുന്നു

ചുൻവാനിലെ കുങ്ഫു കളിക്കുന്ന റോബോട്ട് ഒരു പ്രതീകമാണ്.

ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകൾ ലബോറട്ടറിയിൽ നിന്ന് പൊതുജന ശ്രദ്ധയിലേക്ക് നീങ്ങുന്നതിനെ ഇത് പ്രതീകപ്പെടുത്തുന്നു. റോബോട്ടിക്സ് രംഗത്ത് ചൈനയുടെ അഭിലാഷത്തെ ഇത് പ്രതീകപ്പെടുത്തുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പുരോഗതി വേഗത്തിലാകുന്നു എന്നതിൻ്റെ സൂചനകൂടിയാണിത്.

എന്നാൽ ചിഹ്നം യാഥാർത്ഥ്യമല്ല. യഥാർത്ഥ ചോദ്യം ഇതാണ്: ഈ റോബോട്ടുകൾക്ക് എപ്പോഴാണ് ഉപയോഗപ്രദമായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുക? എപ്പോഴാണ് ചെലവ് വലിയ തോതിലുള്ള ഉപയോഗത്തിന് താങ്ങാനാവുന്ന നിലയിലേക്ക് കുറയുന്നത്? പരിശീലനം എപ്പോഴാണ് യഥാർത്ഥ പൊതുവായ ബുദ്ധിയിൽ എത്തുന്നത്?

ചുൻവാനിലെ വേദി ചെറുതാണ്. വലിയ വേദി ലോകം മുഴുവനുമാണ്.

ഈ ലേഖനം 2026 ഫെബ്രുവരി 18-ന് X/Twitter-ൽ ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകളെക്കുറിച്ച് നടന്ന 100 സംഭാഷണങ്ങളുടെ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.