Vous avez dit récemment des dizaines de milliards de robots, mais c'est dans des décennies.

Au moins une décennie.

Ça doit être plus que ça.

Ça va croître très rapidement.

Pourquoi pensez-vous cela ?

Je pense que les robots humanoïdes seront le plus grand produit de tous les temps. La demande sera insatiable. Tout le monde en voudra un. En gros, qui ne voudrait pas de son propre C-3PO ou R2-D2 personnel ? Tout le monde en voudra un.

D'accord, vous avez dit cela et votre objectif, vous avez également dit, est de produire un million de robots d'ici 2030. C'est ce que j'ai noté que vous aviez déclaré.

Oui, je pense que c'est une cible raisonnable.

Et ensuite s'orienter vers une abondance durable, sur laquelle vous pourrez revenir. Mais je me demande, nous avons parlé d'autonomie et du temps qu'il faut pour entraîner l'automobile à être l'équivalent ou à dépasser les capacités humaines. Qu'en est-il de ces robots ? Dans quelle mesure auront-ils besoin d'entraînement pour être réellement capables d'effectuer différents types de tâches ? N'est-ce pas quelque chose qui va prendre beaucoup de temps ?

Oui, cela va nécessiter beaucoup de ressources informatiques et cela prendra du temps. Je pense qu'il y a certains seuils de percées que nous pensons pouvoir atteindre où si Optimus peut regarder des vidéos YouTube ou des tutoriels, et à partir de cette vidéo, tout comme un humain le peut, apprendre comment faire cette chose, alors vous avez vraiment une extensibilité des tâches qui est spectaculaire car il peut alors tout apprendre très rapidement.

Nous n'en sommes pas encore là pourtant. Vous comptez sur une augmentation significative en termes d'apprentissage, d'entraînement et de calcul.

C'est pourquoi je dis qu'un seuil très significatif serait la capacité d'apprendre en regardant une vidéo. Donc, au moment où...

Par opposition au fait de regarder un humain, n'est-ce pas ? Ce qui revient à avoir un humain qui l'entraîne en ce moment avec une combinaison.

En ce moment, nous entraînons Optimus à effectuer des tâches primitives où un humain, dans ce qu'on appelle une combinaison de capture de mouvement et avec des caméras sur la tête, bouge de la manière dont le robot bougerait pour, disons, ramasser un objet ou ouvrir une porte ou les tâches de base, lancer une balle, danser. Nous avons besoin de cela pour amorcer l'intelligence afin d'avoir les fonctions de base. Là où ça devient très intéressant et très semblable aux humains, c'est que l'on veut que le robot fasse de l'auto-apprentissage par le jeu. Comment un enfant apprend-il ? Un enfant a des jouets et un enfant joue avec les jouets, joue avec les blocs, et à un moment donné finit par comprendre comment mettre le triangle dans le trou du triangle et le cercle dans le trou du cercle en le faisant encore et encore. Une fois que vous avez beaucoup de robots, vous pouvez faire cet auto-apprentissage, qui consiste à simplement mettre le robot dans une pièce avec des jouets et à laisser littéralement le robot jouer avec les jouets.

Et il apprendra.

Oui. Et il faut avoir une fonction de récompense. Le but du robot est de placer ce jouet d'enfant en plastique là où vous mettez le cercle dans le trou du cercle, le carré dans le trou du carré, le triangle dans le trou du triangle, et de continuer jusqu'à ce que cela fonctionne. La fonction de récompense est la réussite.

Et il n'y a pas d'avancées nécessaires pour accomplir cela maintenant ? Aucune avancée en IA ou simplement en calcul et des choses de cette nature qui peuvent arriver ?

Certaines avancées sont nécessaires, mais je ne pense pas qu'elles soient insurmontables. Je pense que nous pouvons résoudre ces problèmes dans les prochaines années.