In 30 alloggi della baia di San Francisco, un Figure 03 entra, riordina un soggiorno, piega degli asciugamani e fa dei letti, senza essere stato riaddestrato per questi indirizzi. Solo il robot, la porta che si chiude dietro di lui, e il silenzio di un interno che non conosce ancora. È lì che inizia l’esperienza. Non in un laboratorio sterile, ma in case reali, dove i cuscini sono male posizionati e le lenzuola stropicciate. (Diario ABC, Numerama)

Il robot ha eseguito tre compiti specifici: riordinare un soggiorno, piegare degli asciugamani (o costumi da bagno) e fare dei letti. (Diario ABC, Numerama) Non sono gesti complessi per un umano. Per una macchina, è una montagna. Bisogna capire lo spazio, anticipare il tessuto, regolare la pressione. E soprattutto, bisogna farlo senza aver mai visto quella stanza precisa. È la scommessa di Figure. L’azienda ha testato il suo robot umanoide Figure 03 in 30 alloggi sconosciuti, senza riaddestramento preliminare specifico per questi luoghi. (Diario ABC, Numerama) L’obiettivo? Dimostrare che la macchina può adattarsi all’ignoto, non solo ripetere uno script imparato a memoria.

Il robot ha visto, ha agito

Come fa? Il modello Helix 2.5 è stato pre-addestrato su Index, una vasta base video di comportamenti umani. (Diario ABC, Numerama) Il robot ha "visto" tutto questo. Ha imparato a osservare i gesti prima di eseguirli. Secondo Figure, i modelli precedenti di robot richiedevano delle mappe per ogni camera, a differenza del nuovo sistema che impara i luoghi in cui lavora uno per uno. (Diario ABC) Fine dei piani 3D rigidi. Il robot legge l’ambiente man mano che procede. Entra, osserva, agisce. È un approccio radicalmente diverso. Presuppone un’intelligenza più fluida, meno codificata, più intuitiva. Ma è davvero intelligenza? O solo una molto buona imitazione?

Quando commetteva un errore nella manipolazione di una coperta, il robot arretrava, cambiava postura o si spostava attorno al materasso per correggere la piega. (Diario ABC) Questo dettaglio è cruciale. Una macchina classica si ferma o forza. Questa si adatta. Arretra. Cerca un altro angolo. È il segno di una certa resilienza. Ma è anche il segno della fragilità. Perché dietro questa fluidità apparente, c’è un tasso di successo che pone domande. Il robot è riuscito in circa il 56 % dei test durante questo test in condizioni reali. In un laboratorio, è un numero. Nel tuo soggiorno, è una coperta che resta lì, un letto da rifare, un asciugamano che resta stropicciato. Accetteresti questo a casa tua?

3,5 miliardi di dollari di calcoli, 4 ore di video: la prodezza ha un prezzo

Per arrivare a questi 56 %, Figure ha messo i mezzi. L’azienda californiana ha investito 3,5 miliardi di dollari (quasi 3,05 miliardi di euro) in risorse informatiche per l’addestramento di Helix. (Diario ABC) È una somma colossale. Supera i budget di numerose startup tech intere. Perché così tanto? Perché l’addestramento è vorace. Secondo Figure, Index genera attualmente circa 35 minuti di nuova esperienza umana ogni secondo. È un flusso costante di dati. E per pilotare questo sistema, è stato necessario presentare il 17 settembre 2026 Helix 2.5, la rete di neuroni che pilota il suo robot umanoide Figure 03. (Numerama) È il cervello della bestia. Un cervello che costa miliardi.

Brett Adcock, il patron di Figure, ha messo in linea quasi quattro ore di immagini che mostrano il robot all’opera nelle 30 case. (Numerama) Quattro ore. È lungo. È anche il tempo che serve per vedere i successi, ma soprattutto le esitazioni. Mostrano la realtà sul campo. E questa realtà è più sfumata degli annunci marketing. Il robot non è magico. È potente, sì. Ma è anche limitato. Fallisce. Dubita. Corregge. E forse è lì che inizia la vera domanda: siamo pronti a vivere con una macchina che fallisce quanto riesce?

56 %, davvero? E se il tuo soggiorno fosse la prossima ignota?

Un modello di robot che parte da zero, senza pre-addestramento su Index, riuscirebbe solo nel 9 % dei test a dati di compito identici. (Numerama) È il numero che colpisce. 9 %. Senza l’addestramento massiccio, il robot è quasi cieco. Con, sale al 56 %. Il divario è enorme. Dimostra che il pre-addestramento è vitale. Tony Zhao, co-fondatore di Sunday Robotics, ha messo in discussione il tasso di successo del 56 % per il completamento di un compito, come riportato dal media cinese Sina Finance. (Diario ABC) Perché? Perché "riuscire in un compito" è una definizione vaga. Ha piegato l’asciugamano? Sì. Ma è pulito? È riordinato? Il robot ha finito il lavoro, o solo iniziato? Questa sfumatura cambia tutto. Per un umano, una piega imperfetta è accettabile. Per un robot, è un errore. Per te, è forse una frustrazione.

E se domani, questo robot entrasse a casa tua? Non in un test. Non in una prova. A casa tua. Nel tuo soggiorno, con i tuoi cuscini, i tuoi libri, i tuoi oggetti. Non ti conosce. Non conosce la tua routine. Non sa che detesti le lenzuola stropicciate o che riordini gli asciugamani in un ordine preciso. Sa solo piegare. Sa solo riordinare. E lo fa con il 56 % di successo. Il resto, siete voi. Voi che correggete. Voi che ricominciate. Voi che guardate la macchina lavorare, poi voi che finite il lavoro. Questo ti fa paura? O ti fa sognare?

Immagina la mattina. Torni a casa. Il robot ha lavorato mentre eri al lavoro. Il soggiorno è riordinato. I letti sono fatti. Ma c’è un asciugamano che sporge. Un cuscino che è storto. Sorridi. Correggi. È la fine dello sforzo? O l’inizio di una nuova dipendenza? Il robot non è perfetto. Forse non sarà mai perfetto. Ma c’è. Impara. Si adatta. E costa miliardi per esistere. La domanda non è più "funziona?". La domanda è: "vuoi che funzioni a casa tua?"

In 30 case, ha dimostrato che poteva entrare. Ha dimostrato che poteva agire. Ha dimostrato che poteva fallire. Il prossimo passo, non è il laboratorio. È la tua porta. E quando si aprirà, chi sarà lì per finire il lavoro?