In 30 woningen in de baai van San Francisco komt een Figure 03 binnen, ruimt een woonkamer op, vouwt handdoeken en maakt bedden, zonder opnieuw getraind te zijn voor deze adressen. Alleen de robot, de deur die achter hem dichtgaat, en de stilte van een interieur dat hij nog niet kent. Daar begint de ervaring. Niet in een steriele laboratorium, maar in echte huizen, waar kussens op de verkeerde plek liggen en lakens gekreukt zijn. (Diario ABC, Numerama)

De robot voerde drie specifieke taken uit: een woonkamer opruimen, handdoeken (of badkleding) vouwen en bedden maken. (Diario ABC, Numerama) Dit zijn geen complexe bewegingen voor een mens. Voor een machine is het een berg. Je moet de ruimte begrijpen, de stof anticiperen, de druk aanpassen. En vooral, je moet het doen zonder ooit deze specifieke kamer te hebben gezien. Dat is de weddenschap van Figure. Het bedrijf testte zijn humanoïde robot Figure 03 in 30 onbekende woningen, zonder voorafgaande hertraining specifiek voor deze locaties. (Diario ABC, Numerama) Het doel? Aantonen dat de machine zich kan aanpassen aan het onbekende, in plaats van alleen een uit het hoofd geleerd script te herhalen.

De robot zag, hij handelde

Waarom doet hij dat? Het model Helix 2.5 werd vooraf getraind op Index, een uitgebreide videodatabase van menselijk gedrag. (Diario ABC, Numerama) De robot 'zag' al dit. Het leerde bewegingen observeren voordat het ze uitvoerde. Volgens Figure vereisten eerdere robotmodellen kaarten voor elke kamer, in tegenstelling tot het nieuwe systeem dat de locaties waar het werkt een voor een leert. (Diario ABC) Einde met starre 3D-plannen. De robot leest de omgeving naarmate hij vordert. Hij komt binnen, hij observeert, hij handelt. Het is een radicaal andere benadering. Het veronderstelt een vloeibaarere intelligentie, minder gecodeerd, intuïtiever. Maar is het echt intelligentie? Of gewoon een zeer goede imitatie?

Wanneer hij een fout maakte bij het manipuleren van een dekbed, trok de robot zich terug, veranderde van houding of verplaatste zich rond het matras om de vouw te corrigeren. (Diario ABC) Dit detail is cruciaal. Een klassieke machine stopt of forceert. Deze past zich aan. Hij trekt zich terug. Hij zoekt een andere hoek. Het is een teken van een zekere veerkracht. Maar het is ook een teken van kwetsbaarheid. Want achter deze schijnbare vloeibaarheid zit een succespercentage dat vragen oproept. De robot slaagde voor ongeveer 56% van de tests tijdens deze test onder realistische omstandigheden. In een laboratorium is het een cijfer. In je woonkamer is het een dekbed dat ligt, een bed dat opnieuw gemaakt moet worden, een handdoek die gekreukt blijft. Zou je dat accepteren in je huis?

3,5 miljard dollar aan berekeningen, 4 uur aan video: de prestatie heeft een prijs

Om tot die 56% te komen, heeft Figure de middelen ingezet. Het Californische bedrijf investeerde 3,5 miljard dollar (bijna 3,05 miljard euro) in rekenkracht voor de training van Helix. (Diario ABC) Het is een colossale som. Het overschrijdt de budgetten van veel tech-startups in hun geheel. Waarom zo veel? Omdat de training vretend is. Volgens Figure genereert Index momenteel ongeveer 35 minuten nieuwe menselijke ervaring per seconde. Het is een constante stroom van gegevens. En om dit systeem te besturen, moest Helix 2.5, het neurale netwerk dat zijn humanoïde robot Figure 03 bestuurt, op 17 september 2026 worden gepresenteerd. (Numerama) Het is de hersenen van het beest. Een hersenpan die miljarden kost.

Brett Adcock, de baas van Figure, plaatste bijna vier uur aan beelden online die de robot in actie tonen in de 30 huizen. (Numerama) Vier uur. Het is lang. Het is ook de tijd die nodig is om de successen te zien, maar vooral de aarzelingen. Ze tonen de realiteit op het terrein. En die realiteit is genuanceerder dan de marketingcampagnes. De robot is niet magisch. Hij is krachtig, ja. Maar hij is ook beperkt. Hij faalt. Hij twijfelt. Hij corrigeert. En misschien begint daar de echte vraag: zijn we klaar om te leven met een machine die zo vaak faalt als hij slaagt?

56%, echt? En wat als je woonkamer de volgende onbekende was?

Een robotmodel dat van nul begint, zonder voorafgaande training op Index, zou slechts 9% van de tests slagen bij identieke taakgegevens. (Numerama) Het is het cijfer dat slaat. 9%. Zonder de massale training is de robot quasi blind. Met training stijgt hij naar 56%. Het verschil is enorm. Het bewijst dat voorafgaande training vitaal is. Tony Zhao, medeoprichter van Sunday Robotics, betwistte het succespercentage van 56% voor de voltooiing van een taak, zoals het Chinese medium Sina Finance rapporteert. (Diario ABC) Waarom? Omdat 'een taak slagen' een vage definitie is. Heeft hij de handdoek gevouwen? Ja. Maar is hij schoon? Is hij opgeruimd? Heeft de robot het werk afgerond, of alleen maar begonnen? Deze nuance verandert alles. Voor een mens is een onvolmaakte vouw acceptabel. Voor een robot is het een fout. Voor jou is het misschien frustratie.

En wat als deze robot morgen in je huis komt? Niet in een test. Niet in een proef. In je huis. In je woonkamer, met je kussens, je boeken, je spullen. Hij kent je niet. Hij kent je routine niet. Hij weet niet dat je gekreukte lakens haat of dat je handdoeken in een specifieke volgorde opbergt. Hij weet alleen hoe je vouwt. Hij weet alleen hoe je opruimt. En hij doet het met 56% succes. De rest is aan jou. Jij corrigeert. Jij begint opnieuw. Jij kijkt toe hoe de machine werkt, en dan eindig jij het werk. Angst dat dit geeft? Of laat het je dromen?

Stel je de ochtend voor. Je komt thuis. De robot heeft gewerkt terwijl je op het werk was. De woonkamer is opgeruimd. De bedden zijn gemaakt. Maar er is een handdoek die uitsteekt. Een kussen dat scheef ligt. Je glimlacht. Je corrigeert. Is dit het einde van de inspanning? Of het begin van een nieuwe afhankelijkheid? De robot is niet perfect. Hij zal misschien nooit perfect zijn. Maar hij is er. Hij leert. Hij past zich aan. En het kost miljarden om te bestaan. De vraag is niet meer 'werkt het?'. De vraag is: 'wil je dat het in je huis werkt?'

In 30 huizen bewees hij dat hij binnen kon komen. Hij bewees dat hij kon handelen. Hij bewees dat hij kon falen. De volgende stap is niet het laboratorium. Het is je deur. En wanneer die opengaat, wie is er dan om het werk af te maken?