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        1. 科技創(chuàng)新世界潮|技術“聯(lián)姻”,雙向奔赴:機器人或成人工智能領域“弄潮兒”

          2024-05-30 18:23:27 來源: 科技日報 點擊數(shù):

          科技日報記者?劉霞

          觀看《星球大戰(zhàn)》長大的一代人可能會感到失望,他們目光所及之處,仍看不到C-3PO類機器人的影子。那些預想中具有常識、能在家里和職場為人類提供幫助的人形機器人何時會出現(xiàn)?

          人工智能(AI)的快速發(fā)展或許很快會填補這一空白。


          人形機器人使用OpenAI編程獲得語言和視覺。
            圖片來源:《自然》網站

          《自然》網站近日報道指出,AI和機器人技術“聯(lián)姻”,可能是一場將彼此推向新高度的“雙向奔赴”。AI給機器人灌輸常識,讓其能像人一樣處理各種任務;機器人則利用身體經驗,幫助AI躍升為“通用AI”。但專家提醒,這條雙向奔赴之路仍面臨諸多挑戰(zhàn),包括收集海量精準數(shù)據(jù)供機器人學習、應對“喜怒無?!钡挠布?、解決安全問題等。

          基礎模型助機器人“更聰明”

          眾多機器人領域的AI科學家都希望,未來機器人能在更廣泛環(huán)境中自主適應。例如,會幫顧客挑選產品的機械臂,能陪伴老人的智能人形機器人等。


          當看到提示“挑選滅絕動物”時,谷歌的RT-2選擇了恐龍雕像。
            圖片來源:谷歌“深度思維”公司

          然而,控制這類機器人絕非易事。從OpenAI到谷歌“深度思維”公司,都致力于將多功能學習算法(基礎模型)嵌入機器人,以便其在聊天時表現(xiàn)得更像人類。這些想法的核心是給機器人灌輸常識,使之能勝任各種任務。英偉達公司機器人技術營銷專家杰拉德·安德魯斯強調,機器人技術目前正處于變革的關鍵時刻。該公司于3月推出了一款專為人形機器人設計的通用AI模型。谷歌“深度思維”公司則創(chuàng)建了現(xiàn)有最先進的機器人基礎模型之一RT-2,其可以認出明星的照片,盡管之前受到的訓練中該明星并未出現(xiàn)過。

          研究人員樂觀地認為,基礎模型有助科學家研發(fā)出可以輔助人類勞動的通用機器人。今年2月,人形機器人公司籌集6.75億美元,以在通用人形機器人中應用OpenAI開發(fā)的語言和視覺模型。一段視頻顯示,機器人給人一個蘋果,以回應人們“吃東西”的要求。

          多樣數(shù)據(jù)讓機器人“更有經驗”

          盡管聊天機器人正在接受來自互聯(lián)網數(shù)十億單詞訓練,但機器人活動的數(shù)據(jù)集還遠遠不夠。

          數(shù)據(jù)匯集或是一種解決方法。美國斯坦福大學機器人研究專家亞歷山大·卡哈扎特斯基及其同事創(chuàng)建了開源數(shù)據(jù)集DROID2,匯集了德國Franka Robotics公司制造的Franka Panda 7DoF機械臂約350小時的視頻數(shù)據(jù),包括浴室、洗衣房、臥室等數(shù)百種環(huán)境的記錄。這種多樣性有助機器人在全新環(huán)境下更好地執(zhí)行任務。

          加州AI公司Covariant也在努力擴大機器人數(shù)據(jù)的規(guī)模。該公司于2018年開始從世界各地的30種機械臂中收集數(shù)據(jù),其“機器人基礎模型1”(RFM-1)不僅收集視頻數(shù)據(jù),還收集傳感器讀數(shù)。此類數(shù)據(jù)對于提升機器人任務執(zhí)行能力至關重要,比如讓機器人知道如何不碰傷香蕉。

          此外,許多專家正致力于構建3D虛擬現(xiàn)實環(huán)境,旨在通過這些環(huán)境來訓練機器人。元宇宙平臺(Meta)和英偉達都在模擬領域投入大量資源,以擴大機器人數(shù)據(jù)的規(guī)模,并建立了復雜的模擬世界b。通過這些平臺,機器人能夠在短短幾個小時內積累相當于多年實際經驗的數(shù)據(jù)。

          硬件和安全問題需考慮

          許多機器人專家指出,盡管AI給了機器人更智慧的“大腦”,但其進一步發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。機器人很復雜,而且硬件很容易損壞。

          新加坡國立大學人機交互專家哈羅德·索赫說,機器人可能需要大量其他類型的數(shù)據(jù),如觸覺或本體感覺(身體在空間中的位置感)數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)集目前還不存在,但這是人形機器人高效工作所必需。

          安全性必須認真考量。大型語言模型已被證明會產生錯誤、偏見,也可能誘騙人類或機器人做一些“壞事”。鑒于此,研發(fā)人員需要給機器人AI模型中植入一些規(guī)則。機器人無疑仍需要大量人工監(jiān)督。

          盡管存在一定風險,但AI與機器人的這場雙向奔赴仍值得期待。而AI通過與機器人相結合,增加與現(xiàn)實世界互動,有望超越學習模式做出預測,真正理解和推理世界。

          責任編輯:常麗君

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