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发布日期：2024-07-01 作者：开博
图片来历：《麻省理工科技评论》
谁不想要一个可完全承当家务的机械人呢？这也是人们对机械人手艺成长的一年夜胡想。
固然机械人专家已可以或许让机械人在尝试室做一些像跑酷如许使人印象深入的工作，但这都是在严酷节制的情况中精心计划睁开的。真要让机械人在你家中自立工作，几多仍是让人不太安心，特别是在有儿童和宠物的家庭。并且衡宇设计各有分歧，房间安插、物品摆放更是千差万别。
在机械人专家中，有一个广为承认的不雅点，称为“莫拉维克悖论”：对人类来讲很难的工作，对机械来讲很轻易；而对人类来讲轻易的工作，对机械来讲很难。但得益在人工智能（AI），这类环境正在改变。机械人最先可以或许完成诸如叠衣物、烹调和卸载购物篮等使命，而这些在不久前还被视为机械人几近不成能完成的使命。
据最新一期《麻省理工科技评论》报导，机械人手艺作为一个范畴正处在拐点：机械人正在走出尝试室，进入千家万户。机械人手艺行将迎来本身的高光时刻。
家用机械人不克不及太贵
曩昔的机械人就是昂贵的代名词，高度复杂款价钱动辄数十万美元，这使得年夜大都家庭没法承担。例如，PR2是家用机械人最早的迭代产物之一，重200千克，售价40万美元。
幸亏，新一代更廉价的机械人逐步呈现了。由美国草创公司HelloRobot开辟的一款新型家庭机械人Stretch3，价钱就公道很多，24950美元，重量为24.5千克。它有一个小型移动底座，一根吊挂着摄像头的摇杆，一个可调理手臂和一个结尾带有吸盘的夹具，可经由过程节制器进行操作。
与此同时，美国斯坦福年夜学研究团队成立了一个名为MobileALOHA（低本钱开源硬件长途操作）的系统，能让机械人仅借助20个数据（包罗人类演示）就学会烹调虾。团队利用现成组件建造出价钱更公道的机械人，固然也要数万美元，但之前的近似款动辄数十万美元。
AI构建“通用机械人年夜脑”
将这批新机械人与“先辈”辨别开来的，实际上是它们的软件。因为AI繁华成长，此刻的手艺核心，正在从昂贵机械人实现身体工致性转向，改变为用神经收集构建“通用机械人年夜脑”。
机械人专家正利用深度进修和神经收集来建立“年夜脑”系统，以便能在利用中从情况进修并响应调剂机械人行动，而不是像传统的精心计划和艰辛培训。
2023年炎天，谷歌公司推出了视觉—说话—步履模子RT-2。该模子能从用在练习的在线文本和图象和本身的交互中取得对世界的一般理解，并把这些数据转化为机械人操作。
丰田研究所、哥伦比亚年夜学和麻省理工学院团队已借助一种称为模拟进修的AI进修手艺和生成式AI，快速教机械人完成很多新使命。这一方式将鞭策生成式AI手艺从文本、图象和视频范畴扩大到机械人活动范畴。
从OpenAI现已封闭的机械人研究部分分拆出来的草创公司Covariant，则成立了一个多模态模子RFM-1，可接管文本、图象、视频、机械人指令的提醒。生成式AI让机械人能理解指令并生成与这些使命相干的图象或视频。
更大都据催生更智能机械人
GPT-4等年夜型AI模子的气力，在在从互联网上囤积年夜量数据，但这其实不合用在机械人，由于机械人需要专门为它们搜集的数据。它们需要什物演示若何打开博体育开洗衣机和冰箱、拿起盘子或折叠衣物。此刻，这些数据很是稀缺，搜集也需要很长时候。
谷歌深度思惟公司倡议了一项名为“开源X-Embodiment协作”的新打算，旨在改变这类状态。客岁，该公司与34个尝试室约150名研究人员合作，从22种分歧的机械人搜集数据，包罗HelloRobot的Stretch3。由此发生的数据集在2023年10月发布，此中包罗机械人的527种技术，例如采摘、鞭策和移动等。
还一种称为RT-X的机械人，研究人员专门为其构建了两个版本的模子，其既可在各个尝试室的计较机上当地运行，也可经由过程收集拜候。
更年夜的、可经由过程收集拜候的模子是用互联网数据预先练习的，以从年夜型说话和图象模子中成长出“视觉常识”。研究人员在很多分歧机械人上运行RT-X模子时，就会发现，如许的机械人去进修技术的成功率，比每一个尝试室自力开辟的系统超出跨越50%。
总而言之，是更多的数据，催生出了更智能的机械人。
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