人工智能革命即將到來(lái)：它將如何改變機器人？

人工智能（AI）與機器人技術(shù)的融合可能會(huì )將這兩個(gè)領(lǐng)域推向新的高度。這一進(jìn)展得益于AI的發(fā)展，尤其是基礎模型的發(fā)展，這些模型是適應性強、多功能的學(xué)習算法，為聊天機器人和圖像生成器等技術(shù)提供支持。

AI與機器人：新時(shí)代的到來(lái)

AI基礎模型基于從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的龐大數據集進(jìn)行訓練，使機器人能夠獲得關(guān)于世界的一般知識。這些模型可以集成到機器人系統中，賦予它們某種形式的常識，使它們能夠自主執行各種任務(wù)并適應新環(huán)境。像OpenAI、Google DeepMind和Nvidia這樣的公司走在這項研究的前沿，開(kāi)發(fā)出用于人形機器人的復雜模型。

例如，Google DeepMind的機器人變形金剛2（RT-2）是一種基礎模型，使機械臂能夠執行其未明確訓練的任務(wù)，利用互聯(lián)網(wǎng)獲取的知識。這種從廣泛的數據源中進(jìn)行概括的能力是朝著(zhù)創(chuàng )建更強大和更適應性機器人的重要一步。

通過(guò)機器人提升人工智能

機器人為推動(dòng)AI本身的發(fā)展提供了獨特的機會(huì )。與現實(shí)世界的物理互動(dòng)可以幫助AI系統發(fā)展對空間和物理概念的更深入理解，向人工通用智能（AGI）邁進(jìn)，這種智能在各種任務(wù)中表現出類(lèi)似人類(lèi)的認知能力。Meta的研究人員Akshara Rai等人認為，真正的智能需要物理體現。

挑戰與障礙

盡管前景廣闊，AI與機器人技術(shù)的融合面臨著(zhù)重重挑戰：

1. 數據限制：與擁有數十億文本示例的語(yǔ)言模型不同，機器人系統缺乏等量的物理交互數據集。DROID2等項目聚合了機械臂的視頻數據，而Covariant通過(guò)在倉庫中運行的機器人操作數據集解決這一問(wèn)題。

2. 仿真：為了解決現實(shí)世界數據的稀缺性，研究人員越來(lái)越多地使用仿真環(huán)境。Meta的Habitat和Nvidia的Isaac Lab等平臺提供了豐富的虛擬環(huán)境，機器人可以在其中獲得經(jīng)驗而無(wú)需面對物理試驗的磨損。

3. 硬件問(wèn)題：機器人是復雜的機器，容易發(fā)生故障。這使得AI增強機器人的部署具有挑戰性。確保硬件的可靠性和穩健性是成功集成的關(guān)鍵。

4. 安全問(wèn)題：AI模型可能會(huì )犯錯誤，在物理機器人的背景下，這些錯誤可能會(huì )導致事故或損壞。確保安全至關(guān)重要，需要嚴格的監督和實(shí)施嚴格的操作規則。

未來(lái)前景

機器人中AI的未來(lái)前景廣闊，潛在應用范圍從工業(yè)自動(dòng)化到個(gè)人助理。像Figure這樣的公司正朝著(zhù)通用人形機器人邁進(jìn)，這些機器人可以與人類(lèi)互動(dòng)并執行日常任務(wù)，得到了OpenAI開(kāi)發(fā)的AI模型的支持。

然而，專(zhuān)家警告不要過(guò)度炒作當前的能力。雖然基礎模型顯示出顯著(zhù)的潛力，但將這些模型轉化為可靠的、日常的機器人助手需要克服重大的技術(shù)和實(shí)際挑戰。從令人印象深刻的演示到廣泛部署的道路漫長(cháng)且充滿(mǎn)障礙。

結論

AI與機器人技術(shù)的結合將改變技術(shù)領(lǐng)域的格局，推動(dòng)機器自主能力的邊界。盡管需要克服許多障礙，持續的進(jìn)步表明，未來(lái)機器人將在日常生活中更加集成，執行廣泛的任務(wù)，并具有以前認為僅存在于科幻中的自主性和智能。