家政機(jī)器人迎來(lái)高光時(shí)刻

誰(shuí)不想要一個(gè)可完全承擔(dān)家務(wù)的機(jī)器人呢?這也是人們對(duì)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的一大夢(mèng)想。

雖然機(jī)器人專(zhuān)家已經(jīng)能夠讓機(jī)器人在實(shí)驗(yàn)室做一些像跑酷這樣令人印象深刻的事情,但這都是在嚴(yán)格控制的環(huán)境中精心規(guī)劃展開(kāi)的。真要讓機(jī)器人在你家中自主工作,多少還是讓人不太放心,尤其是在有兒童和寵物的家庭。而且房屋設(shè)計(jì)各有不同,房間布置、物品擺放更是千差萬(wàn)別。

在機(jī)器人專(zhuān)家中,有一個(gè)廣為認(rèn)可的觀點(diǎn),稱(chēng)為“莫拉維克悖論”:對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)很難的事情,對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)很容易;而對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)容易的事情,對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)很難。但得益于人工智能(AI),這種情況正在改變。機(jī)器人開(kāi)始能夠完成諸如疊衣物、烹飪和卸載購(gòu)物籃等任務(wù),而這些在不久前還被視為機(jī)器人幾乎不可能完成的任務(wù)。

據(jù)最新一期《麻省理工科技評(píng)論》報(bào)道,機(jī)器人技術(shù)作為一個(gè)領(lǐng)域正處于拐點(diǎn):機(jī)器人正在走出實(shí)驗(yàn)室,進(jìn)入千家萬(wàn)戶(hù)。機(jī)器人技術(shù)即將迎來(lái)自己的高光時(shí)刻。

家用機(jī)器人不能太貴

過(guò)去的機(jī)器人就是昂貴的代名詞,高度復(fù)雜款價(jià)格動(dòng)輒數(shù)十萬(wàn)美元,這使得大多數(shù)家庭無(wú)法負(fù)擔(dān)。例如,PR2是家用機(jī)器人最早的迭代產(chǎn)品之一,重200公斤,售價(jià)40萬(wàn)美元。

幸好,新一代更便宜的機(jī)器人漸漸出現(xiàn)了。由美國(guó)初創(chuàng)公司Hello Robot開(kāi)發(fā)的一款新型家庭機(jī)器人Stretch 3,價(jià)格就合理得多,24950美元,重量為24.5公斤。它有一個(gè)小型移動(dòng)底座,一根懸掛著攝像頭的搖桿,一個(gè)可調(diào)節(jié)手臂和一個(gè)末端帶有吸盤(pán)的夾具,可通過(guò)控制器進(jìn)行操作。

與此同時(shí),美國(guó)斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)名為Mobile ALOHA(低成本開(kāi)源硬件遠(yuǎn)程操作)的系統(tǒng),能讓機(jī)器人僅借助20個(gè)數(shù)據(jù)(包括人類(lèi)演示)就學(xué)會(huì)烹飪蝦。團(tuán)隊(duì)使用現(xiàn)成組件建造出價(jià)格更合理的機(jī)器人,雖然也要數(shù)萬(wàn)美元,但之前的類(lèi)似款動(dòng)輒數(shù)十萬(wàn)美元。

AI構(gòu)建“通用機(jī)器人大腦”

將這批新機(jī)器人與“前輩”區(qū)分開(kāi)來(lái)的,其實(shí)是它們的軟件。由于AI繁榮發(fā)展,現(xiàn)在的技術(shù)焦點(diǎn),正在從昂貴機(jī)器人實(shí)現(xiàn)身體靈巧性轉(zhuǎn)向,轉(zhuǎn)變?yōu)橛蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建“通用機(jī)器人大腦”。

機(jī)器人專(zhuān)家正使用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)創(chuàng)建“大腦”系統(tǒng),以便能在應(yīng)用中從環(huán)境學(xué)習(xí)并相應(yīng)調(diào)整機(jī)器人行為,而不是像傳統(tǒng)的精心規(guī)劃和艱苦培訓(xùn)。

2023年夏天,谷歌公司推出了視覺(jué)—語(yǔ)言—行動(dòng)模型RT-2。該模型能從用于訓(xùn)練的在線(xiàn)文本和圖像以及自身的交互中獲得對(duì)世界的一般理解,并把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人操作。

豐田研究所、哥倫比亞大學(xué)和麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)已借助一種稱(chēng)為模仿學(xué)習(xí)的AI學(xué)習(xí)技術(shù)以及生成式AI,快速教機(jī)器人完成許多新任務(wù)。這一方法將推動(dòng)生成式AI技術(shù)從文本、圖像和視頻領(lǐng)域擴(kuò)展到機(jī)器人運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域。

從OpenAI現(xiàn)已關(guān)閉的機(jī)器人研究部門(mén)分拆出來(lái)的初創(chuàng)公司Covariant,則建立了一個(gè)多模態(tài)模型RFM-1,可接受文本、圖像、視頻、機(jī)器人指令的提示。生成式AI讓機(jī)器人能理解指令并生成與這些任務(wù)相關(guān)的圖像或視頻。

更多數(shù)據(jù)催生更智能機(jī)器人

GPT-4等大型AI模型的力量,在于從互聯(lián)網(wǎng)上囤積大量數(shù)據(jù),但這并不適用于機(jī)器人,因?yàn)闄C(jī)器人需要專(zhuān)門(mén)為它們收集的數(shù)據(jù)。它們需要實(shí)物演示如何打開(kāi)洗衣機(jī)和冰箱、拿起盤(pán)子或折疊衣物。現(xiàn)在,這些數(shù)據(jù)非常稀缺,收集也需要很長(zhǎng)時(shí)間。

谷歌深度思維公司發(fā)起了一項(xiàng)名為“開(kāi)源X-Embodiment協(xié)作”的新計(jì)劃,旨在改變這種狀況。去年,該公司與34個(gè)實(shí)驗(yàn)室約150名研究人員合作,從22種不同的機(jī)器人收集數(shù)據(jù),包括Hello Robot的Stretch 3。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集于2023年10月發(fā)布,其中包括機(jī)器人的527種技能,例如采摘、推動(dòng)和移動(dòng)等。

還有一種稱(chēng)為RT-X的機(jī)器人,研究人員專(zhuān)門(mén)為其構(gòu)建了兩個(gè)版本的模型,其既可在各個(gè)實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)上本地運(yùn)行,也可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)。

更大的、可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的模型是用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的,以從大型語(yǔ)言和圖像模型中發(fā)展出“視覺(jué)常識(shí)”。研究人員在許多不同機(jī)器人上運(yùn)行RT-X模型時(shí),就會(huì)發(fā)現(xiàn),這樣的機(jī)器人去學(xué)習(xí)技能的成功率,比每個(gè)實(shí)驗(yàn)室獨(dú)立開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)高出50%。

總而言之,是更多的數(shù)據(jù),催生出了更智能的機(jī)器人。(記者 張夢(mèng)然)

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