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新一代賽博仆人！這款機器人要幫你把各種家務活都做了

appso 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-11-17 20:22

不知道你是否曾有過這樣的想法：當一個「甩手掌柜」，把一切家務都交給家務機器人。說實話，這是在科幻作品中經(jīng)常能夠看到的場景。

畢竟，誰不想擁有一位任勞任怨的「賽博仆人」呢？

來自舊金山的初創(chuàng)公司 Physical Intelligence（物理智能，簡稱 Pi）正在致力于幫助人們實現(xiàn)這個夢想。這家公司近日展示了一種「接受了前所未有的數(shù)據(jù)量訓練」的人工智能模型，它已經(jīng)學會了干各種有用的家務活。

Physical Intelligence 發(fā)布的視頻顯示，他們的機器人可以十分靈巧地完成各種家務活，包括但不限于：整理擺滿了杯子和盤子的桌面：

把咖啡豆從袋子舀到機器當中：

甚至可以組裝紙箱：

最令人深刻的是，它們可以取出烘干機內(nèi)的衣物并折疊整齊。兩只機械臂如同人類的雙手一般，配合熟練：

有趣的是，該公司開發(fā)的這種算法有時會表現(xiàn)出一些的類似人類的怪癖，例如搖晃 T 恤和短褲，讓它們平整地鋪開。

Physical Intelligence 的首席執(zhí)行官豪斯曼（Hausman）指出，折疊衣服對于機器人來說尤其具有挑戰(zhàn)性，需要更多關于物理世界的一般智能，因為它涉及處理各種會不可預測地變形和皺折的柔性物品。

他還表示，目前的算法并不很穩(wěn)定。就像 AI 聊天機器人有時也會「崩潰」一樣，這些「家務機器人」有時也會做出一些令人不可思議的舉動：比如它會將雞蛋塞滿已經(jīng)裝不下的紙箱，把紙箱強行合上；有一次在裝東西時，機器人突然把盒子從桌上扔了下去。

盡管算法還不完美，但 Physical Intelligence 至少為未來的「通用家務機器人」提供了一種可能性。

然而，豪斯曼的野心遠不止于此。「家務」只是其中一種用途，「通用」才是公司的雄心壯志：

我們的目標是通過一個通用模型將人工智能帶入物理世界，基本上對于任何應用程序來講，該模型可以為任何機器人或任何物理設備提供動力。

換句話說，Physical Intelligence 的目標是創(chuàng)建一個類似于大型語言模型（LLMs）的物理世界模型，這是一種「通用人工智能模型」。

他們將構(gòu)建語言模型的技術與控制和指導機器的自有方法相結(jié)合，并通過訓練大量的機器人數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。豪斯曼表示，他們的方法「非常通用」，可以利用來自不同機器人類型的數(shù)據(jù)進行訓練，類似于人們訓練語言模型的方式。

公司在過去八個月中開發(fā)了其「基礎模型」，名為 π0（pi-zero）。π0 通過使用來自多種機器人執(zhí)行各種家務的數(shù)據(jù)進行訓練，公司還經(jīng)常讓人類遠程操作機器人以提供必要的教學。

Physical Intelligence 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一、加州大學伯克利分校的副教授謝爾蓋·萊文（Sergey Levine）表示，他們訓練的數(shù)據(jù)量比以往任何機器人模型都要大得多，并且「幅度非常大」。

與其他公司譬如 Figure AI 和特斯拉專注于構(gòu)建仿人機器人，以及像 Covariant 這樣的公司開發(fā)通用機器人軟件不同，Pi 旨在創(chuàng)建可以應用于廣泛機器人硬件的軟件。

對此，知名科技投資者，也是 Pi 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一的拉奇·格魯姆（Lachy Groom）表示「使人類變得有趣的是我們的大腦，而不是我們的硬件，我們是終極的通用主義者」。

特斯拉開發(fā)的名為「Optimus」的人形機器人

Physical Intelligence 面臨的一個關鍵挑戰(zhàn)是，與大型語言模型訓練中可用的文本數(shù)據(jù)相比，用于訓練的機器人數(shù)據(jù)規(guī)模有限。

因此，公司必須生成自己的數(shù)據(jù)，并想出提高從更有限數(shù)據(jù)集中學習的技巧。

實際上，為了開發(fā) π0，公司結(jié)合了所謂的視覺語言模型（在圖像和文本上訓練）和擴散建模（從 AI 圖像生成中借鑒的技術），以實現(xiàn)更通用的學習。

一切的一切，都在為「通用」而努力。

對于 Physical Intelligence 的現(xiàn)狀和未來，萊文的觀點是：

為了讓機器人能夠承擔人類要求它們做的任何雜務，這種學習需要大幅擴大。盡管還有很長的路要走，但我們有一些你可以認為是基礎框架的東西，未來的事情從中可見一斑。

但同時，萊文對 Pi 的發(fā)展充滿信心。他表示有足夠的跡象表明，在現(xiàn)實世界中使用機器人的最大障礙「現(xiàn)在已經(jīng)可以解決」。

本文來源：Appso

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