观看《星球大战》长大的一代人可能会感到失望，他们目光所及之处，仍看不到C-3PO类机器人的影子。那些预想中具有常识、能在家里和职场为人类提供帮助的人形机器人何时会出现？
人工智能（AI）的快速发展或许很快会填补这一空白。
《自然》网站近日报道指出，AI和机器人技术“联姻”，可能是一场将彼此推向新高度的“双向奔赴”。AI给机器人灌输常识，让其能像人一样处理各种任务；机器人则利用身体经验，帮助AI跃升为“通用AI”。但专家提醒，这条双向奔赴之路仍面临诸多挑战，包括收集海量精准数据供机器人学习、应对“喜怒无常”的硬件、解决安全问题等。
基础模型助机器人“更聪明”
众多机器人领域的AI科学家都希望，未来机器人能在更广泛环境中自主适应。例如，会帮顾客挑选产品的机械臂，能陪伴老人的智能人形机器人等。
然而，控制这类机器人绝非易事。从OpenAI到谷歌“深度思维”公司，都致力于将多功能学习算法（基础模型）嵌入机器人，以便其在聊天时表现得更像人类。这些想法的核心是给机器人灌输常识，使之能胜任各种任务。英伟达公司机器人技术营销专家杰拉德·安德鲁斯强调，机器人技术目前正处于变革的关键时刻。该公司于3月推出了一款专为人形机器人设计的通用AI模型。谷歌“深度思维”公司则创建了现有最先进的机器人基础模型之一RT-2，其可以认出明星的照片，尽管之前受到的训练中该明星并未出现过。
研究人员乐观地认为，基础模型有助科学家研发出可以辅助人类劳动的通用机器人。今年2月，人形机器人公司筹集6.75亿美元，以在通用人形机器人中应用OpenAI开发的语言和视觉模型。一段视频显示，机器人给人一个苹果，以回应人们“吃东西”的要求。
多样数据让机器人“更有经验”
尽管聊天机器人正在接受来自互联网数十亿单词训练，但机器人活动的数据集还远远不够。
数据汇集或是一种解决方法。美国斯坦福大学机器人研究专家亚历山大·卡哈扎特斯基及其同事创建了开源数据集DROID2，汇集了德国Franka Robotics公司制造的Franka Panda 7DoF机械臂约350小时的视频数据，包括浴室、洗衣房、卧室等数百种环境的记录。这种多样性有助机器人在全新环境下更好地执行任务。
加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据，还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。
此外，许多专家正致力于构建3D虚拟现实环境，旨在通过这些环境来训练机器人。元宇宙平台（Meta）和英伟达都在模拟领域投入大量资源，以扩大机器人数据的规模，并建立了复杂的模拟世界。通过这些平台，机器人能够在短短几个小时内积累相当于多年实际经验的数据。
硬件和安全问题需考虑
许多机器人专家指出，尽管AI给了机器人更智慧的“大脑”，但其进一步发展仍面临诸多挑战。机器人很复杂，而且硬件很容易损坏。
新加坡国立大学人机交互专家哈罗德·索赫说，机器人可能需要大量其他类型的数据，如触觉或本体感觉（身体在空间中的位置感）数据。这类数据集目前还不存在，但这是人形机器人高效工作所必需。
安全性必须认真考量。大型语言模型已被证明会产生错误、偏见，也可能诱骗人类或机器人做一些“坏事”。鉴于此，研发人员需要给机器人AI模型中植入一些规则。机器人无疑仍需要大量人工监督。
尽管存在一定风险，但AI与机器人的这场双向奔赴仍值得期待。而AI通过与机器人相结合，增加与现实世界互动，有望超越学习模式做出预测，真正理解和推理世界。
观看《星球大战》长大的一代人可能会感到失望，他们目光所及之处，仍看不到C-3PO类机器人的影子。那些预想中具有常识、能在家里和职场为人类提供帮助的人形机器人何时会出现？
人工智能（AI）的快速发展或许很快会填补这一空白。
《自然》网站近日报道指出，AI和机器人技术“联姻”，可能是一场将彼此推向新高度的“双向奔赴”。AI给机器人灌输常识，让其能像人一样处理各种任务；机器人则利用身体经验，帮助AI跃升为“通用AI”。但专家提醒，这条双向奔赴之路仍面临诸多挑战，包括收集海量精准数据供机器人学习、应对“喜怒无常”的硬件、解决安全问题等。
基础模型助机器人“更聪明”
众多机器人领域的AI科学家都希望，未来机器人能在更广泛环境中自主适应。例如，会帮顾客挑选产品的机械臂，能陪伴老人的智能人形机器人等。
然而，控制这类机器人绝非易事。从OpenAI到谷歌“深度思维”公司，都致力于将多功能学习算法（基础模型）嵌入机器人，以便其在聊天时表现得更像人类。这些想法的核心是给机器人灌输常识，使之能胜任各种任务。英伟达公司机器人技术营销专家杰拉德·安德鲁斯强调，机器人技术目前正处于变革的关键时刻。该公司于3月推出了一款专为人形机器人设计的通用AI模型。谷歌“深度思维”公司则创建了现有最先进的机器人基础模型之一RT-2，其可以认出明星的照片，尽管之前受到的训练中该明星并未出现过。
研究人员乐观地认为，基础模型有助科学家研发出可以辅助人类劳动的通用机器人。今年2月，人形机器人公司筹集6.75亿美元，以在通用人形机器人中应用OpenAI开发的语言和视觉模型。一段视频显示，机器人给人一个苹果，以回应人们“吃东西”的要求。
多样数据让机器人“更有经验”
尽管聊天机器人正在接受来自互联网数十亿单词训练，但机器人活动的数据集还远远不够。
数据汇集或是一种解决方法。美国斯坦福大学机器人研究专家亚历山大·卡哈扎特斯基及其同事创建了开源数据集DROID2，汇集了德国Franka Robotics公司制造的Franka Panda 7DoF机械臂约350小时的视频数据，包括浴室、洗衣房、卧室等数百种环境的记录。这种多样性有助机器人在全新环境下更好地执行任务。
加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据，还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。
此外，许多专家正致力于构建3D虚拟现实环境，旨在通过这些环境来训练机器人。元宇宙平台（Meta）和英伟达都在模拟领域投入大量资源，以扩大机器人数据的规模，并建立了复杂的模拟世界。通过这些平台，机器人能够在短短几个小时内积累相当于多年实际经验的数据。
硬件和安全问题需考虑
许多机器人专家指出，尽管AI给了机器人更智慧的“大脑”，但其进一步发展仍面临诸多挑战。机器人很复杂，而且硬件很容易损坏。
新加坡国立大学人机交互专家哈罗德·索赫说，机器人可能需要大量其他类型的数据，如触觉或本体感觉（身体在空间中的位置感）数据。这类数据集目前还不存在，但这是人形机器人高效工作所必需。
安全性必须认真考量。大型语言模型已被证明会产生错误、偏见，也可能诱骗人类或机器人做一些“坏事”。鉴于此，研发人员需要给机器人AI模型中植入一些规则。机器人无疑仍需要大量人工监督。
尽管存在一定风险，但AI与机器人的这场双向奔赴仍值得期待。而AI通过与机器人相结合，增加与现实世界互动，有望超越学习模式做出预测，真正理解和推理世界。
患者只需吸入特制的“氙气”，3.5秒后一幅人体肺部磁共振3D影像就呈现出来。影像中，气体可抵达肺部的位置清晰可见，患者的肺部微结构、气体交换功能情况等一目了然。日前，中国科学院精密测量科学 3月21日是世界睡眠日，今年中国主题为“健康睡眠 人人共享”。人的一生约有三分之一的时间是在睡眠中度过，睡眠、运动、营养被视为保障机体正常发育和健康的三大要素。关于睡眠有哪些常见认知误 记者3月21日获悉，由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新研究院联合研发的医疗领域AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0日前在香港正式发布，现已面向香港神经外科医生开放使 3月20日，在2024全球游戏开发者大会（GDC）上，腾讯发布了自研游戏AI引擎——GiiNEX。基于生成式AI和决策AI技术，GiiNEX将为游戏全生命周期提供丰富的AI解决方案。据悉，借助大模型等生成式AI 3月22日消息，美国司法部对iPhone提起诉讼，声称其苹果生态系统构成垄断。司法部表示，iPhone将苹果生态系统视为一种垄断，以牺牲消费者、开发者和竞争对手的利益为代价，推动公司估值的飙升。司法部还指 3月23日消息，荣耀Magic6 RSR 保时捷设计于3月22日正式开售，售价为9999元。该款电话首销当天即被抢购一空，荣耀商城显示，下一轮销售时间将是3月29日上午10:08。荣耀总裁赵明在微博上表示，荣耀Magic6 RS 。本文链接：机器人或成人工智能领域“弄潮儿”http://www.sushuapos.com/show-2-6640-0.html
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