最近,波士顿动力和丰田研究所(TRI)宣布了一项合作计划,他们将把 AI 智能技术引入到电动人形机器人 Atlas 中。这两个机构的合作将利用 TRI 在大型行为模型(LBMs)方面的研究,LBMs 的运作原理和大家熟悉的大型语言模型(LLMs)类似,比如 ChatGPT
去年9月,我们曾经参观了 TRI 在湾区的校园,了解了他们在机器人学习方面的成果。TRI 的负责人吉尔・普拉特在去年 Disrupt 大会上透露,他们的实验室已经能够通过过夜训练让机器人在执行家庭任务,比如翻煎饼时达到90% 的准确率。
普拉特表示,传统的机器学习需要数以百万计的训练样本,但在物理任务中,这样的训练时间是不可行的,因为在达到一万次之前,机器可能就已经损坏了。现在的趋势是只需几十个样本,通过样本的多样性进行训练,有时候甚至更少。
在硬件方面,波士顿动力与 TRI 的合作相得益彰。波士顿动力在软件和 AI 方面也取得了一定进展,但教会机器人完全自主地执行复杂任务仍然是一个巨大挑战。
波士顿动力的 CEO 罗伯特・普莱特在声明中表示:“现在是机器人行业最激动人心的时刻,我们期待与 TRI 合作,加速开发通用的人形机器人。” 这一合作展示了两个拥有强大研发基础的公司联手应对复杂挑战,致力于打造能够解决现实问题的实用机器人。
今年4月,波士顿动力首次展示了电动 Atlas 的设计,标志着这个人形机器人摆脱了以往大型液压版本的束缚。虽然自那以来我们看到的相关视频不多,但在8月份,TechCrunch 发布了一段短视频,展示了 Atlas 做俯卧撑的能力,展现了它惊人的力量。
波士顿动力在开发人形机器人方面面临的竞争也不小,包括 Agility、Figure 和特斯拉等公司都选择在内部组建自己的 AI 团队。此次波士顿动力与 TRI 的合作特别引人注目,因为两家公司分别由现代汽车和丰田公司运营,彼此在汽车领域是直接竞争对手。
此外,波士顿动力也有自己的研究分支机构 ——AI 研究所(原波士顿动力 AI 研究所),虽然该研究所由波士顿动力创始人马尔克・雷伯特管理,但它与波士顿动力保持独立。而 TRI 则在硬件方面的投资逐渐减少。
这次合作的目标是打造一台真正的通用机器,也就是能够学习和完成与人类一样的所有任务,甚至更多的系统。虽然我们在机器人硬件方面取得了重大进展,但要实现接近真正的通用智能仍然是一个巨大的挑战。
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