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AI+機器人，正在一步步走向現(xiàn)實。
前不久，F(xiàn)igure人形機器人演示了自主操作咖啡機，只需端對端學(xué)習(xí)10小時，機器人就可以準(zhǔn)確操作咖啡機，無需任何遠程遙控，并具備自動糾錯的能力，可以識別沒有放好的咖啡包，且自己將咖啡包擺放好。
作為世界上第二大的車企豐田不甘示弱，他們利用AI技術(shù)和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使機器人能夠觀察和學(xué)習(xí)人類在家務(wù)活動中的行為，并模仿人類做家務(wù)。這一項目不僅展示了生成式人工智能幫助機器人技術(shù)的進步，同時也為未來智能家居和老年人生活提供了新的解決方案。
從公開的實驗視頻上看，實驗者以一個喜歡整理的人的角度，通過操控具有機械臂的遙控器，讓機器人學(xué)會了如何使用簸箕和刷子掃掉桌面上的豆子，機器人自身的傳感器讓機器人可以感知抓取的固體物品覺和物品的重量。通過示教后，可獨立自主完成這項家務(wù)活動。
在這個機械臂上，豐田采用了一種稱為擴散策略的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這種系統(tǒng)類似于人工智能圖像生成器中使用的系統(tǒng)，通過多種可能性和信息，迅速提出下一步正確的行動。
據(jù)了解，該技術(shù)是與哥倫比亞大學(xué)教授Shuran Song領(lǐng)導(dǎo)的研究人員合作開發(fā)的，為機器人提供了更高效的學(xué)習(xí)方式。
這類的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的運用使得機器人能夠更靈活地吸收數(shù)據(jù)，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的物理世界和人類環(huán)境，相較于傳統(tǒng)的預(yù)先編程例程，這種系統(tǒng)使機器人更適合處理需要適應(yīng)性、即興創(chuàng)作和靈活性的工作。
豐田正在嘗試將機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)與支持ChatGPT及其競爭對手的語言模型結(jié)合起來，通過結(jié)合語言模型，機器人可以通過觀看視頻學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)，將在線資源如YouTube轉(zhuǎn)變?yōu)閺姶蟮臋C器人培訓(xùn)資源，這樣可以使機器人能夠通過觀看視頻學(xué)會更多的任務(wù)，從而提高學(xué)習(xí)的效率。
這并不是第一臺通過YouTube學(xué)習(xí)技能的機器人，英國一研究團隊曾推出過一款類似的機器人廚師，團隊為這款機器人廚師植入了全新的學(xué)習(xí)算法，該算法基于人類廚師的視覺觀察，逐步將食譜添加到機器人的食譜中，通過計算這兩者的向量化之間的相似性，實時學(xué)習(xí)并添加新菜譜。
隨后的試驗中，研究團隊給機器人灌輸了八種簡單的沙拉食譜，并讓它觀看人類準(zhǔn)備沙拉的視頻，在觀看這些視頻后，機器人能夠識別所使用的配方并進行復(fù)制。
機器人分析了視頻的每一幀，識別出各種物體，如刀或演示人員的手，這種能力使它能夠推斷接下來會發(fā)生什么，例如，如果演示者拿著一把刀和一根胡蘿卜，機器人就可以預(yù)測胡蘿卜即將被切碎。在機器人觀看了16個視頻后，該算法正確識別已知食譜成功率達到93%。
值得一提的是，研發(fā)該機器人的團隊，正是出自豐田2015年成立的劍橋機器人研究所。
現(xiàn)如今，在機器人研究中應(yīng)用語言模型似乎已經(jīng)成為了新的潮流，一些大型科技公司，如Google DeepMind，一直推動著類似的研究。Google DeepMind 的一個團隊發(fā)布了Auto-R軟件，該軟件利用大型語言模型幫助機器人確定實際且安全地完成的任務(wù)，例如簡單的分類物品，拿起水杯等。
乘上生成式人工智能的快車，機器人通過學(xué)習(xí)而幫助人類分擔(dān)家務(wù)活動已一步步實現(xiàn)，這將會為我們的生活帶來更多的便利，同時也促進了熱度爆棚的人形機器人等服務(wù)機器人的商業(yè)化進程。未來也許真如馬斯克所說，每個家庭里會有幾個機器人為我們工作，這些更智能、更靈活的機器人或?qū)⒊蔀槲覀兩畹闹匾锇椤?/div>
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