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。
人形机器人使用OpenAI编程获得语言和视觉。
图片来源：《自然》网站
《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。
人形机器人使用OpenAI编程获得语言和视觉。
图片来源：《自然》网站
《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。
据一项在本周举行的美国心脏协会会议上提交的新研究，每天进食时间控制在8小时内的间歇性禁食方法可能与心脏病死亡风险上升相关。近年来越来越流行的间歇性禁食指限制进食时间，在每天或每周的 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 3月18日，记者从中南大学生殖与干细胞研究所获悉，研究所林戈、卢光琇教授团队提出的一项新理论称，原始生殖细胞的性染色体组成在人类性别决定中起关键作用。相关论文日前发表于国际生殖领域杂志 3月22日消息，xiaomi集团的许斐在微博上表示，xiaomiCivi 4 Pro的预售业绩远超预期，尤其是春野绿配色，许多门店都出现了缺货情况。据了解，xiaomiCivi 4 Pro的春野绿后盖左侧采用了全新的绮彩鎏光工艺，通 据英国《每日电讯报》网站3月18日报道，根据英国政府的新航空计划，首批电动飞行出租车将于2026年试飞。周一发布的《“飞行未来”行动计划》为飞行出租车在2030年广泛使用铺平道路。尽管在最初 “啪嗒啪嗒......”一只机器狗在街上迈着规律的步伐，拉着牵引绳的盲人，在它的带领下越过沿路障碍，平稳地行走着，电子导盲犬能否取代传统导盲犬，解决视障人士一犬难求的困境？西工大团队在这方面开展 。本文链接：技术“联姻”，双向奔赴：机器人或成人工智能领域“弄潮儿”http://www.sushuapos.com/show-2-6559-0.html
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