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微信掃一掃,我知道了圖片來源:OpenAI截圖
人工智慧研究組織OpenAI在構建通用自學機器人方面取得了新的裡程碑。該組織的機器人部門表示,其去年首次開發的類人機器人手Dactyl,已經學會了單手解魔方。 OpenAI將這一壯舉視為機器人附件靈巧性以及自家AI軟體的巨大飛躍,AI軟體使Dactyl可以在面臨實際挑戰之前,利用虛擬仿真學習虛擬任務中的新任務。
在展示Dactyl新才能的演示視頻中,我們可以看到機械手笨拙而精確的操作,摸索著解開魔方。雖然需要花費幾分鐘,但Dactyl最終能夠解決難題。
對於OpenAI而言,Dactyl的成就使它更接近了更廣泛的AI和機器人行業所追求的目標:可以學習執行各種現實任務的機器人,而無需經過數月至數年的實際訓練時間,無需進行專門編程。
「許多機器人可以非常快速地解決Rubik的多維數據集。他們在這裡所做的事情與我們在這裡所做的事情之間的重要區別在於,這些機器人是專門為某一目標而設計的。」 OpenAI的研究科學家兼機器人技術負責人Peter Welinder說。 「顯然,你無法使用相同的機器人或相同的方法來執行其他任務。
OpenAI的機器人團隊的野心截然不同。我們正在嘗試構建通用機器人。與人類以及人類的雙手可以做很多事情一樣,不僅是一項特定的任務,我們正在嘗試構建一種範圍更廣的東西。」
在過去的幾年中,Welinder引用了一系列機器人,這些機器人使Rubik的多維數據集解決方案遠遠超出了人類的雙手和思維範圍。 2016年,半導體製造商英飛凌開發了一款機器人,專門用於以超人的速度解魔方,而機器人則在一秒鐘內做到了這一點。這打破了當時低於5秒的人類世界紀錄。
兩年後,麻省理工學院開發的機器在不到0.4秒的時間內解開了一個立方體。在2018年末,日本YouTube頻道 「Human Controller」,甚至開發了自解魔方,使用3D列印的核心,附加在可編程伺服電機上。
換句話說,為一個特定任務建造的機器人經過編程並儘可能有效地執行該任務通常可以使人類受益,而Rubik的多維數據集解決方案是軟體早已掌握的東西。因此,開發一個機器人來解決立方體,即使是一個類人機器人,其本身並沒有那麼了不起,而且以Dactyl略顯緩慢的速度就更是如此。
但是,OpenAI的Dactyl機器人和為其提供動力的軟體在設計和用途上與專用的解魔方機器人大不相同。正如Welinder所說,OpenAI正在進行的機器人研究並不是為了在小範圍的任務中獲得更好的結果,因為這只需要你開發一個更好的機器人,並對它進行相應的編程。這在沒有現代人工智慧的情況下是可以做到的。
相反,Dactyl是從頭開始開發的,它是一個自動學習的機械手,可以像人類一樣處理新任務。它被訓練使用軟體,嘗試以一種基本的方式,複製數百萬年的進化,幫助機器人像孩子一樣本能地使用自己的手。
OpenAI希望有一天能幫助人類開發出只在科幻小說中才知道的類人機器人,這些機器人可以在社會中安全運行,而不會危及我們的安全,還可以在像城市街道和工廠車間這樣混亂的環境中執行各種各樣的任務。
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