人形机器人火出圈!OpenAI领投挪威人形机器人公司“1X”
文|牛逼的AI
编|猫猫咪子
源|AI源起
目前已经实现了对接GPT4技术的机器人Ameca,它拥有逼真的外观和丰富的表情。
随着人形机器人技术的飞速发展,未来可能不再适用阿西莫夫所提出的“机器人三定律”,因为超级人工智能和机器人已经迅速走近我们,奇点已经到来。(奇点:可理解为“里程碑”)
机器人三定律:
1、机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管;
2、机器人必须服从人给予它的命令,当该命令与第一定律冲突时例外;
3、机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。
最近,OpenAI秘密地向挪威机器人公司“1X(Halodi Robotics)”投资。该公司的主打产品是人形机器人。获得OpenAI的领投融资之后,1X将与OpenAI共享其数据和技术,以促进更具智能化的人形机器人的批量生产和推广。
备受全球瞩目的初创企业OpenAI,再次将目光聚焦于未来科技领域之一——人形机器人的研发。最近,OpenAI向一家名为“1x”的挪威机器人研发制造企业投资。
之前称为Halodi Robotics的“1X”公司生产的人形机器人可以模仿人类的动作和行为。在获得GPT强大数据库支持后,这些机器人将获得更丰富的应变能力和情感,变得更加智能化。
在得到OpenAI技术和数据支持后,1X的机器人迎来了强有力的合作伙伴,旨在打造一个涵盖多种需求的服务型机器人企业。
其次,视频技术可能是LLM的下一个更新版本。这意味着,OpenAI很快就会掌握制造人形机器人所需的全部资源和技术,为推出超级智能机器人做好技术储备。
OpenAI专注于实现通用人工智能(AGI),而1x则致力于探索以类人形式展现AI的潜力。OpenAI曾经有一个内部机器人部门,但在2021年被关闭,并将其全部资源集中用于人工智能的研究和开发。正是在这样的背景下,GPT问世了。
得益于OpenAI的投资,1x可能会获得高计算能力。
此外,目前最先进的LLM(语言模型)GPT-4是一种多模式模型。这意味着它可以根据图像和文本提示生成内容。有趣的是,下一个LLM的迭代可能会涉及到视频技术。这也意味着OpenAI可能会很快拥有制造人形机器人所需的所有技术和资源。
建造机器人需要很强的计算能力
通过强强联手,1x和OpenAI计划大规模推出服务型机器人。这将带来两方面的好处:一方面,机器人可以收集大量数据;另一方面,他们可以训练出强大的视频模型,为机器人产品的技术迭代提供支持,就像我们使用的GPT文本模型一样。
在2018年,Vondrak提出了一种基于视频的机器人运动控制方法,该方法通过状态转换实现机器人步态的转换,使用最优控制来实现。在仿真环境中,机器人能够通过这种方法实现视频中类似于人类各种复杂运动的动作。
人形机器人的布局
除了1x,还有其他初创企业也在制造人形机器人,例如埃隆·马斯克旗下的自动驾驶汽车公司特斯拉去年发布了一种名为Optimus的通用机器人人形机器人,这是一个概念性的产品。
有趣的是,埃隆·马斯克是 OpenAI 早期的投资者,该公司成立于 2015 年。然而,随着时间的推移,马斯克与 OpenAI 联合创始人之间的关系逐渐恶化。最近,OpenAI 联合创始人 Sam Altman 在与 Lex Fridman 的播客中公开了有关他们与马斯克的关系。
大量的 "仿生机器人" 开始进入工作岗位
当人工智能的计算能力足够强大,人与机器之间的协作模式得以实现,整个社会的生产模式和协作方式将经历重大的系统性变革,从局部的“点解决方案”进化为全局的“系统解决方案”。
以设计师为例,现在他们可以利用AI辅助完成一些工作,使工作效率更高、生活更便捷、时间成本更低。但是,不同的工作还需要使用不同的AI来完成,这只是一个输入端的替代,并没有形成系统性的变革。
当AI达到“系统解决方案”的阶段时,不再需要使用多个AI来处理不同的问题,而是所有涉及到整个设计的工作端都由AI紧密地衔接起来。AI搭建了所有的工作端,从而帮助改善决策结果,并促成最优方案的预判决策。这是从提高效率辅助决策到优化决策结果的变化过程。
随着各种技术和人工智能的不断发展,现代生产的组织方式正从一个个独立的点逐渐演化为一个整体的面,这种转变将会带来生态上的全面变革。
OpenAI 推出了针对未来医疗场景的服务,其中包括为视觉障碍患者提供的Be My Eyes应用服务。
该应用程序通过AI技术提供虚拟志愿者服务,使用户能够上传图像并即时获得各种视觉辅助服务,包括物体识别、解释和对话式帮助等。该服务能够识别许多不同类型的物体,例如植物、餐厅、健身器材、服装以及其他生活中的物品。
可以预见未来GPT将被更多服务所应用,取代一些需要人力完成的工作。这种商业应用具有广泛的拓展空间。
Be My Eyes应用
科研企业正在将巨大的GPT数据库引入各种仿生机器人中,使它们能够从数据中学习、更新和迭代,并在实际问题解决中得到应用。
随着仿生机器人的发展,它们正在逐渐取代一些需要人力的工作。这些机器人可以从庞大的数据中学习,然后在现实世界中解决各种问题。它们在处理复杂多变的自然探索任务、生态环境数据收集研究以及深海、火山和地震等严苛环境中展现出适应性。
这些机器人在执行任务时,通过接收来自真实世界的数据进行不断进化和迭代。它们可以进行定位、导航、感知、分析和学习,以获得最优的反馈和解决方案。
仿生机器“鸟”应用于天气环境、生态、气候等方面的各种科学研究任务。
不仅能够大幅度降低各种成本,还可以实时跟踪和更新数据分析,并且可以远程控制多项任务。此外,它还具备像ChatGPT一样的学习能力,能够根据各种复杂任务进行学习和迭代。
与人力成本相比,机器人的最大优点在于成本控制、即时数据获取、可控性强,并且在应对各种复杂环境时具备灵活性。
当机器人遇到某个特殊问题时,最初它可能无法识别和解决。但是,一旦通过训练找到最佳解决方案,该机器人将与同类机器人共享“问题和解决方案”,这种方法类似于人类在短时间内快速有效地解决问题。这对于企业来说,可以最大限度地提高效率并控制成本。
人工智能和机器人技术可以应用于太空探索
1998年,Deep Space 1探测器执行了Borrelly彗星和小行星9969 Braille的任务。在任务期间,探测器使用了一种称为Remote Agent的算法,该算法能够诊断船上的故障。现在,人工智能已经成功地应用于太空漫游车系统软件中,以增强漫游车和地球之间在执行外太空任务期间的通信。
科技的新里程碑已经到来,人工智能将重新构建整个世界,人类也将进入新的发展阶段,新的科技热点也将被引爆。人与机器的融合将越来越多地出现在各种场景中,包括人机融合和脑机融合。
随着人工智能的发展,“潘多拉的盒子”已经被打开,“工具终究只是工具”,如果机器人拥有自我意识,它们就不再是简单的工具。未来可能会出现碳基生命和硅基生命的共存,这可能会引发激烈的竞争。
没有人知道潘多拉的盒子里面装了什么。
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