过去几年,机器人人工智能领域取得了显著进步,在物理和认知智能方面都取得了重大突破。这些发展使我们更接近实现真正智能和适应性强的机器人系统的目标。

进步的关键领域之一是物理智能,包括机器人执行精细操作、保持平衡和导航动态环境的能力。多任务强化学习技术(如MT-Opt)的引入,使机器人能够通过利用共享学习原理来学习和执行多项任务,使训练过程更高效,并使机器人能够适应各种动态环境中的各种任务。

此外,基于变换器的架构(如RT1和RT2)的出现也是一个重大突破。这些模型改变了机器人理解和与世界互动的方式,弥合了它们的感知和所接收语言指令之间的差距。通过将机器人控制与语言能力相结合,这些模型使机器人能够解释复杂的命令,进行语义推理,并将其技能推广到新的、未见过的环境。

大规模机器人训练数据集(如OpenX Embodiment Dataset)的可用性进一步加速了机器人人工智能的进步。这些涵盖广泛机器人形态和技能的多样化数据集,促进了更强大和更通用机器人系统的发展。

利用像GPT-4这样的大型语言模型来设计奖励函数的进步,在训练机器人获得低级操作任务的超人级灵巧方面也显示出了很好的结果。这一突破有望克服长期困扰机器人行业的"莫拉维克悖论

该悖论认为计算机更擅长高级认知任务

而不是看似简单的物理技能。\n\n随着这些发展的步伐

机器人行业有望在未来12到24个月内迎来

ChatGPT时刻

。领先公司已经准备在制造和物流等实际场景部署机器人

这将进一步加速学习曲线

因为他们将收集大量的训练数据。\n\n总之

机器人人工智能领域在物理和认知智能方面都取得了显著突破

为出现高度适应性和能力强的机器人系统铺平了道路。变换器架构、大规模数据集和先进奖励函数设计的融合

使我们更接近实现真正智能的机器人

能够无缝导航和互动于动态的现实世界环境。