Google DeepMind機(jī)器人負(fù)責(zé)人談通用機(jī)器人和生成型AI的未來

　　Google DeepMind的機(jī)器人負(fù)責(zé)人Brian Heater談到了通用目標(biāo)機(jī)器人、生成型人工智能以及辦公室WiFi的重要性。該團(tuán)隊(duì)最近推出了Open X-Embodiment，這是與33個(gè)研究機(jī)構(gòu)合作創(chuàng)建的機(jī)器人功能數(shù)據(jù)庫，被認(rèn)為有望像ImageNet一樣推動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步。這一數(shù)據(jù)庫包括500多項(xiàng)技能和15萬項(xiàng)任務(wù)，涵蓋22個(gè)機(jī)器人的不同體現(xiàn)。

　　雖然不如ImageNet龐大，但它是一個(gè)良好的開始。DeepMind還使用該數(shù)據(jù)培訓(xùn)了其RT-1-X模型，成功率達(dá)到50%。機(jī)器人領(lǐng)域正迎來令人興奮的時(shí)刻，盡管一些公司可能在硬件開發(fā)方面走在了生成型人工智能和模擬之前。然而，未來幾年會(huì)有哪些變化仍然未知。

　　Vincent Vanhoucke是Google DeepMind的機(jī)器人負(fù)責(zé)人，他談到了該團(tuán)隊(duì)的歷史以及將通用目標(biāo)機(jī)器人與生成型人工智能相結(jié)合的挑戰(zhàn)。他強(qiáng)調(diào)了通用目標(biāo)方法的重要性，即無論是工業(yè)機(jī)器人還是家庭機(jī)器人，都可以應(yīng)用相似的原理，只需根據(jù)特定問題進(jìn)行快速微調(diào)。

　　他還談到了使用生成型人工智能在機(jī)器人領(lǐng)域的潛在作用，尤其是在模擬環(huán)境中生成數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。模擬是數(shù)據(jù)收集的一部分，但需要解決模擬與現(xiàn)實(shí)之間的差距。生成型人工智能可以用來生成模擬環(huán)境，從而減少模擬與現(xiàn)實(shí)之間的差距，這對(duì)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。

　　總的來說，通用目標(biāo)機(jī)器人的發(fā)展可能還需要一些時(shí)間，但生成型人工智能將在這一進(jìn)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。模擬環(huán)境和生成型人工智能有望推動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，使機(jī)器人能夠更好地執(zhí)行各種任務(wù)。這個(gè)領(lǐng)域充滿了創(chuàng)新和挑戰(zhàn)，機(jī)器人技術(shù)的未來令人興奮。