前段時間,OpenAI 和微軟聯(lián)手扔下兩枚重磅炸彈:被人千呼萬喚的 GPT-4 和以迅雷不及掩耳之勢發(fā)布的 Microsoft 365 Copilot。借助前者強大的圖文理解、生成能力,后者把很多工作都自動化了,包括寫文檔,把 Word 轉成 PPT,根據(jù) Excel 數(shù)據(jù)生成圖表……
一時之間,AI 模型似乎什么都可以干了,但有些需要身體的活兒暫時還干不了。于是,壓力來到了機器人這邊。
(資料圖)
AI 大模型加機器人會產(chǎn)生什么化學反應?谷歌前不久的一項研究已經(jīng)給出了初步答案:他們訓練了一個參數(shù)量達 5620 億的具身多模態(tài)語言模型 —— PaLM-E,然后用這個模型來驅動機器人自主地完成各項任務。在執(zhí)行這些任務的過程中,機器人必須像人一樣能看、能「思考」,把眼前的狀況分析清楚,然后制定行動計劃并執(zhí)行。
比如,你可以直接問機器人:「如果一個機器人想在這里(如下圖)發(fā)揮作用,它應該采取哪些步驟?」PaLM-E 可以給出答案:首先清理桌子、清理垃圾,然后挪動椅子、擦椅子,最后把椅子放回原處。對于普通 AI 模型來說,能回答出這些就已經(jīng)可以了。但區(qū)別在于,谷歌這個大模型是有身體的,因此可以把上面提到的工作都做完。這就給了大家更大的想象空間。
當然,在這個名為「具身智能」的領域,谷歌并不是唯一的玩家。國內外很多研究機構、初創(chuàng)公司都將其作為發(fā)力方向之一。其中,一家名為「1X」的機器人公司成功引起了 OpenAI 的注意。
1X 成立于 2014 年,原名 Halodi Robotics,其目標是創(chuàng)造具有實用價值,可以在現(xiàn)實世界中應用的機器人,以增加全球勞動力。
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Halodi Robotics 發(fā)布的自家機器?人 demo
在最近公布的 A2 輪融資中,這家公司總共融到了 2350 萬美元。重要的是,這輪融資是由 OpenAI 創(chuàng)業(yè)基金領投的,老虎環(huán)球和一個由 Sandwater、Alliance Ventures 和 Skagerak Capital 等挪威投資者組成的財團也參與了投資。1X 計劃用這筆資金來加大力度研發(fā)雙足機器人模型 NEO,以及在挪威和北美量產(chǎn)其首款商用機器人 EVE。
官網(wǎng)展示的機器人模型 NEO
機器人 EVE
在 1X 的官網(wǎng)上,我們可以看到該公司對于兩大機器人產(chǎn)品的路徑規(guī)劃:EVE 具備輕柔地移動、操縱物體和與世界互動的能力,離現(xiàn)實世界應用已經(jīng)非常近了;NEO 的目標則是探索人工智能如何在類人身體中形成,也就是我們所說的具身 AI。這或許既是 OpenAI 選擇投資 1X,也是前谷歌機器人高級研究科學家 Eric Jang 選擇加入這家公司的原因。
Eric Jang 2022 年 3 月末從谷歌離職(待了 6 年),4 月 25 日宣布加入 1X(當時還叫 Halodi Robotics),擔任 AI 副總裁一職。
在選擇下家的過程中,Eric Jang 是非常謹慎的,最重要的決定因素是該公司是否擁有領先競爭對手數(shù)年的技術優(yōu)勢。在他看來,專攻類人機器人的 Halodi 已經(jīng)滿足這一條件。
「我個人(通過加入 Halodi)押注的護城河是『比其他任何公司都領先 5 年的人形機器人』。Halodi 已經(jīng)有了,而特斯拉正在開發(fā)他們的同類產(chǎn)品。我在 Halodi 的主要工作最初是訓練模型以解決移動操作中的特定客戶問題,同時也為 AGI 制定路線圖:如何從人形形式壓縮大量具身的第一人稱數(shù)據(jù),從而產(chǎn)生通用智能、心智理論和自我意識?!笶ric Jang 在博客中寫道。
OpenAI 對 1X 的投資讓這家公司備受矚目,OpenAI 創(chuàng)業(yè)基金 Brad Lightcap 表示,他們相信 1X 可能對未來工作提供的方法及產(chǎn)生的影響。老虎環(huán)球的合伙人 Griffin Schroeder 也表達了對 1X 使命的熱情:「我們相信 1X 的機器人正在徹底改變機器人領域,我們很高興能與 OpenAI 一起投資,以支持他們的持續(xù)增長」。
不過,將 AI 與機器人融合可能并沒有想象中那么容易。Eric Jang 在剛加入新公司的時候也提到,「近年來,具身 AI 和機器人研究已經(jīng)失去了一些光彩,因為大型語言模型現(xiàn)在可以解釋笑話,而機器人仍然在以不可接受的成功率進行拾取和放置?!沟€是選擇了「押注」。因為他認為,「僅在比特世界對模型進行訓練是不夠的」。
Eric Jang 在博客中展示的機器人領域泛化研究的現(xiàn)狀。他提到,「目前很多機器人研究人員仍在進行的是小模型訓練,并且還沒有用過 Vision Transformer!」
在加入 Halodi 的這一年里,Eric Jang 一直密切注視著 AI 基礎模型方向的進展,試圖縮小機器人與 AI 生成模型之間的差距。在一篇名為《我們如何讓機器人更像生成模型》的博客中,Eric Jang 從三個不同的維度比較了生成模型和機器人技術,思考如何將二者更好地聯(lián)系到一起。其成果或將體現(xiàn)在今年夏天即將面世的 NEO 機器人中。
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