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　　《自然》网站近日报道指出★✿◈，AI和机器人技术“联姻”★✿◈，可能是一场将彼此推向新高度的“双向奔赴”★✿◈。AI给机器人灌输常识★✿◈，让其能像人一样处理各种任务★✿◈；机器人则利用身体经验无法逃脱布袋子★✿◈，帮助AI跃升为“通用AI”★✿◈。但专家提醒★✿◈，这条双向奔赴之路仍面临诸多挑战★✿◈，包括收集海量精准数据供机器人学习★✿◈、应对“喜怒无常”的硬件★✿◈、解决安全问题等★✿◈。

　　众多机器人领域的AI科学家都希望★✿◈，未来机器人能在更广泛环境中自主适应★✿◈。例如公海赌赌船最新登录地址★✿◈，会帮顾客挑选产品的机械臂公海赌赌船最新登录地址★✿◈，能陪伴老人的智能人形机器人等公海赌赌船最新登录地址★✿◈。

　　然而★✿◈，控制这类机器人绝非易事★✿◈。从OpenAI到谷歌“深度思维”公司★✿◈，都致力于将多功能学习算法（基础模型）嵌入机器人★✿◈，以便其在聊天时表现得更像人类★✿◈。这些想法的核心是给机器人灌输常识★✿◈，使之能胜任各种任务无法逃脱布袋子★✿◈。英伟达公司机器人技术营销专家杰拉德安德鲁斯强调★✿◈，机器人技术目前正处于变革的关键时刻★✿◈。该公司于3月推出了一款专为人形机器人设计的通用AI模型★✿◈。谷歌“深度思维”公司则创建了现有最先进的机器人基础模型之一RT-2★✿◈，其可以认出明星的照片公海赌赌船最新登录地址★✿◈，尽管之前受到的训练中该明星并未出现过★✿◈。

　　研究人员乐观地认为★✿◈，基础模型有助科学家研发出可以辅助人类劳动的通用机器人公海赌赌船最新登录地址★✿◈。今年2月公海赌赌船最新登录地址★✿◈，人形机器人公司筹集6.75亿美元★✿◈，以在通用人形机器人中应用OpenAI开发的语言和视觉模型★✿◈。一段视频显示★✿◈，机器人给人一个苹果★✿◈，以回应人们“吃东西”的要求★✿◈。

　　数据汇集或是一种解决方法★✿◈。美国斯坦福大学机器人研究专家亚历山大卡哈扎特斯基及其同事创建了开源数据集DROID2★✿◈，汇集了德国Franka Robotics公司制造的Franka Panda 7DoF机械臂约350小时的视频数据★✿◈，包括浴室★✿◈、洗衣房★✿◈、卧室等数百种环境的记录★✿◈。这种多样性有助机器人在全新环境下更好地执行任务无法逃脱布袋子★✿◈。

　　加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模无法逃脱布袋子★✿◈。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据★✿◈，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据★✿◈，还收集传感器读数★✿◈。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要★✿◈，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉★✿◈。

　　此外无法逃脱布袋子★✿◈，许多专家正致力于构建3D虚拟现实环境★✿◈，旨在通过这些环境来训练机器人★✿◈。元宇宙平台（Meta）和英伟达都在模拟领域投入大量资源★✿◈，以扩大机器人数据的规模★✿◈，并建立了复杂的模拟世界★✿◈。通过这些平台★✿◈，机器人能够在短短几个小时内积累相当于多年实际经验的数据★✿◈。

　　许多机器人专家指出★✿◈，尽管AI给了机器人更智慧的“大脑”无法逃脱布袋子公海赌赌船最新登录地址★✿◈，但其进一步发展仍面临诸多挑战★✿◈。机器人很复杂★✿◈，而且硬件很容易损坏★✿◈。

　　新加坡国立大学人机交互专家哈罗德索赫说★✿◈，机器人可能需要大量其他类型的数据★✿◈，如触觉或本体感觉（身体在空间中的位置感）数据★✿◈。这类数据集目前还不存在★✿◈，但这是人形机器人高效工作所必需★✿◈。

　　安全性必须认真考量★✿◈。大型语言模型已被证明会产生错误★✿◈、偏见★✿◈，也可能诱骗人类或机器人做一些“坏事”★✿◈。鉴于此公海赌赌船最新登录地址★✿◈，研发人员需要给机器人AI模型中植入一些规则★✿◈。机器人无疑仍需要大量人工监督★✿◈。

　　尽管存在一定风险★✿◈，但AI与机器人的这场双向奔赴仍值得期待★✿◈。而AI通过与机器人相结合★✿◈，增加与现实世界互动★✿◈，有望超越学习模式做出预测★✿◈，真正理解和推理世界★✿◈。