8 月 17 日消息，機(jī)器人如今已經(jīng)隨處可見，它們的身影也出現(xiàn)在世界各地的工廠中。不過，這些機(jī)器人只能遵循特定指令，專注于完成簡單的預(yù)編程任務(wù)。但是谷歌的機(jī)器人似乎有所不同，它們可以接受簡單命令并完成更復(fù)雜的任務(wù)，看起來更像人類。
谷歌實(shí)驗(yàn)室的研究人員最近展示了新的機(jī)器人技能，用各種塑料玩具原料制作出了漢堡。這個機(jī)器人了解烹飪過程，知道要在肉之后和生菜之前加入番茄醬，但它認(rèn)為正確的方法應(yīng)該是將整個瓶子放進(jìn)漢堡里。雖然這臺機(jī)器人不會很快成為聰明的廚師，但它代表了谷歌宣稱的一項(xiàng)重大突破。
研究人員表示，利用最近開發(fā)的、被稱為大型語言模型的人工智能（AI）軟件，他們已經(jīng)能夠設(shè)計出能夠幫助人類完成更廣泛日常任務(wù)的機(jī)器人。這類機(jī)器人現(xiàn)在不再需要接受一連串的分解指令，然后一個接一個地指導(dǎo)它們完成每個動作，而是可以對完整的命令做出反應(yīng)，更像人類。
在上周的演示中，谷歌研究人員告訴機(jī)器人：“我餓了，你能給我拿點(diǎn)零食嗎？”然后，機(jī)器人開始搜索自助餐廳，它打開抽屜，找到薯片，并將其帶給人類。谷歌高管和研究人員表示，這是首次將語言模型集成到機(jī)器人中。谷歌研究科學(xué)家布賴恩?伊克特（Brian Ichter）說：“從根本上說，這是一種訓(xùn)練機(jī)器人的截然不同的模式?！?/p>
目前市面上的機(jī)器人通常只專注于一兩項(xiàng)任務(wù)，比如在裝配線上移動產(chǎn)品或?qū)蓧K金屬焊接起來。開發(fā)能夠完成一系列日常任務(wù)并在工作中自主學(xué)習(xí)的機(jī)器人則要復(fù)雜得多。多年來，大大小小的科技公司始終在努力制造這樣的通用機(jī)器人。
語言模型的工作原理是，獲取上傳到互聯(lián)網(wǎng)上的大量文本，并使用它們來訓(xùn)練 AI 軟件，以猜測在某些問題或評論之后可能會出現(xiàn)什么樣的反應(yīng)。這些模型已經(jīng)非常擅長預(yù)測正確的反應(yīng)，以至于在與人打交道時，經(jīng)常讓人覺得就像在與一個有見識的人交談。谷歌與包括 OpenAI 和微軟在內(nèi)的其他公司已經(jīng)投入了大量資源來構(gòu)建更好的語言模型，并對它們進(jìn)行多語言的、越來越多的文本培訓(xùn)。
不過，這項(xiàng)工作存在很多爭議。今年 7 月，谷歌解雇了一名員工，因?yàn)樗Q谷歌機(jī)器人擁有人類感知。AI 專家的共識是，這些模型不具有感知能力，許多人擔(dān)心它們會表現(xiàn)出偏見，因?yàn)樗鼈兘邮芰舜罅课催^濾的、人類生成的文本訓(xùn)練。
有些語言模型表現(xiàn)出種族主義或性別歧視傾向，或者很容易受到操縱說出仇恨言論或謊言?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)助理教授迪帕克?帕塔克（Deepak Pathak）表示，總的來說，語言模型可以讓機(jī)器人了解更高級的規(guī)劃步驟，但不會給機(jī)器人提供它們需要的所有信息，例如打開冰箱時需要施加多大的力。這些知識肯定來自其他地方。帕塔克說：“語言模型只是解決了高層規(guī)劃問題?！?/p>
盡管如此，谷歌仍在向前邁進(jìn)，并已經(jīng)將語言模型與其多款機(jī)器人融合起來。現(xiàn)在，研究人員可以簡單地用日常語言與機(jī)器人交談，而不是為機(jī)器人能夠執(zhí)行的每一項(xiàng)任務(wù)編寫具體的技術(shù)說明。更重要的是，新的軟件幫助機(jī)器人自己解析復(fù)雜的多步驟指令。如今，機(jī)器人可以解釋它們以前從未聽過的指令，給出有意義的響應(yīng)并采取行動。
科羅拉多州立大學(xué)供應(yīng)鏈管理助理教授扎克?斯圖爾特?羅杰斯（Zac Stewart Rogers）表示，可以使用語言模型的機(jī)器人可能會改變制造和配送設(shè)施的運(yùn)行方式。他說：“人類和機(jī)器人合作總是能大幅提高效率。機(jī)器人可以手動舉起重物，人類可以進(jìn)行細(xì)微差別的故障排除?！?/p>
如果機(jī)器人能夠處理復(fù)雜的任務(wù)，這可能意味著配送中心可能會變得更小，所需人類更少，而機(jī)器人更多。這也可能意味著，人們的就業(yè)機(jī)會減少。盡管羅杰斯指出，通常情況下，當(dāng)某個領(lǐng)域由于自動化而收縮時，其他領(lǐng)域會創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會。
訓(xùn)練通用機(jī)器人可能還有很長的路要走。多年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等 AI 技術(shù)始終被用于訓(xùn)練機(jī)器人。雖然取得了許多突破，但進(jìn)展仍然緩慢，谷歌機(jī)器人也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有為服務(wù)于現(xiàn)實(shí)世界做好準(zhǔn)備。谷歌的研究人員和高管一再表示，他們只是在運(yùn)營一個研究實(shí)驗(yàn)室，還沒有將這項(xiàng)技術(shù)商業(yè)化的計劃。
但很明顯，谷歌和其他大型科技公司對機(jī)器人技術(shù)有著濃厚的興趣。亞馬遜在其倉庫中使用了許多機(jī)器人，正在試驗(yàn)無人機(jī)送貨，本月早些時候同意斥資 17 億美元收購 Roomba 吸塵器機(jī)器人的制造商。特斯拉表示，它正在打造能夠執(zhí)行日常任務(wù)、不會反擊的友好機(jī)器人。此外，特斯拉已經(jīng)為其汽車開發(fā)了多項(xiàng)自動駕駛功能，該公司也在研發(fā)通用機(jī)器人。
2013 年，谷歌開始大舉投資，收購了幾家機(jī)器人公司，其中包括經(jīng)常在社交媒體上引發(fā)熱議的波士頓動力公司。但負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的高管被指控性行為不端，并在不久后離開了公司。2017 年，谷歌將波士頓動力公司出售給日本科技巨頭軟銀。此后，圍繞由最強(qiáng)大科技公司設(shè)計、越來越智能化的機(jī)器人的炒作逐漸降溫。
在語言模型項(xiàng)目中，谷歌的研究人員與 Everyday Robots 團(tuán)隊(duì)合作。Everyday Robots 是谷歌全資擁有但獨(dú)立運(yùn)營的公司，專門致力于制造能夠執(zhí)行一系列“重復(fù)和繁瑣”任務(wù)的機(jī)器人。這些機(jī)器人已經(jīng)在谷歌的各個自助餐廳工作，負(fù)責(zé)清理柜臺和垃圾。
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