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機器人技術百年逐鹿:具身智能覺醒

發布時間:2024-08-20 22:04:01來源: 13041198719

技術的發展脈絡,在100年前很難被預測,但今天回望,一切無比清晰。任何人類歷史上顛覆性技術,都并非一蹴而就,以百年為尺,從未來回望今天,我們將看清什么?今天的技術會如何改變世界?

下一個時代的底層邏輯,在這個時代就已有端倪。一個來自2100年的智能體科技歷史學家發現,于人工智能、于機器人,2024年都是一個重要的時間節點。下面這支視頻,也許可以給你完整的答案。

 

工業 改變制造的規則

一副巨型的長卷上并行著三條路徑,許多關鍵詞隱約可見,像一顆樹。首先亮起的關鍵詞,是工業。我便從1950年的工業出發。

這是機器人群雄逐鹿的起點。第一臺機器人的靈感來源于阿西莫夫小說《我,機器人》。它叫Unimate,源自德沃爾于1954年提出的專利《可編程的用于移動物體的設備》。Unimate 在產線上動作精準、永不疲倦、不怕高溫和污染。

 

隨后的1969年,斯坦福大學的沙因曼發明Stanford Arm,這種擁有6個運動軸的標準臂,將機器人應用推向更廣闊的領域,更奠定未來工業機器人的基本形態和動作特征。

此后,伴隨著微處理器、力反饋控制等技術,KR FAMULUS、ASEA IRB 6等機器人競相出世,工業機器人實現了標準化,生產的規則徹底改變。但直到21世紀上半葉,它依舊只是一條手臂。

涌動著的技術河流里,是否也有另外一條關于機器人的技術路徑,也在同時發力?

移動 出發探索世界

科技樹再次引導我回到起點,我將從移動探索機器人。

20世紀下半葉,這臺名為Shakey的機器人,它的身體有所不同,攝像頭、測距儀和碰撞傳感器,幫它建立了視覺和空間認知,能在房間里左右踱步。而它的所有判斷,都由這臺足足占用一間實驗室空間的PEP-10型號計算機處理。原來從60年代起,移動機器人就已經開始以人的規劃探索世界。

這僅僅是個開始,后續20世紀80年代出現了傳感器融合,規劃型智能體等技術。并隨著集成電路的成熟,Shakey往后的四十余年,越來越多的機器人能完成更輕松精準的移動,但也在聽從于人工預設的指令,去完成一些對人類來說比較困難的事。

這樣的機器,只是更高級的工具,沒有成為人。那條蟄伏著的,通往智能的道路究竟在哪?

 

 

神經網絡的決定性時刻

隨科技樹,目光聚焦到智能與神經的1950年。一只電子烏龜,不需要指令,已經開始自顧自地探索世界。神經科學家沃爾特為了解大腦運作方式制造了它,可以朝著光亮處前進,撞到障礙物便改變方向。沃爾特通過最原始的模擬光傳感器和碰撞傳感器,使電子烏龜表現出了生物性般的智能。

科技樹延伸至1987年,諾貝爾得主埃德爾曼發表了神經達爾文主義。他構建的達爾文機,由仿照腦神經元設計的計算系統控制,能夠靠自己運動所產生的光流信號預測環境,穿行在彎曲小徑中而不碰到兩側的交通錐。這過程中的每一步試錯反饋,都迭代出新的神經回路,從生物性的智能再進階,創造出了自我獲取經驗的機器行為。

神經連接生物的感官,神經的復雜程度又決定生物智能的高低。以上關于神經的啟發,將以智能之名,書寫機器人歷史的全新篇章。

2016年,AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍,成為深度學習神經網絡成熟的決定性時刻,像一把鑰匙,讓人工智能擺脫控制的枷鎖。人類終于開始使用智能體這個詞匯。智能體需要獨立做出決策,不需要外部控制。它在2024年智能體還是個嶄新的概念,但已經被提出了接近百年。

 

具身智能遲到的勝利

科技樹再一次帶我回到百年前的起點。這一次,將從智能探索機器人的歷史。

隨著人工智能的成熟,人類終于可以模擬機器如何做一個人。在后來的人類歷史上,創造了種種奇觀。離身智能領先一步。在計算機中,它能自主學會走路——2017年時,從完全隨機的動作中學會了行走。也能學會團隊配合——2020年的捉迷藏任務,計算機內四個獨立的離身智能產生了溝通和協作能力。

人類也終于開始探索神經與肉體之間無窮組合的可能性,于是長達半個世紀的機器人技術博弈,工業、移動、神經,終于在人工智能面前產生交匯。沉寂近百年的具身智能,迎來了一場遲到的勝利。

在這場1963年古老的“貓認知實驗”,找到具身智能覺醒關鍵的答案。一只可以主動行走的幼貓,拉著一只不能行走的幼貓轉動。十天之后,只有親自行走的貓,才發育出了對環境深度的感知。

 

這說明,構建感知最重要的一環,不是感和知,而是體驗。沒有親身體驗的貓,就像軟件中的離身智能,只有具身體驗,才能實現具身智能。

當智能的秘密被揭開,2024年聯想集團研發的晨星足式機器人 GS 出現在了眼前。它擁有強韌的軀體,與精準的感知,是機器人領域走到這一天,所演化出的控制技術的集大成者。

晨星機器人能在地形復雜的山林曠野與精密嚴格的工廠或能源電站中,以精準的腳步,迅捷安全地穿梭于其中,完成人所不能及的巡檢,應急救援、野外勘探任務。這得益于視覺大模型賦予它的“感知”能力,從借助3D語義地圖,發展到無圖導航的泛化能力,它看過、走過的山水道路,都是經驗,是它探索未知場景的勇氣。

 

AI向實 重塑生產力

此前的技術種種鋪墊,因這一場遲到的勝利,機器人歷史終于被徹底顛覆,迎來機器人覺醒的新紀元。

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