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机器人技术百年逐鹿:具身智能觉醒

发布时间:2024-08-20 22:04:01来源: 13041198719

技术的发展脉络,在100年前很难被预测,但今天回望,一切无比清晰。任何人类历史上颠覆性技术,都并非一蹴而就,以百年为尺,从未来回望今天,我们将看清什么?今天的技术会如何改变世界?

下一个时代的底层逻辑,在这个时代就已有端倪。一个来自2100年的智能体科技历史学家发现,于人工智能、于机器人,2024年都是一个重要的时间节点。下面这支视频,也许可以给你完整的答案。

 

工业 改变制造的规则

一副巨型的长卷上并行着三条路径,许多关键词隐约可见,像一颗树。首先亮起的关键词,是工业。我便从1950年的工业出发。

这是机器人群雄逐鹿的起点。第一台机器人的灵感来源于阿西莫夫小说《我,机器人》。它叫Unimate,源自德沃尔于1954年提出的专利《可编程的用于移动物体的设备》。Unimate 在产线上动作精准、永不疲倦、不怕高温和污染。

 

随后的1969年,斯坦福大学的沙因曼发明Stanford Arm,这种拥有6个运动轴的标准臂,将机器人应用推向更广阔的领域,更奠定未来工业机器人的基本形态和动作特征。

此后,伴随着微处理器、力反馈控制等技术,KR FAMULUS、ASEA IRB 6等机器人竞相出世,工业机器人实现了标准化,生产的规则彻底改变。但直到21世纪上半叶,它依旧只是一条手臂。

涌动着的技术河流里,是否也有另外一条关于机器人的技术路径,也在同时发力?

移动 出发探索世界

科技树再次引导我回到起点,我将从移动探索机器人。

20世纪下半叶,这台名为Shakey的机器人,它的身体有所不同,摄像头、测距仪和碰撞传感器,帮它建立了视觉和空间认知,能在房间里左右踱步。而它的所有判断,都由这台足足占用一间实验室空间的PEP-10型号计算机处理。原来从60年代起,移动机器人就已经开始以人的规划探索世界。

这仅仅是个开始,后续20世纪80年代出现了传感器融合,规划型智能体等技术。并随着集成电路的成熟,Shakey往后的四十余年,越来越多的机器人能完成更轻松精准的移动,但也在听从于人工预设的指令,去完成一些对人类来说比较困难的事。

这样的机器,只是更高级的工具,没有成为人。那条蛰伏着的,通往智能的道路究竟在哪?

 

 

神经网络的决定性时刻

随科技树,目光聚焦到智能与神经的1950年。一只电子乌龟,不需要指令,已经开始自顾自地探索世界。神经科学家沃尔特为了解大脑运作方式制造了它,可以朝着光亮处前进,撞到障碍物便改变方向。沃尔特通过最原始的模拟光传感器和碰撞传感器,使电子乌龟表现出了生物性般的智能。

科技树延伸至1987年,诺贝尔得主埃德尔曼发表了神经达尔文主义。他构建的达尔文机,由仿照脑神经元设计的计算系统控制,能够靠自己运动所产生的光流信号预测环境,穿行在弯曲小径中而不碰到两侧的交通锥。这过程中的每一步试错反馈,都迭代出新的神经回路,从生物性的智能再进阶,创造出了自我获取经验的机器行为。

神经连接生物的感官,神经的复杂程度又决定生物智能的高低。以上关于神经的启发,将以智能之名,书写机器人历史的全新篇章。

2016年,AlphaGo击败人类围棋冠军,成为深度学习神经网络成熟的决定性时刻,像一把钥匙,让人工智能摆脱控制的枷锁。人类终于开始使用智能体这个词汇。智能体需要独立做出决策,不需要外部控制。它在2024年智能体还是个崭新的概念,但已经被提出了接近百年。

 

具身智能迟到的胜利

科技树再一次带我回到百年前的起点。这一次,将从智能探索机器人的历史。

随着人工智能的成熟,人类终于可以模拟机器如何做一个人。在后来的人类历史上,创造了种种奇观。离身智能领先一步。在计算机中,它能自主学会走路——2017年时,从完全随机的动作中学会了行走。也能学会团队配合——2020年的捉迷藏任务,计算机内四个独立的离身智能产生了沟通和协作能力。

人类也终于开始探索神经与肉体之间无穷组合的可能性,于是长达半个世纪的机器人技术博弈,工业、移动、神经,终于在人工智能面前产生交汇。沉寂近百年的具身智能,迎来了一场迟到的胜利。

在这场1963年古老的“猫认知实验”,找到具身智能觉醒关键的答案。一只可以主动行走的幼猫,拉着一只不能行走的幼猫转动。十天之后,只有亲自行走的猫,才发育出了对环境深度的感知。

 

这说明,构建感知最重要的一环,不是感和知,而是体验。没有亲身体验的猫,就像软件中的离身智能,只有具身体验,才能实现具身智能。

当智能的秘密被揭开,2024年联想集团研发的晨星足式机器人 GS 出现在了眼前。它拥有强韧的躯体,与精准的感知,是机器人领域走到这一天,所演化出的控制技术的集大成者。

晨星机器人能在地形复杂的山林旷野与精密严格的工厂或能源电站中,以精准的脚步,迅捷安全地穿梭于其中,完成人所不能及的巡检,应急救援、野外勘探任务。这得益于视觉大模型赋予它的“感知”能力,从借助3D语义地图,发展到无图导航的泛化能力,它看过、走过的山水道路,都是经验,是它探索未知场景的勇气。

 

AI向实 重塑生产力

此前的技术种种铺垫,因这一场迟到的胜利,机器人历史终于被彻底颠覆,迎来机器人觉醒的新纪元。

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