总结
- 研发者揭秘称，背后离不开系统的支持。 不过，研发者也提到，Mobile Aloha在软件方面还不能自主改进或探索获取新知识，泛化能力还不行，没法做到举一反三。 视频里，一个双臂机器人站在灶台边，化身大厨，熟练使用锅铲、厨具，又是煎又是炸，烹制出了蛋虾仁、干贝烧鸡和蚝油生菜。 它还能浇花、拖地板、开瓶盖，甚至逗猫猫。 当地时间1月4日，斯坦福大学人工智能实验室计算机科学专业的博士生符梓鹏在社交媒体平台X上向网友介绍了这款名为Mobile Aloha的机器人。 浏览量很快达到147万，Mobile Aloha也成了科技圈“红人”。 (01:19) 1月6日，另一位研究团队成员、斯坦福大学博士生托尼赵（Tony Z. Zhao）在社交媒体平台展示了它的另一面。 托尼赵开玩笑地在社交媒体上留言称“机器人还没有做好准备接管这个世界”。 另一位研发者TonyZ.Zhao在社交媒体平台X上发布Mobile Aloha“犯蠢”视频 公开资料显示，Mobile的研究团队共有3人。 这款家务机器人制作成本约为3.2万美元，可以执行家务劳动、厨房工作和与人打招呼、握手等活动。 1月17日，符梓鹏在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采访时坦言Ligthing News，目前Mobile Aloha没有任何商业计划blog.byteway.net。 “我们公开视频和研究资料是希望能够推动机器人领域的发展，吸引更多人才进入这个行业，解决非常多尚未解决的科学和工程难题。 Aloha，是“A Low-cost Open-source Hardware System for Bimanual Teleoperation”，用于双手远程操作的低成本开源硬件系统。 澎湃科技：Mobile Aloha目前主要的应用场景集中在日常家务活动中，为何要将场景设定在厨房、家务中？ 符梓鹏：我们希望未来智能机器人真的能每天都帮助人类。 澎湃科技：该系统使用名为Action Chunking with Transformers（ACT）的算法。 它与Generative Pre-trained Transformers（GPT）相比有何不同？ 为了解决这两个难题，我们组装了自己的硬件，并通过使用Aloha进行双手操纵和推动其移动，设计了高质量、低成本的远程操纵系统。 通过使用这些硬件，我们拥有了高质量数据收集管道。 过去，人们主要通过编程明确家用机器人的行为来完成任务。 比如，编程让机器人先走到冰箱附近，然后停下来，再移动手臂去拿苹果等。 通过使用这种软件/人工智能方法，我们拥有了高质量数据利用的管道。 澎湃科技：在Mobile Aloha中，我们观察到了模仿学习（imitation learning）在指导机器人执行高度复杂的类人任务方面的有效性。 在你看来，哪种学习机制在这一领域更有前景？ 强化学习对于要求机器人通过自动练习、自主微调和改进技能而不需要太多人类知识非常有价值。 你们在这次合作中各自扮演了什么角色? 符梓鹏：澄清一下，尽管托尼和切尔西目前就职于Google DeepMind，我曾经也是，但Mobile Aloha项目严格来说是斯坦福大学的项目。 澎湃科技：论文提到，在软件方面，当下机器人还不能自主改进或探索获取新知识，“对于如何从高度次优的异构数据集中进行模仿学习，将留待未来的工作来解决。 澎湃科技：为什么选择将硬件和算法完全开源公开？ 如果人工智能训练不当，可能会对人类社会造成潜在危害。 对于人形机器人来说，可能会给人类社会带来更大的风险。
阅读时间
- 18 分钟, 共 3409 字
分类
- 斯坦福大学人工智能实验室计算机科学, 斯坦福大学助理教授, 斯坦福家务机器人研发者, 1月17日, 1月4日
评价和解读
- 一篇开创性的文章，为熟悉的事件提供了新的视角，挑战读者的思考。作者 熟练地颠覆了常见的假设，引入了新颖的观点，使这篇文章成为知识探索的催化剂。 写作简练而生动，将一个潜在枯燥的主题转化为一个充满活力的讨论，丰富了真实 世界的例子和专业见解。
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