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        機器人獨角獸搜刮硅谷

        2024-03-19 04:48:59榮智慧
        南風窗 2024年6期
        關鍵詞:人工智能人類

        榮智慧

        給人工智能配上軀體,成了科技界最時髦的事兒。

        Figure剛剛拿到一輪6.75億美元的巨額融資,投資方包括亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯的“探索投資”、微軟、英偉達、英特爾和三星。該公司開發(fā)通用型機器人,外觀和動作都近似人類。

        相比神經網絡模型打造的“人工智能”大腦—上能打敗圍棋世界冠軍,下能反饋外賣送達時間,機器身體總是遠遠落在后面。

        就算是明日之星Figure,第一款機器人Figure 01看起來也像剛從養(yǎng)老院逃出來。跟81歲的拜登上拳擊場,誰贏還真不好說。

        科技巨頭看重的“具身智能”,到底能干什么?

        明日之星升起

        Figure AI成立于2022年,總部位于加利福尼亞州桑尼維爾,當家產品為Figure 01通用機器人。它的樣子很像特斯拉人形機器人“擎天柱”,頭部都是反光無特征面罩?;蛘哒f,它們兩個都很像孩之寶可動人偶“特種部隊”里的“眼鏡蛇指揮官”。

        比起其他可愛的“瓦力”機器人,“眼鏡蛇指揮官”還是時尚了不少。

        Figure 01身高168厘米,體重60公斤,能舉起20公斤的“有效載荷”,以1.2米/秒的速度行走,一次充電可運行五個小時。作為直立雙足人形機器人,它可以爬樓梯,四處走,適配人類生存的環(huán)境。

        剛剛晉升美股前三的英偉達,日前已放出押注“具身智能”口號。毫不意外,巨頭同具“共識”。由貝佐斯旗下“探索投資”牽頭微軟、英偉達、亞馬遜、英特爾和三星,為Figure砸下6.75億美元的“真金白銀”—比后者的融資目標高出1.75億美元,三個月前美國向烏克蘭提供的軍事援助也就這么多。

        巨頭投資“共識”的依據,有三個。

        一是大部分發(fā)達國家和地區(qū)的勞動力短缺。Figure官網寫,“僅在美國就有超過1000萬個不安全或不受歡迎的工作”,“體力勞動報酬占全球GDP的50%,近42萬億美元/年”,機器人可以大幅度降低勞動力數量和價格。

        二是得益于人工智能軟件進步,機器體有望更“聰明”。Figure已與OpenAI簽署合作協議,通過使用后者的大型多模態(tài)模型來增強機器人的“語言處理和推理”能力,幫助Figure加速“商業(yè)落地”。

        OpenAI本來有自己的機器人團隊,由于缺乏訓練數據,于2021年解散。后來又投資挪威的機器人公司1X Technologies(前身為Halodi Robotics),估值約為3.75億美元。據悉OpenAI一度考慮收購Figure,最后還是和微軟一起投了幾百萬美元。

        三是老齡化照護、太空探索都是科技圈的主流目標,深得巨頭“真意”。Figure將其作為長遠使命,并強調不考慮機器人上戰(zhàn)場等軍事用途,重點是干人類不想干的事,不會招致大眾的反感,也符合大眾的需求。

        Figure目前估值26億美元。

        官網視頻展示了Figure 01的真實效果。機器人從高處拿下一個塑料箱,放到傳送帶上。拿起一小盒膠囊咖啡,放進咖啡機。它也小心翼翼地走了幾步,盡管有網友說“走路跟拜登似的”。

        “做人”三條路

        做人形機器人,路線大致有三類:制造業(yè),陪聊/陪護服務業(yè),和啥都能干的“通用型”。

        Figure雖然目的是打造通用型人形機器人,但首款產品Figure 01非常接地氣—投身制造業(yè),比如制造、物流、倉儲和零售。

        商業(yè)模式最清晰的,也是干臟活累活的制造業(yè)機器人。

        2024年1月18日,Figure AI與寶馬簽署協議,它的機器人將在寶馬南卡羅來納州斯帕坦堡制造工廠“分階段部署”,在汽車生產線上發(fā)光發(fā)熱。寶馬對機器人技術并不陌生,其子公司IDEALworks曾憑借智能運輸機器人STR獲得2021機器人創(chuàng)新獎。

        在此之前,波士頓動力被韓國現代收購。作為工程機器人領域先驅,波士頓動力一直設計和制造仿生機器體,機器狗Spot和機器人阿特拉斯,早在十幾年前就風靡互聯網。苦于沒有營收,公司幾度易主?,F代考慮的是“大移動出行”,想把可穿戴技術、機器人技術與波士頓動力的能力結合。

        剛剛晉升美股前三的英偉達,日前已放出押注“具身智能”口號。毫不意外,巨頭同具“共識”。

        物流機器人這幾年風生水起。Agility Robotics的Digit也是人形,頭部像電影《機器人總動員》里的“瓦力”,它能撿起貨箱,拿到另一個地方,亞馬遜已經在倉庫測試。Sanctuary的雙足機器人Phoenix,可以放置貨物、卸載貨車并結賬。

        機器“快遞員”一般都很可愛,也不追求特別像人,免得半夜送到門口嚇人,挨幾悶棍。

        服務業(yè)機器人,主打“人機交互”,其實就是陪聊陪護,商用前景不太樂觀。

        過去幾年,像Hanson Robotics的Sophia很是流行了一陣。顯而易見,沒有GPT加持的陪聊就沒有靈魂。近日Engineerde Arts的Ameca就宣布使用GPT模型,保證“聊好聊透”。

        本田的Asimo于2018年黯然退役。它上過美國脫口秀Live with Kelly and Ryan,能模仿人類跳舞,把玻璃杯里的咖啡倒入紙杯,用日語、漢語和英語跟人交流,也能照顧行動不便的老人。Asimo本來是為本田“未來汽車”設計的,全稱就是Advanced Step in Innovative Mobility,只是商業(yè)化無望,最終離場。

        騙過圖靈?

        通用型機器人領域,Figure和特斯拉的擎天柱(Optimus)野心都不小,至少前者希望“騙過圖靈”。

        特斯拉機器人2022年就有了樣品,它的名字暗示了馬斯克的野心?!疤厮估亲畲蟮臋C器人公司,”馬斯克說,“因為我們的汽車就是帶輪子的半感知機器人。”只要將汽車的自動駕駛功能和神經網絡學習能力推而廣之,就能做出人形機器人來。

        特斯拉機器人的本質是“汽車人”—擎天柱就是《變形金剛》里“博派”汽車人首領的名字。

        初代擎天柱身高1.72米,重56.7公斤,能承載20公斤的重量,硬拉能拉68公斤,以8公里每小時的速度移動。馬斯克當時向觀眾保證,人類絕對可以控制這個機器人—如果有必要的話。

        2023年年底,擎天柱二代登場。借助端到端神經網絡,它已經做到準確分類物體,保持身體平衡,自主控制手部和腿部動作,還能自動識別積木的顏色。視頻的最后,它還“悠閑”地展示了幾個瑜伽動作。

        Figure的創(chuàng)始人布雷特·艾德考克指出,他們的機器人使用先進的電動機,比液壓運行的波士頓動力機器人阿特拉斯運動更平穩(wěn)?!拔覀兿M谛凶邎D靈測試(walking Turing test)中騙過90%的人?!彼f。

        擎天柱也好,Figure 01也好,即使放過“空間圖靈測試”不談,它們顫顫巍巍的舉動總是令人生疑:沒有什么跡象證明它們比人強。

        它們確實沒有人強。

        實際上,人工智能“大腦”的飛速進步,和“身體”的步步落后,證明了一個很多人沒有意識或不愿意承認的道理:人類的優(yōu)勢在于“身體”,而不在于“大腦”。

        通常,人們覺得腦力勞動更難,體力勞動簡單。其實正好反過來,人類的高級認知功能發(fā)展時間只有數百萬年,但肌肉和運動能力發(fā)展了更長時間。我們運用認知能力的時間短,所以覺得“難”;運用肌肉能力的時間長,技能已經“內化”,所以覺得“簡單”。

        在寒武紀大爆炸時期,只要多幾個感光細胞,一種生物就足以睥睨群雄。脊椎動物更靠神經髓鞘的神經傳導速度,奠定進化優(yōu)勢,把非脊椎動物踩在腳下。

        人工智能“大腦”的飛速進步,和“身體”的步步落后,證明了一個很多人沒有意識或不愿意承認的道理:人類的優(yōu)勢在于“身體”,而不在于“大腦”。

        由此來看人工智能,道理是類似的。對機器而言,模仿進化時間短的“大腦”,更容易,打敗圍棋世界冠軍也能辦到;學進化時間極其漫長的“身體”,更難有突破,機器人都像養(yǎng)老院剛逃出來的。

        人類較之人工智能的優(yōu)勢,不是主觀的“聰明”,而是被動的“靈活”。

        對于所謂人工智能的“勞動替代”,先緊張的應該是低端重復的腦力勞動者,后面才輪到體力勞動者。很多人工智能公司并不敢承認這一點,畢竟不干藍領直接當白領的機器人不是“好”機器人,聽起來政治不正確。

        近幾十年學術界喜歡討論“身體政治”“生命政治”,一方面借此回到??聛碛懻撝黧w性的陷落,一方面也反其道而行之,通過回到馬爾庫塞,張揚“愛欲”以推動“文明”。

        身體在,人類主體性就在。

        要說Figure拉動半個科技圈的投資,真正點睛的還是官網上那兩句話:“如果我們有能力修復我們的供應鏈會怎樣?如果我們有能力支持新興經濟體會怎樣?”在美國,這是最大的政治正確。

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