[涨姿势] 特斯拉准备在 2025 年销售人工智能驱动的人形机器人和电动汽车。但它们有什么好处吗?
作者:精品下载站 日期:2024-12-13 15:45:24 浏览:15 分类:涨姿势
特斯拉准备在 2025 年销售人工智能驱动的人形机器人和电动汽车。但它们有什么好处吗?
特斯拉的 Optimus 人形机器人将于明年推出,成为首批进入我们生活的此类机器之一,随后还会有更多机器人推出。
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埃隆·马斯克 (Elon Musk) 最近在 Twitter 上宣布,“明年,特斯拉将推出真正有用的人形机器人,小批量生产,供 Tesla 内部使用”,这表明具有类似人类特征并提供“真正有用”功能的机器人可能会很快就和我们在一起。
然而,尽管经过了几十年的尝试,有用的人形机器人仍然是一个虚构的东西,似乎永远无法完全赶上现实。我们终于到了突破的关键了吗?这与我们是否真的需要人形机器人有关。
Tesla 的 Optimus 机器人只是几种新兴的人形机器人之一,其他机器人还包括 Boston Dyanmic 的 Atlas、Figure AI 的 Figure 01、Sanctuary AI 的 Phoenix 和还有很多其他的。它们通常采用双足平台的形式,能够行走,有时还能跳跃,以及其他运动技能。在这个平台的顶部可以安装一对机器人手臂和手,它们能够以不同程度的灵巧性和触觉来操纵物体。
眼睛的背后是人工智能,专门用于规划导航、识别物体并利用这些物体执行任务。此类机器人最常见的用途是在工厂,执行重复、肮脏、枯燥和危险的任务,以及与人类一起工作、协作,例如一起搬运梯子。
相关:自我修复的“活皮肤”可以让机器人变得更像人类——而且它看起来就像你想象的一样令人毛骨悚然
它们还被提议用于服务行业角色,也许会取代当前一代更实用的“见面和问候”和“导游”服务机器人。它们可能用于社会护理,其中有人尝试举起和移动人类,像 Riken Robear(诚然,这比人形动物更像熊),并且提供个人护理和治疗。
人形性爱机器人市场也更加成熟且不断增长。有趣的是,虽然许多人认识到与这些相关的道德和伦理问题,但在其他领域使用人形机器人似乎引起的争议较少。然而,事实证明,在实践中交付人形机器人具有挑战性。为什么会这样呢?
存在许多工程挑战,例如在不同地形上实现灵活的双足运动。人类花了大约四百万年才实现这一目标,所以我们现在的人形机器人令人印象深刻。但人类学会了结合一组复杂的传感能力来实现这一壮举。
同样,对于机器人来说,实现对各种形状、大小、重量、脆弱程度的物体的灵巧操纵是很困难的。不过,已经取得了重大进展,例如英国公司 Shadow Robot 的灵巧双手。
与覆盖着柔软而灵活的皮肤、不断感知和适应世界的人体相比,机器人的触觉能力仅限于指尖等少数接触点。
超越工厂装配线上特定任务的自动化,转变为动态世界中即兴完成的一般任务,需要在人工智能以及传感和机械能力方面取得更大进步。最后,如果你想让一个机器人看起来像人类,那么它也需要像人类一样与我们交流,甚至可能做出情感反应。
然而,这就是事情变得非常棘手的地方,因为如果我们的大脑(已经进化到能够识别交流的非语言元素)无法感知潜意识解释的所有微表情在水平上,人形机器人可能会让人感到非常令人毛骨悚然。
这些只是一些主要的研究挑战,这些挑战已经给全球机器人技术和人机交互研究人员带来了沉重的负担。在我们不断变化的嘈杂现实世界中部署人形机器人还存在额外的限制,其中包括雨水、灰尘和热量。这些条件与它们所测试的条件非常不同。因此,我们难道不应该专注于构建更强大并且不会陷入与人类相同的陷阱的系统吗?
重塑我们自己
这给我们带来了一个问题:为什么马斯克和其他许多人都专注于人形机器人。我们的机器人伙伴必须像我们一样吗?一种说法是,我们已经逐渐调整我们的世界以适应人体。例如,我们的建筑物和城市很大程度上是为了适应我们的身体形态而建造的。因此,一个明显的选择是机器人也采用这种形式。
但必须指出的是,我们的建筑环境和工具通常具有一定程度的力量、灵巧性和感官能力,这对包括残疾人在内的大量人群不利。那么,我们身边更强大的金属机器的崛起会进一步延续这种分歧吗?
也许我们应该将机器人视为我们需要创造的世界的一部分,以更好地适应人体的多样性。我们可以付出更多努力,将机器人技术集成到我们的建筑、家具、工具和车辆中,使它们更加智能、适应性更强,从而让每个人都更容易使用它们。
令人惊讶的是,当前一代有限的机器人形态未能反映人体的多样性。也许我们对人形机器人的明显痴迷还有其他更深层次的根源。创造自己版本的上帝般的愿望是反乌托邦科幻小说中一次又一次上演的幻想,科技行业很容易从中盗用想法。
或者,人形机器人可能是一个“登月计划”,一个我们都可以理解但实现起来极其困难的愿景。简而言之,我们可能并不完全确定为什么我们想要去那里,但是仅仅尝试就可能会出现令人印象深刻的工程创新。
这篇编辑过的文章是根据知识共享许可从 The Conversation 重新发布的。The Conversation。阅读原始文章。
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