丽莎老师讲机器人之机器人可以自学单手解魔方了欢迎收听丽莎老师讲机器人,想要孩子参加机器人竞赛、创意编程、创客竞赛的辅导,找丽莎老师!欢迎添加微信号:153 5359 2068,或搜索微信公众号:我最爱机器人。最近伊隆·马斯克创办的人工智能组织 OpenAI 展示了机械手 Dactyl ,已经学会了单手解魔方,而这项技能是 Dactyl 自学而成的。在视频中可以看到, Dactyl 解魔方的手法还稍显笨拙,需要花费 4 分钟左右才能完成,这比起熟练的魔方高手还是有很大差距。但解魔方的手速并不是 Dactyl 新能力的重点,而是这意味着我们距离理想中的 AI 机器人更近一步了:那是一种可以通过学习执行各种现实任务的机器人,而且无需经过长达数月到数年的训练,甚至无需专门编程。实际上,机器人解魔方并不是什么新鲜事。2016 年半导体制造商英飞凌制造的一个机器人,能在不到 1 秒钟之内复原一个魔方,远远超过了人类的最快纪录。两年后麻省理工学院开发的一款机器人把将这个时间缩短到了 0.4 秒。但这些机器人的形态大都和人手很不一样,这样的设计也注定了无法完成更多不同的任务。而 Dactyl 采用的是模仿人手的 24 关节机械手,研究人员希望 Dactyl 能学习如何像人类一样来控制这些关节。其实很多机器人都能轻易解魔方,但 Dactyl 与这些机器人最大的不同在于,那些机器人是制造出来专门用于解魔方的,但 Dactyl 却能完成更多任务。研究人员正在尝试制造一个通用的机器人,能像人手一样完成多种操作,而不是局限于某项特定任务。 Dactyl 真正了不起的地方不在于能单手解魔方,而是如何学习这项技能的过程。因为在整个过程中,研究人员其实并没有专门为机械手的操作进行编程,一切都要靠 Dactyl 自己领悟。而要让机器人「自学成才」则离不开人工智能。Dactyl 采用的是一种在虚拟环境中进行的深度学习模型,这种虚拟环境的训练模式有一个好处,那就是不会耗费现实世界的时间,此外还不用担心机器人在训练中摔坏或者伤害他人。Dactyl 在虚拟世界中积累数万年的训练经验,但在现实中只过了几个月时间,颇有点「山中方一日,世上已千年」的感觉,这种训练方式大大缩短了 AI 的学习时间,背后则需要数千个超高性能的 CPU 和 GPU 同时运行。通过这种训练而成的 Dactyl 还能自行应对各种突发状况,比如在解魔方过程中研究人员不断用一些物体去戳它,还用纸屑和泡沫进行干扰,但 Dactyl 依旧能完成任务,而在训练中没有模拟过这种情形。现在机器人之所以无法像人类一样掌握多项技能,是因为机器人要完成一项简单的任务,也需要大量的训练,完成新任务则要从头开始训练,即便是波士顿动力的网红机器狗也无法实现自主操作,如果没有专门编程和人工干预连基本的动作都难以完成但如果机器人的 AI 算法可以像人类一样建模,就能快速掌握多项技能。正如 OpenAI 所说,Dactyl 是迈向未来机器人的一小步,但却至关重要,能让人工智能不再依赖人类,代替人类完成更多复杂的体力劳动。
No persons identified in this episode.
This episode hasn't been transcribed yet
Help us prioritize this episode for transcription by upvoting it.
Popular episodes get transcribed faster
Other recent transcribed episodes
Transcribed and ready to explore now
Trump $82 Million Bond Spree, Brazil Tariffs 'Too High,' More
16 Nov 2025
Bloomberg News Now
Ex-Fed Gov Resigned After Rules Violations, Trump Buys $82 Mil of Bonds, More
16 Nov 2025
Bloomberg News Now
THIS TRUMP INTERVIEW WAS INSANE!
16 Nov 2025
HasanAbi
Epstein Emails and Trump's Alleged Involvement
15 Nov 2025
Conspiracy Theories Exploring The Unseen
New Epstein Emails Directly Implicate Trump - H3 Show #211
15 Nov 2025
H3 Podcast
Trump Humiliates Himself on FOX as They Call Him Out
15 Nov 2025
IHIP News