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OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

人工智能
據VentureBeat報道,OpenAI聯合創始人、機器人團隊負責人Wojciech Zaremba表示,目前公司已經將重心轉移到其他領域。

 本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

剛剛,OpenAI突然宣布解散機器人團隊!

據VentureBeat報道,OpenAI聯合創始人、機器人團隊負責人Wojciech Zaremba表示,目前公司已經將重心轉移到其他領域。

OpenAI機器人團隊最著名的研究,是它研發的機械手,單手就能擰魔方:

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直到今年1月,他們還發表了一篇用單一策略解決多類機器人任務的論文:

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

對于OpenAI的決定,許多網友表示遺憾。

有網友非常震驚:我真的非常喜歡他們的一篇機器人論文(文末有鏈接)!

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

斯坦福AI Lab在讀博士生Andrey Kurenkov對此不太驚訝,但也表示難過:

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

機器人研究確實非常困難!

此前主要研發機械手

技術來看,早在2017年,OpenAI的機器人團隊,就發布過用于模擬機器人控制的開源軟件Roboschool

2018年,團隊研發出來的機械臂已經能自如地“盤核桃”,即靈活把玩木塊:

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

2019年誕生的“單手擰魔方”的機械臂,是團隊這兩年打造的機械臂“結晶”。

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

不過,從擰魔方的耗時來看,這個機械手并不算非常出色。比較創新的地方在于,它能在被捆綁、干擾的情況下也完成擰魔方的動作,適應能力非常強:

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

但后來,團隊似乎在AGI機器人的研究上遇到了瓶頸。

據VB報道,去年10月,OpenAI的一位發言人在聲明中表示:

去年10月,在通過Rubik’s Cube等項目在強化學習領域達到SOTA后,我們就決定不再繼續進行機器人研究。

我們認為,根據人類反饋進行強化學習的AI能取得更好的效果。

方向來看,機器人團隊曾經確實是OpenAI的戰略之一。

其一,如何實現更高級的AI。語言團隊認為,可以讓機器通過單純的語言學習重塑對世界的理解;機器人團隊則認為智能的發展需要突破物理的限制。

其二,如何讓AI更安全,例如,AI如何正確反映人類的價值觀。

這些戰略都與AGI有關,但從“解散機器人團隊”這一舉動來看,OpenAI應該改變了行動的方向。

這也在Wojciech Zaremba的采訪中得到了證實,他表示,OpenAI正轉向“更容易獲取數據”的領域:

如果我們是一家機器人公司,或許會繼續在機器人技術上有所發展。但現在來看,我們離AGI似乎還缺些什么其他的東西。

對于OpenAI來說,這是目前最好的決定

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△OpenAI機器人團隊領導人Wojciech Zaremba

“目標沒變,還想做AGI”

當然,從OpenAI近期的動向就能看出,他們的AGI(通用人工智能)目標還是沒變。

無論是去年推出的GPT-3,還是今年年初發布的DALL·E,都是能完成多個任務的大語言模型。

以DALL·E為例,本質上它就是一個創意生成器,能聽懂描述性語言,并合成想要的設計圖像,能控制包括物體、年代等多種細節在內的物體屬性。

OpenAI解散機器人團隊,曾試圖造AGI機器人,創始人:最好的決定

但據VB分析,OpenAI放棄機器人團隊,可能也有“經濟上的原因”。

畢竟雖然號稱“非營利公司”,但OpenAI目前的合作也正在變得更加商業化。

除了在2020年底接受10億資金后,開放GPT-3接口給微軟使用以外,微軟目前還宣布,會將GPT-3與旗下的Power Apps進行“深度”整合。

類似的公司例子也有不少,像谷歌旗下的DeepMind就一直在燒錢,最近也開始將目光放在更容易商業化的應用上,例如預測蛋白質折疊的AlphaFold2

行業來看,研究機器人的許多公司及項目,現狀也并不很好。

工業機器人Rethink Robotics在尋求收購失敗后倒閉破產;波士頓動力被谷歌收購后,又賣給軟銀,現在又被現代接盤;本田公司的Asimo robotics項目,目前已經退役。

現在,OpenAI解散機器人團隊,看來將研究的“理想”轉變為“現實”,確實沒那么容易。

OpenAI部分機器人論文:

[1]機械手:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf

[2]The assymetric self play paper:https://arxiv.org/abs/2101.04882

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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