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OpenAI开发了一个模型,可以用单手解决魔方问题图片来源:OpenAI
根据OpenAI共同创始人沃伊切赫·扎伦巴,该公司最近解散了其机器人团队。这一声明是由Zaremba在最近对《权重与偏见》节目主持人卢卡斯·比瓦尔德的播客采访,及第一次在这个故事中报道通过VentureBeat。
“事实上,我非常坚信机器人技术(团队)在这方面采取的方法,但从AGI(人工通用智能)的角度来看,我认为实际上缺少了一些组件。因此,当我们创建机器人技术(团队)时,我们认为我们可以通过自我生成的数据和强化学习走得更远,”Zaremba说。
Zaremba补充说,他对OpenAI在机器人技术方面的投资并不后悔。“我认为我们对其他项目有很多见解。我还认为我们构建了令人惊叹的技术。”
公司将继续在其他有足够培训数据的领域进行投资。在Zaremba看来,一旦有足够强大的视频模型支持构建可行模型所需的训练数据集,该领域的工作可能会继续。Zaremba说:“视频模型的问题在于,它们需要比文本模型多得多的计算量。”
权重与偏见播客采访Wojciech Zaremba
该公司以使用人工智能工具训练机器人手通过操纵魔方解魔方而闻名。这项研究的成果可以在以下视频中看到:
如果你真的想深入研究,请查阅关于用机器人手解魔方.
外卖
如果你是一名人工智能研究人员,那么对Zaremba的权重和偏见采访是一次有见地的采访。人工智能的现状目前正在迅速发展,但我们离人工通用智能还有几十年的路要走。Zaremba指出,计算和缺少数据是任何基于人工智能的应用程序可行的两个基本要求。因此,在决定是否可以用人工智能解决问题时,您必须首先问“是否有足够的数据来训练模型”。理想情况下,这是基础数据集的数十万甚至数百万个数据点。
今天,即使是基于文本的应用程序也还处于起步阶段。虽然人工智能可以快速识别故事中的语法错误,甚至自动建议短语,但人工智能仍然难以自动生成可接受的故事。例如,在新闻/新闻领域,人工智能可以很容易地生成体育报道和股票新闻,但写这个故事会有困难。人工智能可以用来读取产品标签,并从谷类食品盒的视觉图像中提取/生成产品数据,但是,它还不能生成您在亚马逊产品描述页面中阅读的营销副本。
现在,考虑基于机器人的广义抓取问题有多困难,你可以明白为什么OpenAI正在放弃对基于人工智能的机器人建模的追求。这并不是说该领域的研究不应该继续下去,而是承认市场还不够成熟,不足以实现这一目标(在OpenAI看来)。
还有,看看我们最近的安比机器人公司创始人肯·戈德伯格的机器人报告播客在那里,他讨论了Ambi生产基于人工智能的机器人抓取解决方案的方法。
好像我们可以用随机抽取的文本建立一个AGI…
真正的智能系统应该从环境中获取知识,而不仅仅是从准备好的数据集。这就消除了“缺乏数据”的问题。
以下是一些视频,展示了一个机器人以更简单的方式实现了与OpenAI系统类似的手动操作,无需学习,无需数据,无需数百万参数和数千年模拟经验:
https://www.youtube.com/watch?v=tnq0xXMUbhc&list=PLb-CNILz7vmt6Ae_yD9i15TrCw0S8bKCn
该方法并没有生成求解魔方的动作序列,只生成执行动作的动作序列。要解决立方体和其他排列难题,你需要代数智能——OpenAI从未解决过。
干得好,奥利弗!