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OpenAI开发了一种模型，能够单手解决魔方。图片来源:OpenAI
根据OpenAI创始人之一Wojciech扎该公司最近解散了其机器人团队。这是扎伦巴在权重偏见节目主持人卢卡斯·比瓦尔德最近接受了播客采访,在这个故事中首次报道VentureBeat上。
“实际上，我非常相信机器人(团队)在这个方向采取的方法，但从AGI(人工通用智能)的角度来看，我认为实际上有一些组件缺失。所以当我们创建机器人(团队)时，我们认为我们可以在自动生成数据和强化学习方面走得很远，”Zaremba说。
扎伦巴补充说，他对OpenAI在机器人领域的投资并不后悔。“我认为我们对其他项目有很多见解。我也认为我们创造了惊人的技术。”
公司将继续在其他有足够培训数据的领域进行投资。在扎伦巴看来，一旦有足够强大的视频模型来支持建立可行模型所需的训练数据集，这个领域的工作可能会继续下去。Zaremba说:“视频模型的问题是，它们比文本模型需要更多的计算。”
权重与偏见播客采访Wojciech Zaremba
该公司利用人工智能工具训练机器人手通过操纵魔方来解决魔方问题。本研究的成果可以在以下视频中看到:
如果你真想深入研究，去看看关于用机器人的手解魔方．
外卖
如果你是一名人工智能研究人员，那么《权重与偏见》对Zaremba的采访将是一次有见地的采访。目前，人工智能的状态正在迅速发展，但我们距离人工一般智能仍有几十年的距离。Zaremba指出，计算和缺乏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，在决定一个问题是否可以用人工智能解决时，你必须先问“是否有足够的数据来训练模型”。理想情况下，对于基本数据集，这是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仍处于起步阶段。虽然人工智能可以快速识别故事中的语法错误，甚至自动推荐短语，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概述和股票新闻，但要写这篇报道却很困难。人工智能可以用来阅读产品标签，并从麦片盒的视觉图像中提取/生成产品数据，但是，它还不能生成你在亚马逊产品描述页面中看到的营销文案。
现在考虑一下基于机器人的广义抓取问题有多困难，你就会明白为什么OpenAI(暂时)放弃了对基于人工智能的机器人建模的追求。这并不是说不应该继续在这一领域进行研究，但它承认市场还不够成熟，这是可行的(在OpenAI看来)。
还有，看看我们最近的Ambi机器人公司创始人肯·戈德堡为您带来机器人报道播客在书中，他讨论了Ambi将基于人工智能的机器人抓取解决方案产品化的方法。
就好像我们可以建立一个随机抽取文本的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中获取知识。这就消除了“缺少数据”的问题。
这里有一些视频，展示了一个机器人用一种更简单的方式实现了类似于OpenAI系统的手持式操作，不需要学习，不需要数据，不需要数百万个参数和数千年的模拟经验:
https://www.youtube.com/watch?v=tnq0xXMUbhc&list=PLb-CNILz7vmt6Ae_yD9i15TrCw0S8bKCn
这种方法并没有产生解决魔方的动作序列，而是产生执行这些动作的运动动作。要解决立方体和其他排列问题，你需要代数智能——OpenAI还没有解决这个问题。
好工作奥利弗!