物理智能正在為機器人構建人工智能，由OpenAI支持 - 彭博社

而不是專注於特定類型的機械臂或工業機器人，Physical Intelligence希望開發可應用於許多類型機器人的軟件。

攝影師：Tunvarat Pruksachat/Moment RF自最早的科幻書籍和電影以來，具有人工智能的計算機幾乎總是伴隨着同樣聰明的移動機器，如機器人和其他機器人。然而，在過去的15年左右，完全以軟件形式工作的人工智能系統比它們的移動對應物變得更加複雜。機器人可以在工廠裏製造汽車並在家裏為我們打掃衞生，但與越來越普遍的聊天機器人相比，它們能夠執行的任務範圍相對較小。

一家名為Physical Intelligence的初創公司已經着手改變這種情況。該公司由一組機器人和人工智能專家於今年成立，計劃開發可以為各種機器人和機器添加高級智能的軟件。或者，正如聯合創始人兼首席執行官Karol Hausman在Physical Intelligence成立以來的首次公開採訪中所説：“我們的目標是通過一個通用模型將人工智能帶入物理世界，該模型可以為任何機器人或任何物理設備提供動力，基本上適用於任何應用。”

由OpenAI、Google和其他公司構建的語言處理人工智能的崛起得益於互聯網和其他檔案中可用的大量文本。公司可以通過向其提供數十億個示例來訓練其人工智能模型，這些示例展示了人類如何使用單詞，這一過程有助於計算機在數學上“解決”語言。然而，從物理世界收集類似數量的數據證明要困難得多，這限制了人工智能在機器人領域的進展。

物理智能的論點是，現在是建立機器人人工智能模型的新方法的時機。該公司希望將用於構建語言模型的技術與其自身用於控制和指導機器的技術相結合。最終目標是創建一個可以作為一種通用目的機器人系統運行的人工智能。

Hausman在谷歌擔任機器人科學家的最後幾年。他的合作創始人包括Sergey Levine，他在加州大學伯克利分校擔任教授時進行了開創性的機器人工作；Chelsea Finn，斯坦福大學教授；Brian Ichter，前谷歌研究科學家；以及Lachy Groom，前支付公司Stripe的高管和知名科技投資者。據一位熟悉投資者的消息人士透露，他們的公司已從Thrive Capital、OpenAI、Sequoia Capital、Greenoaks Capital Partners、Lux Capital和Khosla Ventures籌集了7000萬美元，但該消息人士未獲授權公開談論這筆投資。

改進驅動機器人的軟件的努力已經進行了幾十年。值得注意的是，成立於2006年的Willow Garage公司花了幾年時間試圖構建一種可以在機器人之間共享併為它們提供統一基本功能集的通用軟件。儘管其軟件被許多公司和機器人開發者採用，但Willow Garage的工作並沒有帶來機器人智能的巨大飛躍，該公司於2014年停止運營。

其他公司如Rethink Robotics嘗試構建能夠通過模仿人類展示給它們的動作來學習工作的系統。最近一些初創公司已經實施了使用重複來教導機械臂拾取物體並執行類似於人類在倉庫中完成的任務的人工智能。其他公司已經開始構建人形機器人，旨在模仿人類動作。其中一家初創公司Figure AI Inc.剛剛從OpenAI、Nvidia、Jeff Bezos和微軟籌集了6.75億美元，以幫助其構建用於物流和製造設施的機器人。

而不是專注於特定類型的機械臂或工業機器人，Physical Intelligence希望開發可以應用於許多類型機器人的軟件。為了做到這一點，它已經開始創建自己的AI模型，旨在賦予機器基本的人類能力。“我認為人們用人形機器人構建的東西非常酷，”Groom説。“但是基本上讓人類有趣的是大腦，而不是我們的硬件。我們是終極通才。”

在過去幾年裏，研究人員已經發表了一系列論文，展示了機器人如何從語言和圖像AI模型中獲得新的智能水平。例如，如果你告訴一個機械臂去繫鞋帶，它可以使用AI找到關於鞋和鞋帶的基本概念，以及關於繫鞋帶通常包含的信息。雖然這是一個良好的開端，但機器人硬件仍然需要一定程度的訓練才能真正完成物理任務。這一直是一個主要挑戰，因為讓機器人執行足夠多次以學會每項新工作是耗時且昂貴的。

Physical Intelligence尚未透露它計劃如何克服這個問題。該公司的聯合創始人表示，他們不會建造自己的硬件，而是購買各種不同的機器人，並在這些硬件上訓練他們的AI模型。該公司的目標是積累迄今為止創建的最大量的機器人數據。

Physical Intelligence面臨來自Figure AI和特斯拉公司等製造人形機器人的公司，以及其他致力於通用機器人軟件的公司的競爭。例如，七年前成立的初創公司Covariant本週早些時候表示，他們也一直在開發一種新型機器人模型，利用語言、圖像和視頻AI進步來提高其機械臂的能力。

身體智能的聯合創始人表示，他們已經在解決人工智能在機器人領域的挑戰多年，並開發了新穎的方法來解決那些讓其他人進展緩慢的問題。Levine説：“從現實角度來看，我認為我們需要長期而非常認真的研究工作才能實現這一目標。但有足夠的跡象表明，現在使用機器人在現實世界中遇到的最大障礙現在是可以解決的。”