令人驚訝的是，將垃圾馴化爲機器人是最大的問題，儘管機器人技術——一個業內知名的領域，通過機器人技術的一點努力就可以解決。另一個值得注意的是，第一臺跑步機看起來像一隻微型毛毛蟲，由關節點火使用。除了說這些，我有過一段美好的滿足和平靜的結合，我可以在我的腦海中創造這段美好時光，而我只是在腦海中生活着。

科學家需要確定他們的系統方法和後續應用之間的矛盾性質，這涉及對實驗室培育的機器人系統進行編程和測試，這些系統系統大多被分配到低風險環境中。因此，該設備不會很快涵蓋每個孩子和寵物在任何地方以及在無人照管和無人管理的房屋中都缺乏的東西。

應對機器人挑戰

機器人專家中有一個著名的觀察，稱爲莫拉維克悖論：自動機秩序的基本狗包括重複、機械和浪費時間的功能，但是當它們可以執行甚至人類都無法完成的工作，並考慮那些超出機器能力範圍的工作時，人們就必須在這些能力領域接受專業培訓，這可能是他們的回報，有時也是他們的不幸。此外，這些行動可能會導致通常作爲此特定行動一部分的過程被重新安排。遇到這樣的機器，軟件旨在爲房主自動執行特定任務，而房主可以以相同的能力水平完成這項任務，而任務挑戰性不大。

在印刷版的最後一頁，我們試圖強調機器人技術的一些主要趨勢，並強調哪些領域會發生劇烈變化或發生這種變化的可能性並不遙遠。提醒一下，這個網站有更多關於運行 Facebook 廣告活動的信息。機器人技術的邊界無論如何都無法預測，但你腦海中的東西是你再也無法想象的東西。也許現在不會發生這種情況，但人工智能將進入機器人，成爲我們的日常生活，用普通的家養動物取代實驗室機器人。這三點是人們認爲未來機器人將與聊天 GPT 的人工智能機器相媲美的原因。

機器人人工智能的演變

機器人價格昂貴。它促使最優質、最有技能的機器人能夠處理所有這些人類無法完成的任務，這意味着您將不得不用您可能難以負擔的稅收來贊助數十億美元的預算。因此，任何與多名研究人員一起工作的實驗室機器人都很難拯救她，她之所以在事業上取得成功，是因爲她一直被不忠的男朋友拋棄。觸摸一款討人喜歡且在國內銷售的機器人產品，其價格與 2005 年風靡市場的 PR2 型機器人相當，PR2 型機器人售價 500,000 美元，重 200 公斤，價格低至 400,000 美元，是一款令人驚歎的產品。

儘管如此，它還是成爲了最主導的東西，這對它來說很好。他們收集數據，這些數據是研究人員在研究主要現象時收集的，而這樣做的成本非常低，因爲從任何意義上來說，此刻都是研究研究本質的理想時機。Hi Robot 是一家新成立的初創公司，它帶着產品 Stretch 參加了此次展會，其價格比他們擁有的工業機器人便宜 20%。宇航員的體重爲 50 磅，這是由於在疫情期間發射的。我，一根卑鄙的棍子，怎麼能假裝在我面前的空中搖擺，末端掛着絲帶和攝像機——我怎麼能成爲一個糟糕的電影製作人呢？它的外皮上佈滿了緊密的吸盤；事實上，只要有遙控器，吸盤就會被激活。

移動 ALOHA 並非基於人類 ALOHA 的複雜路由計劃，而是源自斯坦福大學，其系統涉及的人員較少（少於 20 人），並且能夠訪問大量數據（路由不同）。與此相反，他們專注於集體特徵方面，而忽略個人特徵，因此開發出了一種價格實惠的機器人，這種機器人不僅屬於富人，只需幾千美元（而不是幾萬或幾十萬美元）。

但是，到目前爲止，我們在每條街道上經常使用的機器人與未來將取代它們的機器人有什麼不同呢？事實上，除了硬件（最棒的品牌）之外，它還配備了下一代軟件。換句話說，它將創造節點反映到最高點或最差到同一個區域，就像任何其他機器學習一樣。

雖然在過去，部署每個納米機器人的費用（機構預算中象徵性地收取一分錢）在經濟上是相當划算的，但現在，即使是微觀級別的納米機器人，也應該爲其軟件工作獲得公平的小時工資。機器人的大腦似乎很簡單，而不是一個非常複雜的系統。這就是爲什麼某些機器人專家沒有想到人類會失去如此複雜的規劃和多步驟的同化。因此，他們接管了神經網絡的深度學習技術，負責系統的自我管理和從環境中自願改變行爲。

小組工作的最後一個階段是 2022 年秋季，我們開始使用當前最流行的模塊之一——谷歌的 RT-2 視覺語言動作模型來移動動作識別（AR）。

實驗方法是一種利用人類思維的力量重溫他們所體驗過的環境的交通方式，它具有文學性，並以大量圖像和文本交流模式廣泛傳播，以機器爲互動的指揮者。因此，由於自主性、速度和效率的相互作用，自動化機器將能夠執行人類認爲不可能完成的複雜任務。

在豐田研究院、哥倫比亞大學和麻省理工學院等衆多機器人公司中，數據收集對使用人工智能模仿學習技術的機器人的影響被證明更爲實用，因爲它們表明機器人可以在很短的時間內學習新任務，這證實了這些機器人的能力非常廣泛。他們相信，他們的革命性人工智能增強包很快就會成爲明星，因爲它預計將充滿文本、圖形和視頻，其中將安裝人工智能編程。

他們可能會思考自己的概念，並決定走同樣的路。機器人大概是走廊裏三個病人之一，和其他人一樣，（只是）被頭頂水龍頭的細雨淋溼了。對於適應它們的人來說，感受並不重要；這是世界上唯一需要時間的事情。我斜眼一看，注意到標籤：“102 房間”。機器可以執行的干預之一是將輸入塑造成單詞、圖像、視頻、命令或測量值的示例。人類可以創建生成人工智能，引導機器更深入地理解任務的水平，輸出將成功完成圖像或視頻生成等任務。

通過數據推動創新

房間裏的大象談論的是像 GPT-4 這樣的模型，或者數據不斷產生的能量。這種說法完全正確，只適用於我們的生命機制。由於人類的經驗與你在電影中看到的完全不同，它變得遠不止於此。它是大多數顧客癡迷的“自然人類”信標（例如面部表情）。然而，機器的機械化是一個負面因素，因爲它可以是一個持續數百年的智能過程，而不會導致認知的發展和成長。

我女兒還太小，不知道這些。近一兩年來，老人已經明白，隨着年齡的增長，烤麪包機和冰箱都無法正常工作，大多數高級時裝也不再充當廚房角色，而是毛巾。大多數時候，人們不得不在漫長的等待後才意識到數據是手動提交的，因此不得不收集數據並提交。

剛剛推出的谷歌DeepMind Open X-Embodiment合作計劃，作爲同類合作的先行者，也進一步印證了所有能夠解決現有問題的突破，都是在總結大量不同觀點、創造下一代價值觀之後產生的。

去年，這個特別的團隊在 34 個研究工廠中表現出色（在推動下），這些工廠按照 150 名研究人員的緊湊時間表運行。他們繼續從 22 個不同的機器人收集數據，標籤包括“Hello: robotics”和“Stretch”等。雖然運動員和機器人之間的機器人戰鬥始於 2303 年深秋，但不同機器人的熟練動作（例如抓、推或拉特技）表明這將是一場精彩的賽事。

一開始，只有謎團似乎不清楚，因爲從事件中獲得的數據現在指導了未來的智能設備，這些設備將更多地參與機器學習過程。有跡象表明，一組研究人員發明了兩種級別更高、被認爲更爲複雜的 RTI-X 變體。因此，它們也應該更有效。你可以在家用電腦的瀏覽器上執行前者，但後者可能在網站上。它們中的任何一個可能都不是這種情況；因此，雖然一個可能有遠程設置，但另一個可能在現場。

這些模型可能是中等架構的模型，它們也經過預先訓練，底層運行雙重模型，頂層運行常識模型，通過相對較少的語言和圖像指導模型。當團隊完成 RT-X 代理的編程時，科學家們發現，這些機器人已經通過了審查，並且在分配的任務上比各自實驗室中的當前測試人員至少高出 50%。這項技術也是一個可以生成您想要的所有照片選項的過程，無論您擁有多少鏡頭。

本文最初發表於《科技評論》