OpenAI的人工智能机器人学会了如何单手解魔方

人工智能研究组织 OpenAI 在机器人技术领域取得新的突破，标志着通用自学机器人的发展迈入新的里程碑。其机器人部门宣布，去年研发的人形机器人手 Dactyl 已经掌握单手解魔方的技能。OpenAI 视此为机器人硬件的灵巧性和自身 AI 软件的一次巨大进步。这使得 Dactyl 能够在面对真实的物理挑战之前，通过虚拟模拟学习新任务。

在展示 Dactyl 新技能的演示视频中，我们看到机械手通过略显笨拙但极其准确的动作完成了一个完整的魔方求解。虽然这一过程需要数分钟，但 Dactyl 最终成功解开了这个难题。尽管行动看起来有些令人不安——机械运动显然不如人类流畅，尤其是与人类数秒内解决魔方的速度和自然灵巧相比显得脱节——但这仅仅是表象。

对于 OpenAI 而言，Dactyl 的成就代表着向更广泛的人工智能和机器人行业目标迈进的重要一步。这个目标备受瞩目：开发一个机器人，它能够学习执行各种现实世界的任务，而无需长时间的训练或专门的编程。Dactyl 的进步展示了机器人技术的新方向，即机器能够在无需人类过多干预的情况下，适应并学习新的任务和技能。这一成就预示着未来机器人的潜力，它们将变得更加智能、灵活，并在各种领域发挥重要作用。随着 Dactyl 的不断进步，我们有理由相信，通用自学机器人的时代即将到来。图像：OpenAI

引言：当谈及解魔方，许多机器人展现了惊人的速度。OpenAI的研究科学家兼机器人技术负责人彼得·韦林德（Peter Welinder）分享了他的见解。

彼得·韦林德的观点：

“许多机器人确实能迅速解魔方。但它们之所以能做到这一点，关键在于它们是专为解魔方而制造的。”彼得·韦林德指出，“这与我们在OpenAI所做的工作有着本质的不同。我们的目标是构建一个通用机器人，就像人类的手能做很多事情，而不仅仅是完成一项特定任务。我们正在尝试构建更通用的机器人技术。”

机器人的发展历程：

在过去的几年里，解魔方的机器人技术已经超越了人类手和头脑的极限。例如，在2016年，半导体制造商英飞凌开发了一种专门用于解魔方的机器人，它在一秒内完成了任务，打破了当时低于5秒的人类世界纪录。技术的飞速发展在两年后得到了进一步的见证，麻省理工学院研发的机器在不到0.4秒的时间内完成解魔方。

创新的自解魔方：

到了2018年底，一个名为Human Controller的日本YouTube频道利用连接到可编程伺服电机的3D打印核心，开发出了自己的自解魔方。这些创新不仅展示了机器人在解魔方方面的超凡能力，更展现了其在自动化和人工智能领域的无限潜力。这些机器人的发展，不仅仅是解魔方的速度竞赛，更是人类对技术和创新的不断追求与探索。

在OpenAI的视野中，机器人的未来不仅仅是解决单一任务，而是像人类一样，拥有广泛的能力，能够适应多种环境和任务。这是一个宏大且令人兴奋的目标，预示着未来科技的无限可能。多年来，机器已经展现出了超越人类的魔方解算速度。换句话说，针对特定任务进行编程的机器人，通常能够在执行该任务时超越人类的表现。对于解魔方这类任务，软件早已驾轻就熟。即便是人形机器人，开发一个解决魔方的机器人也并不是什么新鲜事，特别是在Dactyl机器人运行缓慢的情况下。

OpenAI的Dactyl机器人及其背后的软件，却在设计与用途上与专门的魔方解算机有着显著的不同。正如Welinder所言，OpenAI的机器人研发工作并非为了在狭窄的任务中取得卓越成果，因为这样的目标只需开发出更优秀的机器人，并进行相应的编程即可达成，即使不使用现代人工智能技术也能完成。

相反，Dactyl机器人是从头开始作为自学机械手进行开发的，它能够像人类一样应对新任务。它借助的软件进行训练，以目前一种基本的方式试图复制数百万年的进化过程——那些帮助我们在孩童时期就本能学会使用双手的进化。这是一项革命性的技术突破，将人工智能与机械手臂的潜力发挥到极致，为我们展示了一个全新的、智能化的未来。探索未来科技：OpenAI与机器人的奇幻之旅

想象一下，科幻小说中的类人机器人在现实中得以实现，它们不仅可以在社会中安全地运行而不会带来风险，还可以在混乱的城市街道和工厂车间完成各种任务。这正是OpenAI追求的梦想。但在此之前，他们需要掌握如何训练机器人以执行复杂的现实任务。这并非易事，OpenAI正以其独有的方式逐步攻克难关。

学习如何解决魔方，对于机器人来说，是一个挑战与机遇并存的课题。虽然互联网上已有众多免费软件可以帮助完成这一任务，但OpenAI选择了不同的路径。他们并没有为机器人编程特定的手部动作，而是赋予其自我辨识的能力。机器人团队为手部设定了解决魔方问题的最终目标，并采用了现代人工智能的力量——特别是基于激励的深度学习品牌——来帮助机器人独立寻找解决方案。这种方法与OpenAI开发其世界级Dota 2机器人的方法如出一辙，显示了其在人工智能领域的深厚实力。

训练AI代理执行现实世界任务，相较于虚拟任务如玩电脑游戏等，历来是一大难题。原因在于现实世界任务的复杂性及不确定性远高于虚拟世界。在虚拟世界中，我们可以借助数千个高端CPU和超强大的GPU并行工作来加速训练过程。但对于物理机器人来说，执行相同级别的训练是不可行的。OpenAI正在开创一种新方法：使用模拟环境代替现实世界的机器人训练。这一方法几乎未被机器人行业尝试过。通过这种方式，软件可以在许多不同的计算机上同时进行广泛的练习，希望其在面对真实的机器人时能够保留所学的知识。

这是一个充满挑战与机遇的时代，随着科技的飞速发展，我们距离科幻小说中的世界越来越近。OpenAI的努力为我们揭示了未来可能的美好场景，也让我们对未来充满了期待。OPENAI的DACTYL机械手：AI软件驱动的革新之路

尽管人工智能（AI）在诸多领域取得了显著进展，如自动驾驶汽车、机器翻译和图像识别，但在机器人技术方面，商业应用仍面临诸多限制。当前，大多数商业机器人依赖于精确编程，而非AI技术。这背后的原因在于，传统的机器人编程依赖于非常专业的算法来解决特定任务，要求拥有机器人操作环境的精确模型。

想象一下工厂机器人，它们的工作环境是固定的，任务也是明确的。由于拥有精确的模型和环境知识，机器人能够准确地拾取特定的部件。这也导致了机器人的多才多艺程度有限。想要让机器人完成不同的任务，需要重新编程并投入大量的时间、精力和金钱。没有适当训练的机器人在面对简单任务如开门或煎鸡蛋时都会遇到困难。这与人类的直观性和灵活性形成了鲜明对比。

尽管如此，OpenAI的DACTYL机械手却为我们展示了AI在机器人技术中的潜力。这款机械手由AI软件提供支持，代表着现代人工智能技术在机器人领域的一次重大尝试。OpenAI的目标是模仿人体的复杂性，让机器人能够更自然地模拟人类行为。尽管我们距离实现像人类一样的全方位机器人还有几十年的距离，但DACTYL机械手无疑为我们指明了前进的方向。

揭示Dactyl机械手的独特之处：一款仿人手的24关节机械手，而非传统的爪形或钳形设计。其背后的软件历经数千年的模拟训练，使Dactyl得以像人类一样灵活利用所有关节。正如OpenAI所说：“模拟是现实世界的预训练。”图片来源：OpenAI。

想象一下，在现实世界的机器人上训练算法，这无疑大大简化了任务。今天的算法需要大量的数据。对于复杂的任务来说，你需要像经验丰富的工人一样熟练操作机器人。对此，韦尔林德解释道：“即使对人类而言，学习操作手部也需要数年时间，而人类已经通过数百万年的进化获得了这种能力。”在现实世界中训练机器人是一项巨大的挑战。

当面临真正的立方体挑战时，Dactyl 展现出惊人的自适应能力。它依赖自身的训练，即便在从未明确接触过的条件下，也能自行解决任务。这包括戴手套操作、两指粘连等复杂情况，甚至面对 OpenAI 成员不断的干扰——用其他物体戳它，喷洒如气泡和五彩纸屑般的纸片。

在此之前，OpenAI 通过模拟训练让 DACTYL “历练”了数千年，为现实世界的挑战做好准备。这种模拟训练让 Dactyl 在面对现实世界的复杂环境时，展现出惊人的稳健性。

“令我们惊讶的是，尽管受到这些干扰，机器人仍然能够成功转动魔方。”OpenAI 机器人团队的负责人 Matthias Plappert 说到，“这在训练中并未涉及。”

Dactyl 的新技能之所以重要，是因为它对机器人硬件和 AI 培训的发展都具有重大影响。即使是行业领先的机器人，如波士顿动力公司开发的类人机器人和类狗机器人，也需要大量的特定任务编程和频繁的人工干预才能执行任务。

Dactyl 的出现代表着机器人技术的一大进步。OpenAI 表示，Dactyl 是朝着制造能在体力劳动、家务活动甚至人类共同工作中发挥作用的机器人迈出的重要一步。这不再是封闭环境中、严格按照程序运行的机器，而是能够适应各种环境、自主解决问题的智能机器人。Dactyl 的成功为我们展示了一个机器人技术的新时代，一个更加智能、更加自主的机器人的时代正在来临。展望未来，机器人需要具备学习新任务与适应多变环境的能力，这一点与人工智能的灵活性和实体机器的稳健性同样关键。这些手段已经开始展现出解决现实世界复杂性和混乱局面的潜力，普拉珀特对此表示肯定。他提到，“它们就像是解决我们生活中遇到的种种挑战的钥匙。”