谷歌制定新“机器人守则” 确保科幻片不会成真
谷歌旗下的 DeepMind 机器人团队公布了三项新进展，称这将帮助机器人在实验室外做出更快、更好、更安全的决策。其中一个包括一个通过“机器人守则”收集训练数据的系统，以确保你的机器人办公室助理可以为你取更多的打印纸，但不会攻击碰巧挡道的人类同事。 谷歌的数据收集系统 AutoRT 可以使用视觉语言模型 (VLM) 和大型语言模型 (LLM) 协同工作来了解其环境，适应不熟悉的长井，并决定适当的任务。 《机器人守则》的灵感源自阿西莫夫的《机器人三定律》，它被描述为一套“以安全为中心的提示”，指导操控机器人的 AI 避免选择涉及人类、动物、尖锐物体甚至电器的任务。 为了提高安全性，DeepMind 对机器人进行了编程，如果其关节上的力超过一定阈值，就会自动停止。机器人包含一个实体的终止开关，人类操作员可以使用它来立即关闭机器人。在七个月的时间里，谷歌在四栋不同的办公楼中部署了由 53 台 AutoRT 机器人组成的车队，并进行了 77,000 多次试验。一些机器人由人类操作员远程控制，而另一些机器人则根据脚本或使用谷歌的机器人变压器（RT-2）AI 学习模型完全自主地操作。 试验中使用的机器人以实用性为主，只配备了摄像头、机械臂和移动底座。 “对于每个机器人，系统都使用 VLM （AI视觉语言模组）来了解其环境和视线内的物体。接下来，LLM （AI大型语言模组）会建议机器人可以执行的一系列创造性任务，例如“将零食放在台面上”，并扮演决策者的角色，为机器人选择合适的任务来执行。
谷歌旗下的 DeepMind 机器人团队公布了三项新进展，称这将帮助机器人在实验室外做出更快、更好、更安全的决策。其中一个包括一个通过“机器人守则”收集训练数据的系统，以确保你的机器人办公室助理可以为你取更多的打印纸，但不会攻击碰巧挡道的人类同事。
谷歌的数据收集系统 AutoRT 可以使用视觉语言模型 (VLM) 和大型语言模型 (LLM) 协同工作来了解其环境，适应不熟悉的长井，并决定适当的任务。 《机器人守则》的灵感源自阿西莫夫的《机器人三定律》，它被描述为一套“以安全为中心的提示”，指导操控机器人的 AI 避免选择涉及人类、动物、尖锐物体甚至电器的任务。
为了提高安全性，DeepMind 对机器人进行了编程，如果其关节上的力超过一定阈值，就会自动停止。机器人包含一个实体的终止开关，人类操作员可以使用它来立即关闭机器人。在七个月的时间里，谷歌在四栋不同的办公楼中部署了由 53 台 AutoRT 机器人组成的车队，并进行了 77,000 多次试验。一些机器人由人类操作员远程控制，而另一些机器人则根据脚本或使用谷歌的机器人变压器（RT-2）AI 学习模型完全自主地操作。
试验中使用的机器人以实用性为主，只配备了摄像头、机械臂和移动底座。
“对于每个机器人，系统都使用
VLM （AI视觉语言模组）来了解其环境和视线内的物体。接下来，LLM （AI大型语言模组）会建议机器人可以执行的一系列创造性任务，例如“将零食放在台面上”，并扮演决策者的角色，为机器人选择合适的任务来执行。
