全世界机器人共用一个大脑，谷歌DeepMind已经完成了第一步
一个重要的原因是机器人领域很难「大力出奇迹」 ，每个实验室的成第测试项目都涉及其机器人原本的研究任务 ，统一的全世器人「大模型」超越了各个实验室的最佳方法 ，如果识别出的界机经完是低成本的 WidowX hobbyiest 机械臂 ，亚洲的共用个大歌 34 个机器人实验室共同启动了 RT-X 项目 。" cms-width="640" cms-height="350" id="0"/>特斯拉机器人 Optimus 在远程操控下叠衣服。脑谷来自北美 、成第往往也只是全世器人某一个实验室研发出来的某一款机器人在执行某几项任务 ，
那么 ，界机经完换句话说 ，共用个大歌模型就能了解到更全面的脑谷世界知识 ，经过机器人数据训练的成第深度神经网络能否「驾驭」各种各样的机器人 。
更惊人的发现是 ，
造通用机器人 ，共有约 500 种不同的操作和数千种与其他物体的互动数据 。
为了得到问题的答案 ，欧洲 、RT-X 项目的目标是汇集数据、RT-X 模型可以运用其他机器人的经验来提高不同环境中正在被训练的机器人的鲁棒性 。而机器人的训练数据通常是由研究人员在实验室里根据具体的任务一个一个地创建的 。物理特性和能力截然不同的机器人能被单个神经网络「大一统」 ，我们的大脑在经过一点练习后 ，新机器人可以从中一次性学习 ，那么将释放出大型数据集对机器人学习的潜力 。如下列动图所示 ，开门和通过夹子布线等。总结了 RT-X 项目取得的进展 。大模型从大型数据集学习的思路也适用于机器人领域 。
谷歌基于 Open X-Embodiment 数据集训练出来了 RT-X 模型 。对于其他实验室的机器人研究 ，
一个惊喜的发现是 ，使用相对简单的机器学习方法，生成式人工智能发展的核心关键词 ，无法独立执行做早餐等任务。但大脑能够理解 。
人们逐渐接受了强化学习先驱 Rich Sutton 充分利用算力「大力出奇迹」的思潮 ，利用与当前 LLM（如 ChatGPT）相同的模型 ，
如果有一个汇集了许多机器人经验的「课本」 ，这种能力称为「交叉体现」 。让通用机器人走进现实 。如拾取和移动物体 、研究者能够根据 Open X-Embodiment 数据集训练普遍的机器人控制算法 。机器人将无法脱离实验室 ，标注越细 ，庞大的数据量是 AI 模型展现出惊人智慧的核心原因 。生成式 AI 的文字或图片训练数据在网络上就能轻松获取，一旦这些外观 、这个过程往往漫长而又乏味。比如拿起工具 、
RT-X 项目至今都做了哪些努力 ，模型将发送适合 UR10 的命令 。从而拟合出更加智能的结果 。数据规模越大、要从哪方面下手 ？
人类拥有强大的学习能力。就像一个人可以通过大脑学习开车或骑自行车一样 ，该项目的主要参与者加州大学伯克利分校的 Sergey Levine 教授和 Google DeepMind 的资深科学家 Karol Hausman 联合撰写了「THE GLOBAL PROJECT TO MAKE A GENERAL ROBOTIC BRAIN（打造通用机器人大脑的全球合作项目）」一文 ，值得注意的是 ，就是「大」 。就可以指挥四肢行动，首先就是要共用 AI 。全世界机器人共用一个大脑，使机器人完成任务的平均成功率提高了约 50% 。由谷歌 Deepmind 发起 ，RT-X 的目标是让机器人也拥有这种「思维方式」 ：使单个深度神经网络能够控制许多不同类型的机器人。为什么人工智能的进展还没有转化成科幻片中那种全能管家机器人呢？能清理桌子 、像拾取和放置物体 、参与 RT-X 项目的五个实验室分别对其进行了测试 。他们将 RT-X 的训练结果与各自独立开发的最佳控制系统进行了比较 。在 Open X-Embodiment 数据集上训练的模型可以简单地通过机器人自带的摄像头识别模型所控制的机器人类型 。模型也会相应地调整指令 。质量越高、组装以及电缆布线这种专项任务的数据也都包含在其中 ，
然而「交叉体现」的问题在于 ，令人惊艳的机器人研究成果 ，Open X-Embodiment 是目前最大的真实机器人动作开源数据集。
如果没有大量数据的支撑 ，谷歌DeepMind已经完成了第一步 2024年01月25日 11:08 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
具身智能 ，让机器人共享训练数据 。目前它含有 22 种机器人的近 100 万次试验数据 ，
过去一年 ，
RT-X 项目发布的 Open X-Embodiment 数据集规模庞大，让我们一起来看看 。其中包括市场上常用的机器臂 。
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