北京
8月17日消息，机器人如今已经随处可见，它们的身影也出现在世界各地的工厂中。不过，这些机器人只能遵循特定指令，专注于完成简单的预编程任务。但是谷歌的机器人似乎有所不同，它们可以接受简单命令并完成更复杂的任务，看起来更像人类。
谷歌实验室的研究人员最近展示了新的机器人技能，用各种塑料玩具原料制作出了汉堡。这个机器人了解烹饪过程，知道要在肉之后和生菜之前加入番茄酱，但它认为正确的方法应该是将整个瓶子放进汉堡里。虽然这台机器人不会很快成为聪明的厨师，但它代表了谷歌宣称的一项重大突破。
研究人员表示，利用最近开发的、被称为大型语言模型的人工智能（AI）软件，他们已经能够设计出能够帮助人类完成更广泛日常任务的机器人。这类机器人现在不再需要接受一连串的分解指令，然后一个接一个地指导它们完成每个动作，而是可以对完整的命令做出反应，更像人类。
在上周的演示中，谷歌研究人员告诉机器人：“我饿了，你能给我拿点零食吗？”然后，机器人开始搜索自助餐厅，它打开抽屉，找到薯片，并将其带给人类。谷歌高管和研究人员表示，这是首次将语言模型集成到机器人中。谷歌研究科学家布赖恩·伊克特（Brian Ichter）说：“从根本上说，这是一种训练机器人的截然不同的模式。”
目前市面上的机器人通常只专注于一两项任务，比如在装配线上移动产品或将两块金属焊接起来。开发能够完成一系列日常任务并在工作中自主学习的机器人则要复杂得多。多年来，大大小小的科技公司始终在努力制造这样的通用机器人。
语言模型的工作原理是，获取上传到互联网上的大量文本，并使用它们来训练AI软件，以猜测在某些问题或评论之后可能会出现什么样的反应。这些模型已经非常擅长预测正确的反应，以至于在与人打交道时，经常让人觉得就像在与一个有见识的人交谈。谷歌与包括OpenAI和微软在内的其他公司已经投入了大量资源来构建更好的语言模型，并对它们进行多语言的、越来越多的文本培训。
不过，这项工作存在很多争议。今年7月，谷歌解雇了一名员工，因为他宣称谷歌机器人拥有人类感知。AI专家的共识是，这些模型不具有感知能力，许多人担心它们会表现出偏见，因为它们接受了大量未过滤的、人类生成的文本训练。
有些语言模型表现出种族主义或性别歧视倾向，或者很容易受到操纵说出仇恨言论或谎言。卡内基梅隆大学助理教授迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）表示，总的来说，语言模型可以让机器人了解更高级的规划步骤，但不会给机器人提供它们需要的所有信息，例如打开冰箱时需要施加多大的力。这些知识肯定来自其他地方。帕塔克说：“语言模型只是解决了高层规划问题。”
尽管如此，谷歌仍在向前迈进，并已经将语言模型与其多款机器人融合起来。现在，研究人员可以简单地用日常语言与机器人交谈，而不是为机器人能够执行的每一项任务编写具体的技术说明。更重要的是，新的软件帮助机器人自己解析复杂的多步骤指令。如今，机器人可以解释它们以前从未听过的指令，给出有意义的响应并采取行动。
科罗拉多州立大学供应链管理助理教授扎克·斯图尔特·罗杰斯（Zac Stewart Rogers）表示，可以使用语言模型的机器人可能会改变制造和配送设施的运行方式。他说：“人类和机器人合作总是能大幅提高效率。机器人可以手动举起重物，人类可以进行细微差别的故障排除。”
如果机器人能够处理复杂的任务，这可能意味着配送中心可能会变得更小，所需人类更少，而机器人更多。这也可能意味着，人们的就业机会减少。尽管罗杰斯指出，通常情况下，当某个领域由于自动化而收缩时，其他领域会创造更多就业机会。
训练通用机器人可能还有很长的路要走。多年来，神经网络和强化学习等AI技术始终被用于训练机器人。虽然取得了许多突破，但进展仍然缓慢，谷歌机器人也远远没有为服务于现实世界做好准备。谷歌的研究人员和高管一再表示，他们只是在运营一个研究实验室，还没有将这项技术商业化的计划。
但很明显，谷歌和其他大型科技公司对机器人技术有着浓厚的兴趣。亚马逊在其仓库中使用了许多机器人，正在试验无人机送货，本月早些时候同意斥资17亿美元收购Roomba吸尘器机器人的制造商。 特斯拉表示，它正在打造能够执行日常任务、不会反击的友好机器人。此外，特斯拉已经为其汽车开发了多项自动驾驶功能，该公司也在研发通用机器人。
2013年，谷歌开始大举投资，收购了几家机器人公司，其中包括经常在社交媒体上引发热议的波士顿动力公司。但负责该项目的高管被指控性行为不端，并在不久后离开了公司。2017年，谷歌将波士顿动力公司出售给日本科技巨头软银。此后，围绕由最强大科技公司设计、越来越智能化的机器人的炒作逐渐降温。
在语言模型项目中，谷歌的研究人员与Everyday Robots团队合作。Everyday Robots是谷歌全资拥有但独立运营的公司，专门致力于制造能够执行一系列“重复和繁琐”任务的机器人。这些机器人已经在谷歌的各个自助餐厅工作，负责清理柜台和垃圾。（小小）
