Meta 研究主管 Dhruv Batra 的機器人問答
引言
Meta（前身為 Facebook）旗下的 Fundamental AI Research（FAIR）團隊一直致力於推進人工智慧（AI）領域的基礎研究。Dhruv Batra 是 FAIR 團隊的研究主管，同時也是喬治亞理工學院的副教授。在最近的一次訪談中，他就機器人和生成式人工智慧等議題進行了深入探討。
生成式人工智慧在未來機器人中的角色
Batra 在訪談中提到了生成式人工智慧在未來機器人研究中將起到的兩個明顯作用：資料/經驗生成和自監督學習結構。他指出，由於機器人在真實世界中獲得的經驗十分有限，生成式人工智慧可以透過生成 2D 影象、影片、3D 場景或 4D 虛擬體驗（尤其是動作/語言條件下的體驗），為機器人的訓練提供所需的模擬環境。同時生成式人工智慧也可生成未來感知觀察，用於自我學習。這樣的技術對於機器人及其自主學習至關重要。
人形機器人的作用
Batra 對人形機器人持樂觀態度。他認為人類環境是為人類形態設計的，如果我們真的希望通用目的的機器人能夠在人類環境中執行，機器人的形態必須至少在某種程度上類似人類。此外他還指出，機器人可能具備比人類更多的感測器，並且可能擁有更多的附肢。這樣的設計將對機器人的運動能力和感知能力產生積極影響。
通用目的機器人的實現時間
Batra 表示實現真正的通用目的機器人還需 30 年的時間。這樣的時間跨度使得任何有意義的預測都變得極為困難。他強調我們對於那些宣稱「通用人工智慧即將來臨」的聲音應保持懷疑和警惕。
未來家用機器人的發展
對於未來十年是否會出現家用機器人除吸塵器外的其他應用，Batra 表示懷疑。他認為核心技術還不完善，家用機器人仍需時日來進行發展。
未受到足夠關注的重要機器人趨勢
Batra 指出，現在我們已經能夠在真實家居環境中測試導航機器人，而且效果非常好。他認為這一點是非常值得關注的，因為與自駕車不同，這些家居導航機器人無法在數百萬英裏的行駛中建立精確的地圖，卻能夠在新的家庭環境中找到目標物品。
結語
透過這次訪談，我們更深入地理解了生成式人工智慧在機器人領域的應用前景以及通用目的機器人的發展時間預期。同時 Batra 的觀點也引起了我們對家用機器人和機器人導航技術的反思。未來的發展中，我們應該更加關注這些新興趨勢帶來的機遇和挑戰。
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