主要观点总结
文章讨论了人工智能与机器人融合之路的阻碍，如数据的收集、硬件稳定性、安全性等问题，并介绍了机器人基础模型的应用及挑战。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能与机器人融合的挑战
人工智能与机器人融合面临诸多挑战，如数据收集、硬件稳定性、安全性等。尽管研究人员不断努力，但仍需谨慎对待展示结果，因为真实环境中的情况可能更加复杂。
关键观点2: 机器人基础模型的应用
机器人基础模型正在被应用于机器人的操作中，通过使用基础模型，机器人可以学习并执行各种任务。然而，模型的训练需要大量的数据，并且需要处理不同类型的感觉数据。
关键观点3: 获取数据的方法
为了获取机器人所需的数据，研究人员正在使用多种方法，包括收集现实世界的视频、建立模拟器以及利用社交网络等。其中，模拟器是一个有潜力的工具，可以产生大量数据并在风险较低的虚拟环境中训练机器人。
关键观点4: 安全性和监管
赋予机器人实体将引入新的安全风险，如提供错误或偏见的信息。因此，机器人行业的安全性至关重要。研究人员正在借鉴人工智能安全领域的经验，并为机器人模型设置规则以确保其安全性。
关键观点5: 未来展望
尽管存在挑战和风险，但人工智能和机器人的融合前景仍然充满希望。研究人员相信，通过不断的研究和创新，最终将能够开发出实用安全的人形机器人，为人类提供便利。
文章预览
加 星标 ，才能不错过每日推送！方法见文末动图 人工智能与机器人融合之路阻碍重重 撰文 | Elizabeth Gibney 翻译 | 施普林格·自然上海办公室 美国Figure公司开发的人形机器人使用了OpenAI的语言视觉模型。图片来源：AP Photo/Jae C. Hong/Alamy 对于看着《星球大战》长大的这一代科学家来说，屋里屋外仍见不到如C-3PO般智能的机器人，实在令人失望。那些能够在工作生活中为我们提供帮助的人形机器人，到底何时才能出现呢？ 人工智能技术的快速发展或能填补这一空白。美国斯坦福大学机器学习和机器人研究人员Alexander Khazatsky说：“如果下一代人就能目睹那些科幻场景变为现实，我也丝毫不会感到惊讶。” 从OpenAI到谷歌DeepMind，几乎所有人工智能领域的科技巨头，都在致力于将支持聊天机器人的多功能学习算法 （即基础模型） 引入机器人领域，从
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