軟硬體技術落差大發展面臨AI和機器人整合挑戰

科幻作家Joanna Maciejewska先前在X上發文，希望人工智慧可以幫忙洗衣服和洗碗，讓他有空進行藝術工作和寫作，而不是人工智慧負責藝術工作和寫作，他自己去洗衣服和洗碗。該文獲得人們廣泛的關注，高達300萬次瀏覽和10萬個讚，人們表示「誰來決定我們喜歡做什麼，什麼東西需要自動化」。人工智慧應承擔人們不想做與討厭的任務，但是人工智慧與機器人之間的技術落差更是一個重大挑戰，人們積極期待Google與特斯拉等大廠如何克服這些挑戰。

編譯／曲姵蓉

人工智慧與機器人之間的技術落差更是一個重大挑戰，人們積極期待Google與特斯拉等大廠如何克服這些挑戰。（示意圖／123RF）

軟硬體技術整合的挑戰

人工智慧和機器人技術之間有一個重要的區別，人工智慧電腦科學的一個分支，負責讓機器模擬人類智慧，從本質上來說人工智慧是一種軟體。機器人則是硬體，負責處理物理與機械事務。機器人相比人工智慧而言非常難實現，需要更精細的操作與周遭世界互動，因此機器人發展遠遠落後於生成式人工智慧的爆炸性增長。

家用機器人應該什麼樣子

專家表示，目前有許多機器人公司大力研發家用機器人中，這需要機器人零件，同時也需要等同人類智慧的訓練。先前史丹佛大學開發了機器人「Mobile Aloha」，自動收起烹飪鍋、挪動椅子、炒蝦、清理溢出的葡萄酒，能跟人擊掌，甚至能處理吸塵器、洗衣服和澆水等其他家務。但想要推動「Mobile Aloha」全面上市，還有很長的路要走。研究團隊正利用模仿學習過程訓練機器人，每項任務大約需要執行50次才能收集足夠數據，讓機器人能夠感測周圍環境並做出反應，甚至了解人們想要什麼樣的家用機器人。

目前Google、亞馬遜、蘋果和特斯拉都有自己的機器人專案和原型，目標是幫助人類處理各種任務，解決清潔、安全、重複或無聊的工作任務，但是這些公司都面臨機器人成本、商業化、通用性挑戰。

資料來源：MSN

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