作者：Tom Carter 你正在关注这位作者！想要取消关注？通过电子邮件中的链接退订。Reimagine Robotics的联合创始人Jonathan Scholz创建了谷歌DeepMind的应用机器人团队。Reimagine Robotics 一组前谷歌DeepMind工程师提出了弥补机器人领域10万年数据缺口的潜在解决方案：你。Reimagine Robotics的首席执行官Scholz告诉《商业内幕》，该初创公司的计划是通过将客户转变为机器人教师来制造实际有用的机器人。Scholz曾领导DeepMind的应用机器人团队，去年与前谷歌同事Oleg Sushkov、Akhil Raju和Misha Denil共同创立了Reimagine。这家总部设在伦敦和悉尼的初创公司本月早些时候从隐秘中浮出水面，并得到了风险投资公司Fly Ventures和Firstminute Capital的支持。在首次媒体采访中，Scholz告诉《商业内幕》，Reimagine的使命是制造可以在现场得到改进和培训的机器人——这一过程在人工智能世界中称为“后培训”，源于他在谷歌的经历。展示而非讲述：Reimagine的机器人被设计为可被抓取和操控。Reimagine Robotics在他在DeepMind的三个独立机器人项目未能超越试点阶段后，Scholz表示他意识到问题不在于基本技术，而在于如何在现实世界中部署这些技术。“我意识到，这不仅仅是能力问题，”他说。“让机器人在外部被部署真正需要做的是让那些真正理解工作的员工能够使其可用和适应。” “猴子看，猴子做” 为了弥补这一差距，Scholz表示，Reimagine采用了“猴子看，猴子做”的学习方法，适用于公司的一系列机器人手臂和装配器，其中一些固定在表面上，而另一些则在带轮平台上移动。他表示，客户将能够通过展示任务的执行方式、观察机器人的尝试，然后通过实际操控机器人手臂来纠正其行为，来教导机器人新的行为。这种方法旨在克服一个困扰机器人公司并阻碍真实场景采用的主要挑战：训练数据的短缺。与大型语言模型如OpenAI的GPT不同，后者是在海量在线文本上进行训练的，支持机器人的人工智能系统可用于训练的真实世界数据相对不足。Scholz提到了“10万年数据缺口”，这一术语是由加州大学伯克利分校的机器人专家Ken Goldberg创造的。最大的机器人训练数据集包含大约一年的经验。相比之下，Goldberg估计，一个人需花费约10万年才能阅读和查看用于训练领先人工智能模型的所有文本和图像。尽管存在这一差距，近年来对机器人技术的兴趣却猛增，因为投资者押注该领域即将迎来自己的“ChatGPT时刻”。这种炒作主要集中在类人机器人上，特斯拉以及Figure和1X等机器人初创公司均展示了其双足机器人的令人印象深刻的演示，并宣传能够跨多个任务进行推广的人工智能模型。“一个昂贵的纸重物” Reimagine正在与几家制造企业合作测试其机器人手臂。在一次与一家从旧硬盘中提取关键材料的公司部署合作中，该初创公司表示，将教导机器人完成新任务所需的时间从一天减少到10分钟。Reimagine最终设想了一个由机器人教师和操作者组成的“下游经济”。Reimagine Robotics的Scholz表示，与机器人一起工作的员工很快就掌握了该平台，并自己提出了用例，培训Reimagine的机器人执行新任务。他补充说，这种动手监督对于将机器人从花哨的演示推进到现实世界的工作中是必要的。“如果他们必须从任何地方调用机器人团队的高手来飞过来修理，那么他们根本无法做到。这将变成一个昂贵的纸重物，”Scholz说。从长远来看，Scholz表示，他还预计行业将看到一个以机器人培训师为主的“下游经济”的出现，这些培训师将通过教导机器人执行特定任务并解决任何障碍，来“弥补制造商与工厂之间的差距”。“当我在DeepMind时，客户不得不打电话给我们，而我们会飞出去修理机器人。从他们的角度来看，如果他们不必拨打电话，那就太好了，”他说。