機器人領域正在經歷一場激烈的辯論，討論是否能將徹底改變電腦視覺和自然語言處理的擴展方法，用來解決現實世界機器人面臨的複雜挑戰。雖然一些研究人員相信大規模資料集和更大的模型是關鍵，但其他人質疑這種策略是否能克服機器人在物理環境中面臨的獨特障礙。
機器人學中擴展方法的關鍵論點： • Computer Vision 和 NLP 的成功表明機器人學具有潛力 • 大型模型提供機器人學必需的「常識」能力 • 基礎模型可以幫助識別機器人任務中的模式 • 利用數據、計算和 AI 基礎設施的現有進展
目前進展呈現混合結果
該領域的最新發展呈現出複雜的景象。像 1X 這樣的公司已經透過他們的 Redwood 模型展示了令人鼓舞的能力，展現機器人以日益精密的方式執行家務任務。然而，社群對於這些漸進式改進是否代表真正的突破，或僅僅是精心包裝的展示，仍然存在分歧。
汽車產業提供了一個令人清醒的現實檢驗。 Tesla 的自動駕駛技術儘管經過多年開發和大規模資料收集，在現實世界部署方面仍然困難重重。這讓一些觀察者質疑擴展方法是否能提供機器人應用所需的 99.9% 可靠性。
機器人學中反對規模化的關鍵論點： • 機器人訓練資料的可取得性有限 • 不同的機器人實體會造成相容性問題 • 機器人運作環境的變異性很高 • 需要達到 99.X% 的可靠性，而目前的大型模型無法達成 • 長期任務需要持續的效能表現
資料收集挑戰
擴展方法面臨的最重大障礙之一，是機器人資料與推動先前 AI 突破的文字或圖像資料之間的根本差異。與語言模型的網路爬蟲不同，收集機器人資料需要實體機器人在多樣化環境中運作——這是一個既昂貴又耗時的過程。
當考慮到機器人設計和操作環境的巨大差異時，挑戰變得更加複雜。工廠中的機器手臂與家用清潔機器人的運作方式截然不同，這使得單一大型模型是否能有效處理如此多樣性變得不明確。
替代方法獲得關注
一些研究人員認為專注於大規模資料集可能是錯誤的方向。他們建議機器人應該像生物系統一樣，能夠在其特定環境中持續學習，而不是依賴預訓練模型。
「想想看，為什麼每個想要家用機器人管家的人都必須拍攝他們廚房的影片，然後將其與數萬個其他廚房混合，只是為了讓機器人徹底了解你的特定廚房？」
這種觀點強調適應性學習系統的重要性，這些系統能夠快速適應新環境，而無需大規模預訓練資料集。
正在探索的替代方法： • 關鍵操作的人機協作系統 • 結合傳統機器人技術與基於學習的方法 • 基於模擬的訓練以減少真實世界數據需求 • 適應特定環境的持續學習系統 • 專注於移動操作和用戶友好介面
前進之路
機器人社群似乎正在朝向多管齊下的方法發展。研究人員不再將所有賭注押在擴展上，而是探索結合傳統機器人技術與現代 AI 方法、人機協作系統和基於模擬的訓練方法。
這場辯論反映了 AI 發展未來的更廣泛問題：在數位領域有效的擴展範式是否能成功轉移到物理世界，在那裡錯誤會產生真實後果，完美的可靠性往往是必需的而非可選的。