如今,很多機器人早已擁有了健全的形體,甚至還能在各大展會場所跑跑龍?zhí),跳個舞、扮個萌,或沖上一杯咖啡,但看似擬人化的背后,卻有著大量的人工心血,跳不出“有多少人工,才有多少智能”的窠臼,另一方面人工智能盡管火熱異常,但正在失效的摩爾定律也滲透出了它的瓶頸所在。">
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思考的代價:卡住機器人的地方,也卡住了人工智能

2024年8月29日 06:59  CCTIME飛象網(wǎng)  作 者:魏德齡

飛象原創(chuàng)(魏德齡/文)“你想買一個掃地機器人,還是買一個機器人掃地。”這句在機器人大會上某嘉賓的發(fā)言,乍聽是一個消費選擇問題,實際上卻是一個機器人行業(yè)的發(fā)展困局。

如今,很多機器人早已擁有了健全的形體,甚至還能在各大展會場所跑跑龍?zhí),跳個舞、扮個萌,或沖上一杯咖啡,但看似擬人化的背后,卻有著大量的人工心血,跳不出“有多少人工,才有多少智能”的窠臼,另一方面人工智能盡管火熱異常,但正在失效的摩爾定律也滲透出了它的瓶頸所在。

機器人的算力需求

實際上,無論是掃地機器人還是咖啡師機器人,都是一種機械化無思維的存在,它與理想中的機器人最大的差距就在于“思維”!叭恕边@一名詞的關(guān)鍵很大程度上在于“大腦”的存在,除了完成基本的生存任務(wù),還能思考哲學(xué),創(chuàng)造藝術(shù)。進而才能具備舉一反三的能力,于是不止會在家中掃地,還能做飯洗碗。

本質(zhì)上來說,每個智慧個體的存在,也是一種端側(cè)智能的有力證明。大腦不僅擁有超越云端AI的思考能力,還能快速對于各種情況進行響應(yīng),而這是當(dāng)前依賴于云端AI所無法做到的。機器人的本質(zhì)在于需要具有類似或超越人的運動能力、計算能力、感知決策能力的機電系統(tǒng)。機器人的計算、感知、決策都是為運動而服務(wù)。

這就意味著機器人同樣對于時延極為敏感,不然拌蒜摔跤將可能會成為工作中的常態(tài);趯崟r性的要求,機器人將不太能夠接受云端AI,具身智能與邊緣智能將會在機器人的發(fā)展中產(chǎn)生融合,一方面機器能夠通過感知和交互與環(huán)境,以第一人稱視角進行實時互動。另一方面會將計算、存儲、應(yīng)用等核心能力下沉到靠近數(shù)據(jù)源,使終端在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行智能分析、處理和執(zhí)行。

以當(dāng)前市場上的一些機器人解決方案為例,已經(jīng)開始內(nèi)置有算力更高的處理器,同時強調(diào)AI引擎的能力,并且集成高性能圖形引擎。以期通過端側(cè)AI能力,來為機器人帶來更高的思考能力,來實現(xiàn)本地化快速反應(yīng)的效果。

然而,不少市場分析均指出,距離人形機器人的爆發(fā)奇點依舊相距甚遠,當(dāng)前該品類的價格區(qū)間為50萬以上,遠遠高于“低智”的掃地機器人。而即便是50萬的產(chǎn)品,也很難達到所謂“人”的要求,這與如今的技術(shù)瓶頸存在很大關(guān)系。

算力有限模型缺失

無論是云端AI還是端側(cè)AI,都正在讓摩爾定律失效,盡管AI的性能擁有可見性的飆升,但不妨重溫下該定律的全部描述:“‌半導(dǎo)體芯片上集成的晶體管數(shù)量每隔18到24個月翻一番,性能提升一倍,價格下降一半的現(xiàn)象!比缃馎I性能提升的背后,并不意味著價格或是成本會相對進行下降,代工制程升級的成本水漲船高,云端AI的提升方式也更多依賴于更多的GPU數(shù)量,并對應(yīng)了更大的能耗。

也就是說,AI提升的代價背后,是更高的成本,而機器人又存在著對于AI算力的渴望。此外,端側(cè)AI的算力本身還有著很長的路要走,盡管目前在本地同樣可以實現(xiàn)對于70億,甚至是130億參數(shù)的大模型的運行,但對于實際工作生活中的意義,依舊不能和ChatGPT 4o這樣的云端AI所相提并論,演示意義大于現(xiàn)實意義。

智力水平不夠的結(jié)果,導(dǎo)致了如果當(dāng)前生硬的將端側(cè)AI算力內(nèi)嵌于擬人類別機器人的話,會找不到合理的市場應(yīng)用空間,出現(xiàn)高不成低不就的局面。部分人士認為有限的智力或許適合于兒童陪伴類的早教機器人,但此舉會對兒童成長過程中的身心健康產(chǎn)生什么樣的影響則頗令人擔(dān)憂,并存在道德倫理上的問題。

除了算力跟不上的問題外,針對機器人領(lǐng)域的通用大模型也處在缺失的狀態(tài),如果說開篇所提到的傳統(tǒng)機器人控制是小腦的話,大模型將會在未來賦予機器人真正的大腦,讓機器人不僅能夠快速學(xué)習(xí)某些特定技能,還能實現(xiàn)交互、預(yù)測性判斷,并持續(xù)優(yōu)化機器人的運行軌跡和運行方式,利用AI反哺機器本體,實現(xiàn)二次性能提升。從而才能打破“有多少人工,才有多少智能”的魔咒。

能否有模型的出現(xiàn)也將決定了人形機器人走進家庭的進度,據(jù)業(yè)內(nèi)人士預(yù)測,盡管何時能夠出現(xiàn)合適的模型不容樂觀,但模型出現(xiàn)后,短則三年時間,將有望實現(xiàn)該品類機器人的普及。

另外,如同電能作為新能源時的情況一樣,AI在最初的應(yīng)用過程中,在工作效率上將不一定帶來明顯提升,而是需要系統(tǒng)的整體更新迭代,這也是目前很多廠商在談?wù)揂I的同時,也在努力進行生態(tài)的構(gòu)建,如數(shù)據(jù)共享與脫敏機制、更友善的開發(fā)套件、異構(gòu)且解耦合的設(shè)計等。

顯然,在掃地機器人已經(jīng)走進眾多家庭的當(dāng)下,何時能指揮機器人掃地卻仍有點看不到具體的時間表,然而一旦突破奇點,只差大腦的鋼鐵之軀將會蘇醒,一切都將迅猛爆發(fā)。

編 輯:魏德齡
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