谷歌的 DeepMind“机器人宪法”将确保其人工智能机器人不会杀死你

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DeepMind 机器人团队公布了三项新进展，称这将帮助机器人在野外做出更快、更好、更安全的决策。其中包括一个通过“机器人宪法”收集训练数据的系统，以确保您的办公室助理机器人可以为您带来更多的纸张进行打印，但又不会妨碍人类同事。 Google 的数据收集系统 AutoRT 可以使用视觉语言模型 (VLM) 和大型语言模型 (LLM) 协同工作来了解其环境、适应不熟悉的环境并决定适当的任务。机器人宪法的灵感来自艾萨克·阿西莫夫的“机器人三定律”，被描述为一组“以安全为重点的提示”，指导法学硕士避免选择涉及人类、动物、物体、锐器甚至电气设备的任务。

为了增加安全性，DeepMind 对机器人进行了编程，使 亚美尼亚手机号码列表 其在关节上的力超过一定阈值时自动停止，并包含一个物理关闭开关，人类操作员可以使用该开关来禁用它们。在七个月的时间里，Google 在四座不同的办公楼部署了由 53 台 AutoRT 机器人组成的车队，并进行了超过 77,000 次测试。一些机器人由人类操作员远程控制，而另一些机器人则根据脚本或使用谷歌的机器人变压器（RT-2）人工智能学习模型完全自主地操作。 AutoRT 对于每项任务都遵循这四个步骤。 测试中使用的机器人看起来更实用而不是华而不实：它们只配备了摄像头、机械臂和移动底座。



对于每个机器人，系统都使用 VLM 来了解其环境和视野中的物体。他指出：“法学硕士会提出一系列机器人可以执行的创造性任务，例如‘将零食放在柜台上’，并扮演决策者的角色，为机器人选择合适的任务。” 。在你的博客文章中。 DeepMind 的其他新技术，这是一种神经网络架构，旨在使现有的 Robotic Transformer RT-2 更加精确和更快。它还发布了 RT-Trajectory，它增加了 2D 轮廓，以帮助机器人更好地执行特定的物理任务，例如清洁桌子。 看起来我们离自动提供饮料和蓬松枕头的机器人还有很长的路要走，但当它们变得可用时，它们可能已经从像 AutoRT 这样的系统中学习了。 加州通讯员 加州通讯员。