今天、明天、未来：波士顿动力的一盘大棋

“我把人工智能分成两部分。我称之为运动型人工智能和学术型人工智能。我们是运动人工智能的专家。那是什么意思？这意味着人和动物在控制我们的身体、管理我们身体的能量消耗、接收我们周围的世界以及在面对障碍物或竞争对手时实时机动方面都很聪明。还有一种人工智能，你制定计划，然后执行计划。这就是现在人工智能的主要部分——在一个高度抽象世界的地方工作。你没有与物质世界实时互动，你已经抽象了这个世界。我们把重点放在运动方面。不过，我认为，如果你在运动方面做得好，你就可以让高级人工智能更容易与你互动。”

换句话说，如果你已经教过机器人如何站立、行走、导航等，那么指导机器人为你处理任务就容易多了。但是波士顿动力不仅仅是做运动人工智能。

“我们在做一些学术人工智能的基础工作。例如，在我们的仓库机器人中，我们的系统知道我们必须建立一个托盘。我们需要那边的箱子，他们可以安排时间。但这都是在这个控制得很好的世界里，它并没有涉及到（一个）大世界的不确定性。”

当你建造机器人的时候，一种避免大世界的方法是在模拟中训练它们。波士顿动力公司就是这么做的。

“我们在模拟方面做了很多工作。我认为对于人工智能世界中的很多人来说，模拟作为终端学习设备已经足够好了。对于我们所做的那种物理实验，它总是将真实机器人上的物理实验和仿真结合起来。这两者是相辅相成的。”

对于波士顿动力公司物理世界仍然要比现实世界好得多，但仿真具有节省成本的优势。

“如果你有一个只做过仿真机器人的开发人员，他们只会做我们这类工作。但如果有人在物理机器人上做过工作，他们在仿真机器人研发工作中会更有效率，因为他们知道约束是什么，模型的哪些部分是好的，模型的哪些部分是坏的，他们可以绕过这些东西。仿真速度更快，成本更低。有时你可以让经验不足的人在获得所有技能之前在仿真方面取得进展。

Raibert告诉VentureBeat：“从表面上看，波士顿动力似乎有一个经验丰富的公关部门，但事实上，该公司还没有一个真正的公关部门。”不过，不知怎的，波士顿动力的视频似乎总是在网上广泛流传。我们忍不住问Raibert，这是否是更大战略的一部分。

Raibert说：“很有意思的是，我们通过YouTube建立了一个品牌。这对公司来说太棒了。我们不需要从头开始介绍自己，而且我们的成本非常低。它很有趣。我们是机器人的狂热爱好者。我们不是只赚钱的风投支持的企业。我们之所以这样做，是因为我们面临的挑战是了解人类和动物身上的关键因素，这些因素让它们在这个世界上活动，并在这个世界上发挥作用。这是一个巨大的挑战。我们的长期目标是制造能够应对这种挑战的机器。商业化是其中之一。这有它自己的兴奋和回报。把它交到别人手里，而不仅仅是我们自己手里，这真的很有趣，这为我们所做的工作提供了一个有效性测试和稳健性测试，我们也很兴奋。”

简言之，“当你做这种工作时，你想向人们展示你在做什么，我认为这才是真正的动机，”他说。

有人批评波士顿动力公司的视频没有显示有人在控制机器人。这些视频没有任何技术细节。它们显然注定会传播开来。这里存在权衡。

“在早期，我们展示了机器人在世界各地执行的一系列任务。有些人认为他们是完全自主的，但其实他们不是。有一个操作人员的，虽然有很多是自主的。我们只是想证明，我们创造的一个有腿的东西可以爬上泥泞的小山，这就是信息。我们从未想到有人要我们描述所有的注意事项。就像，它跑了多久。或者是有个操作人员之类的。如果你看看最近，我们已经在这类限定词中多加了几个词。但我们不想把它变成技术论文。人们经常会发布带有旁白的机器人视频。但没人看他们。看看他们有多少点击率就知道了。没有人注意到它们，因为它们淹没在大多数人不关心的技术细节中。”

我们问Raibert，他还想让我们的读者知道什么。他说，虽然“很多商界人士都是机会至上的人”，但他的员工却不是。“我想我们很多人都是终生主义者，我们是机器人优先的团队。”

（编辑：核心网）

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