機器之能報導
編輯：Sia
用 OpenAI 的方式顛覆機器人世界。
「GPT-3 時刻正在進入機器人世界。」
最近，Sequoia 合夥人 Stephanie Zhan 在投資了一家新機器人初創後說道。
無論是在物流、車廠試點的人形機器人，還是四足機器狗，都要有腦子。過去，腦子要定製，「專款專用」，現在，不必了。
最近，位於匹茲堡的機器人初創 Skild AI 聲稱，已經開發出一種通用的智慧系統。
它就像一個通用的智慧模組，可以接入不同機器人，讓他們立刻獲得一些基本能力，如爬坡、跨過障礙、識別和撿起物品。
7 月 9 日，Skild AI 正式宣佈籌集到 3 億美元 A 輪融資，公司估值達 15 億美元。投資人陣容也非常強大，涵蓋科技界、頂尖風投甚至學術機構。
貝索斯和孫正義的軟銀都出現在領投名單中，他們均以長期投資視野著稱。
Lightspeed（領投）、Coatue（領投）、Sequoia、Menlo Ventures、General Catalyst 等都是全球知名的頂級風投，也出現在投資名單中。
卡內基梅隆大學的參投也表明，Skild AI 技術得到學術界認可。
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何方神聖？
Skild AI 由兩位前卡內基梅隆大學教授 Abhinav Gupta 和 Deepak Pathak 於 2023 年 5 月創立，長期目標是開發紮根於物理世界的通用人工智慧 （ AGI ）。
前卡內基梅隆大學教授 Deepak Pathak（左）和 Abhinav Gupta（右）創立了 Skild AI，他們也曾是 Meta 的 AI 研究人員。
團隊成員來自 Meta、特斯拉、Nvidia、亞馬遜、谷歌以及卡內基梅隆大學、史丹佛大學、加州大學伯克利分校和 UIUC 等名校。
Lightspeed 合夥人 Raviraj Jain 也於 2023 年 7 月領導了該公司的種子輪融資。去年 4 月，他第一次看到 Skild AI 模型接受壓力測試，至今印象深刻。
接入基礎模型的機器人能在全新、未經專門設計的環境中執行任務——這可不是為了演示而特別準備的，是真實能力的展現。
看到機器人能爬樓梯時，他非常驚訝。爬樓梯是一個複雜的平衡問題，通常需要針對特定環境程式設計和訓練，但 Skild AI 的模型能讓機器人迅速學習和適應新環境，完成任務。
更讓他印象深刻的是，機器人展現出一種「湧現能力」，雖然很簡單（如撿起從手中滑落的東西或者旋轉某個物體），但沒人特意教過它們。我們曾在大型語言模型身上也觀察到了類似現象。
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資料集
「規模空前」，比對手的大1000倍
模型泛化能力和湧現能力，離不開所謂「規模空前」的資料集：一個由文字、影像和影片組成的龐大資料集。
官方說法，比競爭對手使用的資料庫大 1000 倍。（不知道對手是否包括特斯拉？：））
他們的基礎模型在比其競爭對手大 1000 倍的資料集上進行訓練，可以接入各種機器人，幫助他們獲得如爬坡、識別和撿起物品等基礎能力。
「規模空前」歸功於他們結合了多種資料收集技術，既有一些常規操作，也有兩位創始人多年研究工作中開發的「獨門秘方」。
他們會讓人類遠端操作機器人，然後收集這些運算元據。另一個辦法是讓機器人執行隨機任務，試錯學習，並記錄這些豐富的資料資訊。
他們還利用大量公共影片訓練模型。這些方法的結合有助於 AI 系統獲得更強的適應性和理解力。
至於「獨門秘方」，一個是 Deepak Pathak 讀博時開發的一種向機器人灌輸「人工好奇心」的方法。
當機器人對自己行為的結果感到不確定時，它就會變得更「好奇」，願意探索更多場景，帶回更多資料，增加學習的廣度和深度。
Pathak 還設計了一種方法，可以將人類給 GPT 等大型語言模型下的命令（如開啟一罐牛奶），轉化為實際動作。
除了這些與物理世界互動和操作的真實資料，他們也結合了從模擬環境中收集的資料。雖然模擬資料不能完全替代真實資料,但它可以提供大量的補充學習材料，特別是在一些難以在現實中頻繁重複的場景中。
然而，這種綜合的手段也面臨挑戰，比如如何有效地整合來自不同源的資料。
2022 年，兩位創始人終於找到辦法，將從不同源資料中學習（如從影片、基於好奇心、真實世界學習）整合到一個連貫系統中，大大提高了模型的學習效率和適應能力。
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OpenAI 式顛覆
顯然，Skild AI 也面臨著來自一系列機器人公司的激烈競爭。
特斯拉擎天柱正在快速進化，馬斯克透露年底會迎來有意思的更新。行業巨頭 OpenAI 最近恢復了其機器人團隊，為機器人公司提供基礎模型。
此外，還有由億萬富翁 CEO Brett Adcock 掌舵的人形機器人公司 Figure AI 和 OpenAI 衍生公司 Covariant，該公司正在為機器人構建 ChatGPT，並已籌集了超過 2 億美元。
Skild AI 也設想了一個類似 OpenAI 的未來：
透過微調，就可以在 Skild 基礎模型上構建不同的用例和產品。
這正是他們顛覆機器人行業的方式。
最終，他們希望抵達機器人 AGI，人們可以在物理世界中，與之互動。
參考連結
https://www.skild.ai/blogs/announcing-our-300m-series-a
https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2024/07/09/this-15-billion-ai-company-is-building-a-general-purpose-brain-for-robots/