深度：OpenAI 人形机器人的野望与 AGI背后
深度：OpenAI 人形机器人的野望与 AGI背后
OpenAI近期加速推进机器人项目，从软件到硬件，生成式AI到实体化智能的进阶。人形机器人成为实现AGI的重要载体，具有感知物理世界、执行动作、收集数据、进行学习和进化的能力。由于LLM的局限性，OpenAI认为人形机器人是其通往AGI的必经之路。为此，OpenAI在重启机器人项目后，积极招聘相关职位，加速人形机器人的研发。通过将先进的AI技术与人形机器人平台相结合，OpenAI期望打造真正意义上的智能体。
OpenAI 一直以其前沿的大语言模型（LLM）技术引领行业，从 GPT 系列的惊艳亮相到 ChatGPT 的风靡全球，OpenAI 的每一次突破都将 AI 的边界向前推进了一大步——尽管全球大模型能力距离在缩小。但是，对于这家 AI 巨头而言，并不满足于虚拟AI（生成式AI或AI Agent）成就。
就在最近一个月以来，OpenAI的机器人动作频频，先是三周前The Information透露OpenAI已经开始研发人形机器人，到最近其机器人团队公开招经验丰富的机器人系统集成、电子工程师、机械产品工程师、技术项目经理职位。
种种迹象表明，OpenAI从去年重启了搁置已久的机器人项目，并以前所未有的速度加速推进，从软件到硬件，生成式 AI 到实体化智能（Embodied AI）的进阶，其需要加速其通用人工智能（AGI）目标的实现....本文将深入剖析 OpenAI 的人形机器人战略，解读其背后的逻辑与动机，并展望其对 AI 未来发展的深远影响。
具身AI：AGI 的必经之路
尽管 LLM 在自然语言处理、知识推理等任务上展现出惊人的能力，其局限性也日益凸显。LLM 始终局限于虚拟世界，缺乏对物理世界的感知和交互能力，这成为了其通往 AGI 的一道难以逾越的鸿沟。正如认知科学和具身认知理论，包括MetaAI科学家YannLeCun多次所强调的，智能的产生离不开与物理世界的交互，感知、行动和环境构成了智能体认知发展的基础。对于 AI 而言，要实现真正的智能，就必须走出虚拟世界的舒适区，进入复杂性和不确定性的物理现实世界，扩展其能力。
人形机器人作为一种能够与物理世界进行交互的实体智能体，成为了实现 AGI 的重要载体或者说终极载体。人形机器人的设计理念根植于对人类智能的模仿，其类人的形态和结构使其能够更好地适应为人类设计的环境和工具，从而更容易地执行各种任务，并与人类进行自然而直观的交互。更重要的是，人形机器人为 AI 提供了感知物理世界、执行动作、收集数据、进行学习和进化的平台，使其能够像人类一样，通过与环境的交互不断积累经验，发展出更高级别的智能。
Sam Altman 很早表明这个观点，他在去年的五月一次访谈中毫不掩饰地表达了对人形机器人的热情，甚至认为其潜力超过了纯粹的基于文本和语音的交互方式。他提到的大概意思是，未来的人工智能需要与人类拥有相同的界面，并能理解人类体验的细微差别，而这正是人形机器人所能提供的关键优势。通过构建与人类相似的交互界面和工作流程，人工智能助手能够更好地理解人类的需求和意图，引导我们做出决策，并不断提供反馈。当人类和人工智能的体验存在于共享界面时，人机交互将变得更加无缝和高效。
“训练人工智能使用要与我们有相同的界面。界面和工作流程都要以人为本。人工智能助手理解体验的细微差别，能够引导我们做出决策并不断给我们反馈，这是很有意义的。仅靠基于文本/语音的体验是无法实现整个体验的。
当人类和人工智能的体验存在于共享界面时，我们和人工智能之间的交互也会变得无缝起来。”
9个月前与知名播客Lex Fridman的专访中问到具身AI对OpenAI有多重要时，Sam Atlman提到有了AGI人类不需要作为唯一方法去处理物理世界的事情，而要发生这样的转变，我们也需要人形机器人，意味着OpenAI已经在重启机器人项目。（字幕是机翻，不那么准确）
因此，OpenAI 对人形机器人的投入并非一时兴起，而是其长期 AI 战略的必然选择，或者说是其通往 AGI 的必经之路。通过将先进的 AI 技术与人形机器人平台相结合，OpenAI 期望打造出真正意义上的智能体，使其能够像人类一样感知、思考、行动和学习，最终实现从弱人工智能到通用人工智能的跨越。