这家初创公司认为机器人技术即将迎来它的“ChatGPT时刻”
机器人技术的“ChatGPT时刻”即将到来？
在人工智能领域，基础模型的出现彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。在 OpenAI 的 GPT-3 引领基础模型时代之前，公司需要从零开始构建专门的 NLP 模型，并在大量任务特定数据上进行训练。如今，大多数组织从通用模型（如 GPT 系列、Claude 或 Llama）出发，通过微调或提示词来解决特定需求。
General Intuition 的 CEO Pim de Witte 认为，具身人工智能（Embodied AI）将遵循类似的模式。与其收集海量真实世界数据集来构建专门的机器人模型，他主张行业应专注于更高质量的数据集，这些数据集能够产生基础模型，从而在多种环境中传递关于运动和交互的直觉。
视频游戏数据：机器人的新“老师”
General Intuition 基于数百万小时的视频游戏数据（包括人类按下控制器按钮的时间等信息）训练了自己的基础模型。de Witte 和公司的主要投资者 Vinod Khosla 认为，动作数据是开发人类般的时空推理直觉的关键。该初创公司上个月以 23 亿美元 的估值筹集了 3.2 亿美元，正是基于这一论点。
公司已经证明，其当前模型既能连续数小时玩视频游戏，也能为四足机器人提供动力——后者仅通过 8 分钟 的真实世界机器人数据微调即可实现。de Witte 表示：“机器人仅使用前置摄像头，在办公室环境中零样本运行，动态物体引入，行人走过，这让我们非常惊讶。我认为这是未来趋势的标志。”
从专用模型到通用模型
目前，许多公司正在从事针对单个实体、环境和机器人的专门工作。de Witte 认为，随着像 General Intuition 正在开发和部署的通用模型的出现，这些工作很快将变得多余。他强调：“模型本身的泛化就是产品。它拥有关于空间和时间的基本推理能力，这将使人们停止收集数十万或数百万小时的真实世界数据。因为现实是，你只需要几分钟。”
未来愿景：成为物理世界的基础模型
General Intuition 的最终目标不是自己制造机器人，而是成为物理人工智能的基础模型，为其他机器人提供底层能力。这类似于 OpenAI 的 GPT 模型为 NLP 应用提供基础。如果这一愿景实现，机器人开发将不再需要大量真实数据，而是可以通过微调一个通用模型来适应各种任务和环境。
结语
General Intuition 的探索标志着机器人领域的一个潜在转折点。从专用模型到通用基础模型的转变，可能使机器人开发更加高效、成本更低，并加速智能机器人在现实世界中的应用。尽管挑战依然存在，但“ChatGPT 时刻”可能比我们想象的更近。
