机器人加上生成型人工智能：当它们一起工作时，你需要知道的一切
机器人与生成型人工智能的结合：了解它们共同工作的必要知识
我们一直在梦想-尽管它们通常是噩梦-拥有智能机器人，比如终结者。然而，尽管机器人如今是工厂必不可少的一部分，并在家居领域取得进展，但没有人会认为它们是智能的。Roomba猫骑和智能吸尘器很有趣和有用。智能? 不太可能。
但自从生成式人工智能（generative AI）引发热潮以来，人们开始将人工智能和机器人结合起来，创造一个新时代的智能机器人。随着我们进入2023年的最后一个季度，很明显，这两者的融合将打造出一个史无前例的技术协同时代。
特别报告
555vCTO.com创始人Vaclav Vincalek所观察到的那样，“真正的问题是：‘生成式人工智能将如何与机器人融合?’我无法预见在未来的发展中，任何一个构建智能机器人的人不会以某种方式将生成式人工智能整合进去。”
Vincalek说，像Boston Dynamics和Sanctuary AI这样的公司，“已经将建造超越仅仅是有轮子的相机的机器人作为他们的使命。” 他补充说：
“……他们努力不懈地追求能够征服任何地形且保持平衡的机器人。生成式人工智能对于‘机器人视觉’将有助于这些公司实现这一目标。诸如对象检测、图像分割和图像生成之类的任务将得益于生成式人工智能的惊人进展。这项技术还将加强设计一项在机器人领域最困难的任务：设计一个既能举起重物又能处理像鸡蛋一样易碎物品的手。”
人类工作人员不足
这些进步可能正好及时而来。尽管我们经常担心人们失去工作给人工智能和机器人，但从长远来看，我们需要智能机器人来填补职位。
正如《波音财经》的专栏作家Gearoid Reidy最近所写的那样，“日本超过一半的企业表示他们找不到足够的全职员工。”现在，十分之一的人年满80岁，没有足够的工人供应。例如，自动驾驶汽车仍然是一个正在进行中的项目，但当你的替代选择是80岁的出租车司机时，自动驾驶智能汽车的需求变得更加紧迫。
这不仅仅是日本的问题。德国的工业也面临着类似的问题，随着婴儿潮一代人退休，由于低出生率，进入就业市场的工人数量较少。结果是什么？德国目前有4580万工人，预计到2035年将损失700万工人。解决办法是什么？FANUC德国的董事总经理Ralf Winkelmann告诉路透社：“机器人将确保公司的生存，这些公司因人员短缺而感到未来面临风险。”
美国也是一样。尽管政界对非法移民窃取美国工作机会进行政治上的大喊大叫，根据美国商会的说法，实际情况是美国人正在退出劳动力市场。与此同时，老年人的数量将比以往更需要更多的照料和支持。
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其他工作，尤其是在酒店和餐饮业，出现了无人问津的情况。没有人愿意为最低工资翻煎饼。为什么呢？美国联邦最低工资标准仍为7.25美元，而全国平均最低工资为9.08美元。这两者在过去50多年里都没有跟上生活成本的增长速度。ZipRecruiter报告称，美国平均每小时支付的可生活工资是26.93美元。展望未来，智能机器人似乎是劳动力不断缩小的少数可行答案之一。
智能机器人还能处理几乎没有人愿意做的脏活累活。例如，人们在将可回收物从普通垃圾中分拣出来方面是无能的。然而，AMP Robotics正在使用人工智能和计算机视觉来区分罐头、瓶子、纸张和其他许多类型的包装和可回收物。然后，AI指引机器人进行材料的拾取和放置，实现了在人力极度匮乏的高度手工业中的自动化分拣过程。
然而，低工资工人往往是最大的输家。麻省理工学院经济学家达龙·阿塞莫格鲁指出，AI技术驱动的自动化“将产生相当大的分配影响，特别是对低技能服务工人。它是一种劳动力转移的装置，而不是提高生产力的装置。”历史记录显示，这将导致受过教育和未受过教育的工人之间的收入差距越来越大。
问题的另一部分在于，有时候机器人技术实际上会损害工人，而不是帮助他们完成工作。例如，纽约时报最近报道了自动鸡尾酒配送系统Smart Bar如何使得服务员更多地消耗时间在操作机器上，而少与顾客聊天。
这不仅仅局限于蓝领工作。例如，许多人正用生成AI替代作家。然而，就像端上鸡尾酒一样，生成的文件乍一看可能还不错，但仔细检查会发现它们充满了错误。这意味着有人需要编辑文件并修复错误。现在，编辑可以纠正编辑错误，但他们无法修复事实错误，这在AI圈中称为幻觉。这项工作需要专业的主题专家来完成。结果是，花费更多的时间来修复糟糕的文件，而不是创造好的文件。
破坏和创造的工作机会
根据世界经济论坛的长期预测，被摧毁的就业机会的数量将被“明日之工作”创造的数量所超越。但在此期间，将会有大量劳动力的混乱。服务行业的工作受到的影响最大，但白领工作也将受到冲击。正如阿西莫格鲁所写的那样，“自动化可能会提高生产力，同时降低工资和就业机会。”这一切将如何发展仍然有待观察。
不过，智能机器人将对那些已经扮演一定角色的工业机器人在产业中发挥积极作用。正如制造自动化公司Xaba的首席执行官Massimiliano Moruzzi所解释的那样：
“采用和部署用于制造的工业机器人是乏味、耗时和昂贵的。这需要专业掌握专门的机器人编程语言的技术人员。此外，目前使用的机器人的精确性受限于缺乏准确表示机器人操作物理的机器学习模型。”
这也是为什么起价为25,000美元的工业机器人只能在专业化或较大型的企业中找到的重要原因。
但是，Moruzzi继续说道：“AI驱动的控制系统可以改变这种情况。”任何工业机器人都可以配备深度智能，用于控制机器体和解释诸如视觉等传感器数据的皮质智能。配备了这样的人工智能，机器人可以更好地控制自己的身体，更好地适应其环境。Moruzzi称之为“这将解决部署工业机器人的挑战，并显著减少机器人部署的时间和成本。”
机器人技术还将改变供应链管理。通常情况下，当我谈到这个领域时，我指的是软件代码供应链的管理。但这一次，我指的是箱子、板条箱和仓库。
更智能的自动化
新冠疫情使仓库自动化比以往更加推进，如Arvist供应仓库AI解决方案的首席执行官Nilay Parikh所解释的那样：“将机器人整合到仓库运营中对这个行业产生了深远影响，使订单处理更快、库存跟踪更准确，劳动力成本降低。”
此外，随着越来越多的AI被内置，未来的机器人将不仅能够精确地执行重复性任务，而且如Parikh所强调的那样，“与人类员工无缝合作，这将是未来实现真正自动化的关键。”
其中一些组合被证明既有用又有趣。例如，著名的通用型机器人制造商波士顿动力将其机器人“狗”与OpenAI的ChatGPT搭配在一起，创造了一只带有英国口音和态度的“聪明”导游Spot。
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这不仅仅是一个有趣的技巧。Spot的首席软件工程师Matt Klingensmith指出，这种机器人和人工智能的组合具有所谓的“新兴行为”–即能够执行超出其直接训练范围的任务。因此，它们可以适应各种应用，为其他算法提供基础。
现在，我们不是在谈论像一个AI证明自己有感知能力这样的新兴行为–但他们可以给我们带来惊喜。例如，Klingensmith指出，当Spot被问到一个它确实没有答案的问题时，它回答说：“我不知道。我们去IT帮助台问问！”然后它真的这样做了。Klingensmoth既没有提示也没有编程Spot寻求帮助。相反，这个智能导游自己找到了“IT帮助台”这个位置与寻求帮助行为之间的联系。
找出如何鼓励这种有用的行为将是使人工智能智能机器人更加有用的重要一步。
新技能和伙伴关系
从不同的层面来看，Insight Enterprises的产品创新首席技术官Amol Ajgaonkar认为我们应该从插件框架的角度来思考人工智能和机器人之间的合作关系。 Ajgaonkar解释说：“公司可以将他们想让机器人采取的关键行动分解成生成AI插件或技能。” “当以这种方式部署和利用时，它将使我们能够向前迈进两个基本步骤。首先，机器人将能够轻松地与不同系统进行通信。其次，它将允许人类与机器人和系统进行交流，不仅可以获得状态信息，还可以提供可编排多个机器人动作的复杂指令。”
所有这些将带领我们走向何方？锡拉丘兹大学机械与航空航天工程教授甘真宇认为，将“机器人和生成AI整合将通过提供更智能、适应性更强、更高效的机器人系统来革新各行业。在未来五年内，我们预计会出现一代新型机器人，它们能够做出复杂的决策，并在动态环境中做出实时决策，这对于需要实时决策的应用程序如自动驾驶车辆、无人机和腿式机器人尤为重要。”
创业投资公司Calibrate Ventures的联合创始人兼管理合伙人Kevin Dunlap对此抱有很高期望。“随着大量的资金和专业知识流入人工智能领域，在未来五年内，机器人的发展速度将急剧加快。这将产生跳跃式的效果。在未来五年内，我们将看到机器人能够遵循实时指令。与今天所常见的自主机器人通过学习地图来了解建筑物的布局不同，它们将能够通过遵循诸如“进门，沿走廊走，走到左边的第二扇门，然后继续走到左边的第三个装货门并停在那里”的指令在任何新环境中导航。”
这将是一个巨大的变革。邓拉普继续说道，“我们将能够将机器人投放到任何情况中，并且他们将在没有大量预编程的情况下工作。此外，在更高层面上，我们将看到更多的人机交互。人们已经习惯了与人工智能聊天机器人的交流，所以与机器人互动是一个自然而然的下一步。我们将要求机器人完成任务，并在他们出错时对他们进行纠正。另一方面，机器人不仅仅会接收我们的指令，而且会根据它们自己更加发达的人工智能大脑提出积极的建议和推荐。”
众望所归与怀疑
雷先森理工学院人工智能和推理实验室主任Selmer Bringsjord对此并不那么乐观。尽管承认“让机器人的思维成为聊天机器人的前景对许多人来说是不可抗拒的”，但Bringsjord回报了他们实验室有限的成功。他们曾尝试将GPT-4作为他们其中一个机器人的大脑，但发现它的价值“极其有限”。那是因为机器人通过设计来感知和物理操作对象，“几乎与语言相关的数据没有什么可做的事情。”简而言之，机器人所做的事情与生成AI所做的事情实际上是非常不同的，它们在一起工作效果不好。
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尽管如此，大多数人对这种组合持有很高期望。证据很快将会出现。如果人工智能和机器人的婚姻继续发展良好，我们可以期待真正能够工作的自动驾驶汽车，对不起，埃隆，特斯拉还没到；家庭助理将帮助我在晚年时保持活跃；而且，是的，能够翻转汉堡的机器人快餐师傅。顺便说一句，正如Roboburger所说的，这个场景比你想象的更接近！
