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12 月 6 日 -7 日，2024 T-EDGE 变嫌大会暨钛媒体财经年会在北京市大兴区举办，以" ALL-in on Globalization ，ALL-in on AI "为主题，汇聚全球科技和生意教养者，共同探讨东谈主工智能对全球各行业的广宽影响，以及企业全球化增长新样式新趋势。行为钛媒体集团每年年终举办的科技和财经鸿沟的顶级嘉会，T-EDGE 一直代表了钛媒体在科技与经济前瞻性，以及推动国外变嫌交流上的高质地追求。

12 月 7 日 T-EDGE 全球 AI 论坛：All-in On AI 会议上，东谈主工智能研究所实行董事、波士顿能源机器东谈主首创东谈主马克 · 雷伯特（Marc Raibert），中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云首创东谈主王坚，围绕机器东谈主鸿沟的发展与 AI 赋能机器东谈主应用等话题张开深度对话。

这是在国内中好意思AI与机器东谈主鸿沟顶尖变嫌者的初次探讨交流，在面前变局环境下极为细腻。

本年 75 岁的雷伯特，是 Boston Dynamics（波士顿能源机器东谈主）首创东谈主。在此之前，他曾任麻省理工学院忖度机科学和电子工程系涵养，以及卡内基 · 梅隆大学忖度机科学和机器东谈主学副涵养。在卡内基 · 梅隆大学，雷伯特创立了一间研究能源机器东谈主科学凭证的实验室，并研发出第一款能我方均衡的跨越机器东谈主。

雷伯特在圆桌对话中示意，AI 与机器东谈主依然是一个交叉性学科体系，AI 时刻对于机器东谈主鸿沟的发展起到进犯推动作用。如今，东谈主形机器东谈主见地风靡全球，全球有卓著 50 家东谈主形机器东谈主企业，中国不仅占比很高，而且还有大王人的机器东谈主鸿沟优秀东谈主才。然而，如果研讨机器东谈主的生意化，畴昔 2-5 年，东谈主形机器东谈主会依然在作念货品的搬运，进入家庭终了生意化如故很是繁难。

在好意思国有一种说法："如果它看起来像鸭子，走路像鸭子，叫声像鸭子，那它等于鸭子。"可在机器东谈主鸿沟不适用。咱们不错让东谈主形机器东谈主走路像东谈主类，舞蹈像东谈主类，看起来像东谈主类，但它的实行机构、规章方式、感知系统、致使谈德和贪念王人与东谈主类不雷同。东谈主形外形不等于东谈主形内在，东谈主们需要更了了地想考我方的方针。是以，咱们必须研讨机器东谈主畴昔能发展成什么，机器东谈主的发展就像是登珠峰雷同（难）。"雷伯特预测，畴昔十年，全球不错会产生一个实用但非全功能的机器东谈主，匡助东谈主类作念更多任务。

而有着脸色学研究配景的王坚则对机器东谈主有着不同角度的想考，他示意："我见过一些用户，他们买一个类东谈主的机器东谈主放在客厅，等于为了和它对话，而不需要它真的像东谈主类雷同干活，这让我简直受到了震撼。当咱们但愿一个机器东谈主看着像东谈主的时候，咱们的潜知晓执行上是但愿和它交流的。这样 AI 就成了要道，这依然超出传统机器东谈主时刻的范围，更像是居品缱绻问题：如何缱绻一个东谈主们喜欢与之互动的机器东谈主居品。因此，我对当下的时刻倍感昂扬，因为机器东谈主和 AI 的时刻依然弥漫好，不错作念出真碰劲的居品，但挑战是如何缱绻这样的居品。"

王坚也认为，畴昔 5-10 年，咱们家庭中会出现访佛机器东谈主的居品，就像电视、洗衣机雷同，会有新的陪同式 AI 机器东谈主硬件居品进入家庭。

以下是波士顿能源首创东谈主 Marc Raibert、王坚院士在钛媒体 2024T-EDGE 上的非凡对话编译和整理：

非凡对话嘉宾：

马克 · 雷伯特（Marc Raibert）：东谈主工智能研究所实行董事、波士顿能源机器东谈主首创东谈主； 王坚：中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云首创东谈主； 主办东谈主 Craig Smith：好意思国驰名媒体东谈主、钛媒体驻好意思国特约作家、Eye-on.AI 首创东谈主

Craig Smith：大致见到在 AI 鸿沟享誉全球的王坚果真太令东谈主粗糙了，今天还能见到我一直以来就想见的 Marc，也很酣畅见到你。

咱们今天要计划的话题是我历久以来王人很关注并常感困扰的一个问题，即公众对机器东谈主与 AI（东谈主工智能）的污染。它们是截然有异的学科鸿沟，尽管两者确乎存在换取，何况这种换取还在不断加多。但每当我看到一篇对于 AI 的报谈却配上机器东谈主的图顷然，我王人会有些发火足。这恰是我想先谈谈的一个点：永诀机器东谈主与 AI。Marc，你在波士顿能源（Boston Dynamics）一直在作念机器东谈主相干的干事，也许你不错解释一下现存机器东谈主中到底有若干是 AI 驱动的，又有若干是传统规章表面（东谈主工缱绻的规章方法）的产物？

然后还有一个延迟问题是：传统规章表面式的工程缱绻，目前能在多猛经由上被大型谈话模子（LLM）所完成？换句话说，那些执行编程的干事能否由这些新式的生成模子来承担？

Marc Raibert：我很是欢喜您所说的，机器东谈主并不等同于 AI。最近我一直想用更浅薄的想路去界说什么是机器东谈主、什么是 AI，但好多东谈主会相提并论。不外回到你的问题：你在波士顿能源看到的许多机器东谈主行径，很猛经由上是所谓的传统规章方法的阻隔。这些传统规章方法是来自研究机器干事旨趣、机构运转、视觉系统干事方式的大师们缱绻和建筑的。目前的规章变得越来越复杂，如果你是作念机器东谈主时刻的东谈主，你可能知谈 MPC（模子预测规章）在这些演示中起了很大作用。但强化学习（Reinforcement Learning）也已近在目下，我认为强化学习与传统时刻大师相结合，将在机器东谈主身手上取得要紧冲突。

不外我也认为东谈主们对"学习驱动"的方法存在过度乐不雅的倾向，这种乐不雅目前还莫得全王人被讲授是合理的。许多东谈主信托，也许是因为谈话模子的顺利，认为不久之后机器东谈主规章就能全部依靠自我学习，致使是端到端的全自学。但我以为论断还不决。在我的研究所，咱们确乎有一些东谈主悉力于于这种极点的端到端数据驱动方法，同期也有一些东谈主连续研究表面和传统方法。我服气畴昔最佳的处理决策会来自不同时刻方法的交叉交融。

另极少是，这一切还要看时辰模范。在畴昔的某个时辰点，也许学习型方法会全面占优。但如果你想在当下，或者畴昔几年，致使 5 到 7 年内，在居品中作念出灵验的东西，传统方法依然会阐扬广宽作用。我致使不太喜欢用"传统"这个词来名称这些方法，因为与畴昔两年的新趋势比拟，它们才算"传统"。

Craig Smith：像 Atlas 这样的机器东谈主在作念跨越或翻筋斗等动作时，这些步履缱绻如今有若干是能用 LLM 类型的代码生成器完成的呢？不一定非若是 LLM，也不错是其它生成式或基础模子。

Marc Raibert：我想越来越多的编程会借助这些模子来完成。我展示过的 Spot 和一些东谈主形机器东谈主仿真干事也王人在野这个标的股东。我信托在某些动作上，咱们能用这些方法达到传统 MPC 或规章方法无法终了的后果。但我仍然认为，这是一种搀杂。当中那些有规章表面配景并执行搭建过硬件的东谈主才仍是推动这一鸿沟前进的进犯身分。

我对纯学习鸿沟的极少衔恨是：他们对行径法式的条目很是宽松，并非在作念高性能又繁难的任务，而是更关注"机器东谈主在所给任务上的改善"而非"高水平完成灵验的任务"。

Craig Smith：我想问问王坚，目前中国在这个鸿沟处于何种位置？中国要么是最初，要么是牢牢奴隶，很难分辨。就像聚集视频里，有些令东谈主咋舌的机器巨屌 twitter，他们在杭州也有访佛公司。请谈谈中国在这个鸿沟的总体情况吧。

王坚：是的，就像 Marc 在展示中提到的，他列出的一家公司宇树科技就在杭州。我认为这不仅是中国，在好意思国以及全寰宇范围内，东谈主们王人在探索这一粗糙东谈主心的话题。Marc 在他的研究中说起了两个进犯见地。你提到两种类型的智能，这给了咱们一些有启发性的想考标的，让咱们再行想考咱们所处的位置和如何行动。

我认为挑战不单是存在于中国，而是普遍的。这就像你问机器东谈主和 AI 的关系。对我来说，这就像 20、30 年前脸色学中的一个基本问题，即"心智与躯壳"的问题。对当下的机器东谈主和 AI 而言，亦然一种"心智与躯壳"的关系问题。健康的心智必须依托于健康的躯体，莫得躯壳就莫得健康的心智。这是咱们一直在追求的方针。

如今，咱们计划的是如何让"心智"与"躯壳"行为团结个系统协同运作，就像东谈主类雷同。不外我会在机器东谈主或 AI 前边加上一个定语，我想强调东谈主类智能与机器智能是有区别的，东谈主类的躯壳与机器的躯壳亦然不同的，尽管架构看似相似，但本体可能有根蒂区别。这是我信托的。正因为如斯，在中国咱们领有弥漫的资源去探索不同的旅途，这很是令东谈主激越。

Marc Raibert：我想补充极少：除了它们的各异以外，这些各异还意味着咱们有矫正 AI 的契机，比如用更少的数据终了更好的性能。"一次性学习"（one-shot learning）是许多东谈主在奋勉的方针。目前这些谈话模子依然很遒劲了，但并非尽头。我信托畴昔还会有许多新方法出现，也许有些来自对东谈主类的研究，也许有些来自全新的创意。

王坚：没错，以汉文来融会"东谈主工智能"这个词，听起来和英文的 Artificial Intelligence 并不全王人雷同，更像是"模拟东谈主类智能"的敬爱。天然机器和东谈主类不同，但当机器在某些方面推崇优于东谈主类时，并弗成浅易说它"击败"了东谈主类，这与东谈主类身手与机器身手的对比是不同层面的。今天的时刻进步依然使咱们超越了 1950 年代时将 AI 顺利与东谈主类作念一双一比较的阶段。咱们目前应该想考如何将时刻提高到新头绪，而不是只是比较谁更强。

Craig Smith：  Marc，你最初是以一条腿跨越的"弹簧高跷"式机器东谈主运转的，这并不像我见过的任何动物。你自后又发展出类动物或东谈主形的机器东谈主。有一个让我印象深切的是你们在仓库里用吸盘持取盒子的机器东谈主。瞻望畴昔，你认为进入经济鸿沟的机器东谈主会更倾向于东谈主形？如故访佛动物形态？或是全王人不同，比如一个有吸盘手臂的机械安装（天然界中并莫得访佛的生物）？

Marc Raibert：这是一个很是好的问题，尤其是目前全寰宇至少有 50 家以上的公司在作念访佛东谈主形机器东谈主的面孔，可能还不啻 50 家。在中国，我在北京的寰宇机器东谈主大会上看到 27 家公司展出东谈主形机器东谈主。北好意思也有六七家，我信托不断有新公司出现。欧洲亦然如斯。

我认为这要看你的时辰预期。如果你想在畴昔 2 到 5 年内就想让机器东谈主盈利，完成一个高性能的特定任务，那么你不应该追求通用形态的机器东谈主，而要针对性缱绻能出色完成特定任务的机器东谈主。比如咱们阿谁只用来搬运纸箱的机器东谈主，它只可搬纸箱，却作念得很好。有些东谈主想，既然东谈主类什么王人能作念，那么作念个东谈主形机器东谈主也就能什么王人作念。也许将来有一天会终了，但还需要很长的路要走。

还有一句话，在好意思国有一种说法："如果它看起来像鸭子，走路像鸭子，叫声像鸭子，那它等于鸭子。"可在机器东谈主鸿沟不适用。咱们不错让东谈主形机器东谈主走路像东谈主类，舞蹈像东谈主类，看起来像东谈主类，但它的实行机构、规章方式、感知系统、致使谈德和贪念王人与东谈主类不雷同。东谈主形外形不等于东谈主形内在，东谈主们需要更了了地想考我方的方针。

我个东谈主喜欢东谈主形机器东谈主，因为那是像攀高珠穆朗玛峰雷同的挑战，但我并不是为了来岁就收获才去作念它们的。

Craig Smith：在中国，好多东谈主形机器东谈主公司王人在出现。你以为这背后有某种宏愿吗？比如在日本，我知谈他们因为老龄化社会而过问大王人资源于机器东谈主，但愿有朝一日能出现一支东谈主形机器东谈主军队匡助照拂老东谈主。中国也濒临老龄化问题，这会不会成为中国的关注点？

王坚：是的，这在中国亦然一个话题。东谈主们计划机器东谈主襄理照顾老东谈主，但我认为这并不是唯独的焦点。放在更大图景里看，即便在今天的生成式 AI 出现之前，东谈主形机器东谈主就已是个大热门，中国有好多公司在作念。在问中国有若干公司在作念机器东谈主时，很难统计，因为很是多。

我见过一些用户，他们买一个类东谈主的机器东谈主放在客厅，等于为了和它对话，而不需要它真的像东谈主类雷同干活，这让我简直受到了震撼。当咱们但愿一个机器东谈主看着像东谈主的时候，咱们的潜知晓执行上是但愿和它交流的。这样 AI 就成了要道，这依然超出传统机器东谈主时刻的范围，更像是居品缱绻问题：如何缱绻一个东谈主们喜欢与之互动的机器东谈主居品。因此，我对当下的时刻倍感昂扬，因为机器东谈主和 AI 的时刻依然弥漫好，不错作念出真碰劲的居品，但挑战是如何缱绻这样的居品。

Craig Smith：对，我也以为在家中摆放一个不错交谈的东谈主形机器东谈主很有价值。以色列有家公司在作念一个"桌面头部"机器东谈主，天然不像东谈主头，但有意用来和老东谈主聊天陪同。

Marc Raibert：还有好多公司在作念所谓的宠物机器东谈主、陪同机器东谈主，这些不一定像东谈主。有的东谈主致使想作念不错融会真实宠物敬爱的 AI，不管怎样，东谈主们普遍以为需要陪同。宠物是一种陪同方式，也许机器东谈主亦然一种。不外说到生意化，我认为家庭是最繁难的场地，因为安全问题、家庭环境的非结构化、各样化、老本条目王人很残忍，在工场和仓库里终了过问产出比要容易得多。

Craig Smith：对，在家中让一个东谈主形机器东谈主坐在沙发上，万一它站起来可能存在安全风险。我预想 Sony 的 Aibo 机器狗，当年停产时还激发了日本用户的很是悼念，东谈主们像失去家东谈主雷同。

Marc Raibert：那是个文化征象。我当年与索尼互助 Aibo 时，在东京作念过一个濒临 Aibo 爱好者的演讲。台下好多东谈主戴着 Aibo 吊坠，有东谈主致使举办过 Aibo 婚典。Aibo 是一种文化征象。

Craig Smith：也许在畴昔的市集里，会出现一条分界线：一种是东谈主形或陪同型机器东谈主用于家庭，另一种则是工业或军用机器东谈主相宜在复杂环境中干事。说到学习身手的问题：咱们昨晚谈过在机器东谈主中融入强化学习。目前在研究顽强化学惯用于现存机器东谈主锤真金不怕火。你认为要多久才能让机器东谈主像生成式模子那样，从环境中自主学习并推崇出超出缱绻者预期的行径？

Marc Raibert：我知谈丰田也在尝试通过行径克隆等方法，让东谈主类先良友操作汇集数据，再让机器东谈主用这些数据自行完成任务。许多东谈主在追求这一标的。与谈话模子从聚集持取文本数据不同，机器东谈主需要对触觉、真实视觉进行数据汇集，这种数据很难像笔墨那样收缩获取。目前已有一些公司有意为此采集这类数据。

我认为有一个趋奉光谱：从全王人由东谈主类缱绻到全王人由机器东谈主自学。从畴昔直到目前，咱们一直有东谈主类在回路中——由工程师通过机器东谈主汇集的数据来矫正缱绻，简直的端到端全自学可能是最难的阶段。我认为在很长一段时辰内，东谈主类对机器的结构性缱绻依旧进犯。也许终有一日某些问题能终了端到端自学，但那是比较久远的事情。

王坚：谈到机器东谈主和东谈主的互动，咱们刚才提到了陪同机器狗，各人非凡喜欢这个陪同机器狗，因为它大致陪同，其实这波及东谈主机交互，东谈主们会抚摸它，与它互动。这些触觉数据和交互数据对机器学习也很进犯。今天好多东谈主王人想要全王人自主的机器东谈主，但我不细则这种想法是否过于细小，是否限制了咱们对其他方法的探索。就像今天的 LLM 很顺利，但这并不料味着只消 LLM 一种基础模子方法，还有好多道路不错探索。

Craig Smith：咱们日常使用的汽车本体上亦然一种机器东谈主，自主驾驶系统很是于在这个机器东谈主里装上"大脑"。在无东谈主驾驶方面，中国的部署速率也很快，这让我以为中国惬心承担更多风险。

王坚：是的，中国很大，但不单是是一个大市集，更是一个能考据和锤真金不怕火时刻的阵势。大市集意味着你有契机将时刻过问执行使用，考据熟习度与可行性，而不单是销售。其时刻尚未熟习时，中国深广的环境提供了快速迭代和考据的契机。因此中国的确提供了一个测试时刻熟习度的舞台。

Marc Raibert：天然，中国的机器东谈主发展，我确乎看到市集上有很是多有灵敏的东谈主，他们是很是招供这个鸿沟的。对于任何一个公司来讲，如果想要顺利，就需要有东谈主才库，需要有这样的一些东谈主才，这肯定是一个很是令东谈主敬佩的东谈主才储备。

王坚：是的，我全王人欢喜 Marc 的看法。当有大王人年青东谈主对这项时刻充满关爱，就能推动时刻不断前进。有了这种喜欢与情愫，畴昔就有但愿。

Marc Raibert：我随机王人以为我方有点幸运，我能从事我方喜欢的干事，每天上班王人不是职守，还有东谈主付我工资。我认为对于任何一位能从事我方喜欢鸿沟的东谈主来说，这王人是再好不外的境况。

Craig Smith：回到将 AI "大脑"与机器东谈主"躯壳"结合的问题：不管是通过规章表面如故极点的神经聚集决策，这种交融进展如何？目前有若干机器东谈主具有 AI 大脑来缓助规章并允许与东谈主类的交互？

Marc Raibert：我认为跟着对硬件和软件两边的深入融会，以及团队之间的致密互助，进展会更快。在早期模拟中，如果模拟建筑者有硬件训戒，模拟的后果和对软件的匡助就更大。如果只懂软件而不了解硬件，收效就差点。我有些顾虑好意思国硅谷的软件派认为只消软件弥漫智能，应对什么硬件王人行。我并不认同。即使目前软件能推动硬件发展，但终有一天硬件会再次成为瓶颈，到时钟摆又会回到硬件这边。

Craig Smith：我防御到好意思国 AI 机器东谈主实验室里使用的机器东谈主手臂大多是浅易的夹爪结构，这是很是芜俚的硬件。在中国情况如何？中国的 AI 机器东谈主研究是不是也大多用这种浅易硬件，如故有东谈主尝试更复杂的东谈主形或其他先进硬件？

王坚：我信托即便莫得特定硬件，咱们也能诈欺 AI 作念好多事情，毕竟有弥漫的算力就行。但如果有了好的硬件配合 AI，就可能终了更惊艳的冲突。许多中国公司王人在尝试，因为他们信托在硬件、软件与 AI 身手的结合上有广宽的后劲。深圳等于一座硬件之王人，不错快速低老土产货制造出各式原型，这对探索各式形态的机器东谈主很是故意。还有许多城市里大王人的工程师同期尝试不同标的，这种规模化工程与研究会加快时刻积贮与进步。

Marc Raibert：回到刚才提到的自动驾驶汽车，我想举这样一个例子，在旧金山有一个事故，其中有东谈主去世了。这个事故当中，有自动驾驶汽车，但其实我以为是东谈主类驾驶的汽车，是东谈主乖谬驾驶汽车的使命，但因为这个事故里有自动驾驶汽车的参与，是以引起了很大的计划。其实我以为，自动汽车会比东谈主类驾驶的汽车更为安全，就像机器东谈主雷同，咱们会把机器东谈主送去工场，但可能会出现东谈主受伤的情况，一朝出现了事故，东谈主们可能就会不再使用机器东谈主了。

王坚：即便使用了机器东谈主，其实工东谈主的安全反而大致得到更好的保险，不管是在旧金山、中国或者是欧洲。我以为不同的文化各异，可能会带来不同的想法。我预想几天前，我也计划过这个问题，就像最运转东谈主们会说 X 光对躯壳是无益的，然而自后东谈主们会知晓到 X 光其实是大致给东谈主类带来匡助的，目前又到了这样一个阶段，咱们认为 AI 机器东谈主有很大的力量，但咱们还不知谈它大致作念什么。

就像你从家开车到机场，你在路上发惹事故的可能性要比你坐飞机出事故的可能性要高得多。好多时刻发展的历史，其实王人会有这样一个阶段，好多东谈主因为褊狭 AI，是以他们但愿 AI 受到更严格的监管。

Marc Raibert：我很赞同，我也以为 AI 会处理好多问题，它处理问题的身手，要比它所带来问题的身手要强得多。我我方并不褊狭 AI，但我知谈好多东谈主王人会很顾虑，很褊狭 AI，我不知谈这是耕种的问题，如故传播的问题。

王坚：本年 9 月，我在纽约会合国的办公楼开了个会。在这个会上，聚集国发布了一个文献，在讲管制 AI，咱们参会的这些东谈主王人拿到了这份文献。在这个文献发布之后，咱们参会的二十几个东谈主我方组织又开了一个闭门会，咱们以为 AI 天然有安全问题，但咱们认为安全并不是 AI 的全部，咱们把这个知晓叫作念曼哈顿宣言，等于为了抒发咱们代表科学界有了一个共鸣。AI 的身手不但包括机遇还有安全，这等于咱们所谈到的内容，咱们必须把机遇和安全问题放在一齐来计划，咱们也需要这样的均衡。

Craig Smith：快到对话收尾的步履了，我想问一个不雅众总爱问的问题（大师们也许不喜欢）：你们对东谈主形机器东谈主进入家庭灵验武之地的时辰表有什么预测？

Marc Raibert：我以为家用场景可能是终末的场景，而且我以为会是有限的使用场景，就像刚才你谈到的一些任务，我不知谈。

Craig Smith：可能弥远王人不会？

Marc Raibert：我不是说弥远王人不会，然而会需要很万古辰。

王坚：我可能更乐不雅一些，我以为 5-10 年咱们会在家里出现访佛机器东谈主这格式的东西，就像电视、洗衣机，我想会有新的这样的硬件进入到咱们的家庭，我以为是 5-10 年一定会出现。

Marc Raibert：我欢喜 10 年后肯定会有某种灵验的机器东谈主家电出现，但它可能不会是万能的东谈主形机器东谈主。

Craig Smith：10 年后如果我还在，咱们再碰面，到时候看有莫得终了！届时身边可能有个机器东谈主给咱们端茶倒水。

（本文首发钛媒体 App巨屌 twitter，剪辑 | 刘湘明）