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2025-10-06 0
编辑:欣阅
你有没有见过那种腿被绑住的机器狗?它不是死机,不是倒地不起,而是在原地困惑地转了几圈后,竟然自己琢磨出一种全新的、怪异的跛行姿态,然后一瘸一拐地走了。
这画面简直比科幻片还离谱。它所展现的,是一家名为SkildAI的初创公司带来的震撼现实。这家公司的目标,就是让机器人的生存能力不再依赖于精密的硬件,而是源自一个能从各种“酷刑”中学习的“大脑”。
他们是怎么做到的?答案有点暴力:在一个虚拟宇宙里,用相当于人类一千年的时间,去折磨十万个形态各异的畸形机器人,强行逼出一个无所不能的“大脑”。
这听起来像是某种黑暗仪式,但它淬炼出的,却是一种近乎生物本能的普适性智能。
传统的机器人训练,说白了就像是我们上学时的“死记硬背”应试教育。工程师们在完美无瑕的实验室里,对着一台特定的机器人,千百遍地教它走直线、拿东西。
这种机器人就像个只会背标准答案的考生,一旦走出实验室,现实世界里一颗小石子,或者某个关节稍微卡顿一下,它就瞬间瘫痪。因为它脑子里只有标准答案,没有解题思路,遇到卷子上没有的题型,直接宕机。
SkildAI决定彻底掀翻这张桌子。他们不教“答案”,只教“解题思路”。他们打造了一个庞大得惊人的虚拟世界,一个机器人的“炼狱”。
这里面没有标准型号,而是塞进了十万个千奇百怪的机器人模型。有的三条腿,有的六条腿,有的腿上还长着轮子。简直就是个机器人版的《山海经》。
而训练任务只有一个:让一个通用的AI程序,学会控制所有这些不同的身体。
这种训练方式,等于彻底剥夺了AI“死记硬背”的任何可能性。因为身体一直在变,根本没有标准答案可背。唯一的出路,就是去理解运动背后最本质的东西,比如重力、平衡、摩擦力这些普适的物理学原理。
这个过程,在虚拟世界里被加速到了极致,总训练时长等效于人类世界的一千年。经过这番“千年磨砺”,一个被称为SkildBrain的AI系统诞生了。它拥有的,是一种更接近生物本能的反应能力。
这个“机器人大脑”最革命性的地方,在于它重新定义了“失败”。在它的世界里,摔倒、失衡、损坏不再是程序的终点,反而成了用于实时调整策略的宝贵数据。
在一项测试中,研究人员恶趣味地把一台四足机器人强行摆成了类似人类的垂直站姿。AI的第一反应是尝试用两条腿走路,因为它觉得这个姿势就该这么走。
结果当然是硬件结构不匹配,摔了个大跟头。但厉害的来了,这个AI的记忆时长比传统控制器长一百多倍,它能记住刚才为什么会摔。
在第三次尝试时,它综合了前两次失败的经验,放弃了“两足行走”的执念,即兴创造出一种谁也没见过的奇特姿态,稳稳地站住并走了起来。
另一项测试则更加极端。一条机器狗的腿被带子紧紧绑住,不仅腿变短了,好几个关节也动弹不得。刚开始,机器人明显懵了,在原地打转。
但也就七八秒的功夫,它就自己摸索出一种全新的跛行姿态,顽强地前进了。作为对照组,使用传统控制程序的同款机器人,在同样的情况下,几乎是立刻就翻倒在地,再也爬不起来。
还有一次,工程师通过软件直接锁死了一个膝盖关节,让四足机器人秒变三条腿。机器人先是因为重心不稳往前一栽,但它马上就学会了向后调整身体来维持平衡。
整个适应过程,只花了短短两三秒,它就接受了自己“残疾”的现实,并恢复了行走。
最能体现它实用主义的是对一台带轮子的机器人进行的测试。研究人员故意卡住了它的轮子,让它无法滚动。
AI几乎是瞬间就放弃了无效的滚动指令,切换到用腿走路的模式。而当轮子被解开后,它又立刻切换回效率更高的滚动模式。这种从失败中快速学习并自我纠正的能力,正是它的核心价值。
SkildAI如同平地惊雷般崛起,背后可不是什么偶然。它是一场由顶尖学术头脑和嗅觉最敏锐的商业资本共同催化出来的豪赌。
这家公司成立于2023年,非常年轻。但仅仅一年多,它的估值已经飙升到了惊人的45亿美元,折合人民币超过320亿。
创始人是两位来自卡内基梅隆大学的学者,迪帕克·帕塔克和阿比纳夫·古普塔。他们不仅是人工智能和机器人领域的世界级专家,还曾在Meta这样的科技巨头工作过。
衡量一个科学家的影响力,有个叫h-index的指标,这两位创始人的指数一个超过100,另一个也超过50,这在学术界是金字塔尖的存在。他们的团队成员,也大多出自印度理工学院、加州伯克利等全球顶尖名校。
如此豪华的智力资本,自然吸引了同样顶级的市场资本。公司累计获得的融资已经超过4亿美元,其中一轮A轮融资就高达3亿,后续在6月又追加了1亿。
翻开它的投资方名单,简直是科技圈的“复仇者联盟”:软银、英伟达、亚马逊、红杉资本……这些巨头的集体下注,传递出一个清晰的信号:整个科技产业都在为“通用机器人大脑”这个宏大的叙事而疯狂。他们赌的,是一个能够驱动万物、完成任何任务的终极平台。
毫无疑问,SkildAI的技术是通用人工智能(AGI)在物理世界迈出的重要一步。它通过一种近乎“暴力”的泛化训练,让机器人第一次拥有了应对物理世界不确定性的“本能”。未来的机器人,可能真的不再是冰冷的程序执行者,而是能感知和适应世界的智能伙伴。
但我们也要冷静地看到,从惊艳的舞台演示,到真正走上繁忙的街道,还有一条很长的鸿沟。现实世界的挑战远比实验室复杂:空气中的灰尘、无处不在的网络延迟,还有那些会突然冲过来的小孩……这些都是巨大的考验。
而且,“泛化能力”本身就是一把双刃剑。一个足够聪明的机器人,也意味着它的行为存在一定程度的不可预测性。这对于要求绝对安全和稳定的商业产品来说,是一个必须解决的高风险问题。
这项技术未来的应用场景令人遐想,比如在月球上操作挖掘机,或者控制水下探测器,甚至为残缺的机械臂赋予新的生命。但更深远的影响,或许在于它正在模糊机器与生命的界限。
当你亲眼看到一个“受伤”的机器人,不是作为一堆废铁倒下,而是冷静地、努力地适应自己的新身体时,你很难不开始重新思考科技与生命的关系。
那一刻,它迸发出的一种奇特的“生命感”,或许将永久改变我们与技术共存的方式。
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