Cnbeta 02月07日
Meta正在研究人类和机器人如何在家务劳动中合作
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Meta公司推出PARTNR计划,专注于研究人机交互,尤其是在家庭环境中人类与机器人如何协作完成清洁、烹饪、取餐等任务。该计划旨在通过基准测试和数据集,确定人与机器人合作完成各项家务的最佳方式。PARTNR包含10万项任务,并发布了数据集,用于训练体现型人工智能模型。Meta还在模拟环境和现实世界中测试了PARTNR模型,并建立了混合现实界面,以可视化机器人的决策过程。Meta希望通过PARTNR,将机器人重新定义为未来的合作伙伴,推动人机协作领域的发展。

🏠PARTNR计划旨在研究人类与机器人在家庭环境中的协作,涵盖清洁、烹饪和取餐等日常家务,探索自动化家务劳动的可能性。

🤖Meta构建了包含10万项任务的基准,并发布PARTNR数据集,用于训练体现型人工智能模型,加速机器人技术在家庭应用中的研发。

👓Meta还开发了混合现实界面,旨在为机器人的决策过程提供可视化呈现,帮助人们更好地理解和信任机器人。

Meta 公司周五宣布了PARTNR,这是一项旨在研究人机交互 (HRI) 的新计划。 该研究特别关注人类和机器人如何在家庭环境中进行协作。 这包括清洁、烹饪和取餐等琐碎工作。

自动化家务劳动是人们几十年来的梦想,《杰森一家》中的罗西就是其中最突出的代表。 60 多年前,机器人女仆首次出现在黄金时段的电视节目中,但在讨论先进机器是否有可能减轻部分家务负担时,它仍然是一个广受欢迎的试金石。

然而,迄今为止,只有机器人真空吸尘器在市场上取得了重大进展。 其他家用机器人未能成为主流的原因有很多,包括价格、可靠性和有限的功能。 这当然不是因为没有尝试,也不是因为消费者不感兴趣。 只是在成本和功能设置方面,还没有其他机器人能达到要求。

要在家庭中看到更多的机器人,很可能需要与拥有它们的人加强合作。 第一波家用机器人不太可能单枪匹马地处理家务。 即使是好的机器人真空吸尘器也时不时需要帮助。 Meta 将 PARTNR 定位为一个基准和数据集,用于确定人与机器人如何合作完成家庭中的各种任务。

"我们的基准包括 10 万项任务,其中包括收拾碗碟和玩具等家务,"Meta 写道。"我们还发布了 PARTNR 数据集,其中包括人类在模拟中演示的 PARTNR 任务,可用于训练体现型人工智能模型。"

仿真已成为机器人部署中越来越有用的工具,使企业能够在几秒钟内测试在现实世界中可能需要数小时或数天才能完成的任务。 不过,Meta 公司表示,在模拟之外部署 PARTNR 模型也取得了成功。 它已经被波士顿动力公司的 Spot 机器人用于测试。 Meta 还建立了一个混合现实界面,旨在为机器人的决策过程提供可视化呈现。

"人机协作领域的创新和发展潜力巨大,"Meta 补充道。"通过 PARTNR,我们希望将机器人重新想象为未来的合作伙伴,而不仅仅是代理,并启动这一令人兴奋领域的研究。"

老年技术在该类别中也蕴藏着巨大潜力。 例如,Labrador的自动上菜车让人们深入了解了技术帮助老年人继续独立生活的方式。 不过,在此类系统获得主流认可之前,还需要取得许多与 Meta 目标相同的进步。

人形机器人是近年来出现的另一个令人感兴趣的领域。 这些双足机器人背后的大多数公司都预见到,未来它们终将为家庭提供帮助。 尽管如此,价格还需要大幅降低,可靠性也需要飞速提高。 这也是大多数制造商希望首先满足企业需求的主要原因。

通过适当的扩展和人工智能的进步,我们可以想象这样一个世界:仿人机器人以一种既能帮助工厂又能帮助家庭的方式处理通用任务。 要实现这一目标,必须在人机协作方面取得长足进步。 Meta 公司在广泛的人工智能研究中一直在探索机器人技术,希望 PARTNR 能够帮助他们实现这一目标。

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