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让机器不再依赖数据？这家公司要建立世界上第一个工业级认知引擎( 二 )


「机器人和人工智能系统产品同样需要契合市场 。 」「我们正在建立一种大多数机器人公司公司都无法抗拒的东西 ， 会让机器人从一个在定义环境中运行的单一工具 ， 到能在世界上所有复杂环境中工作的高度有用的系统 。 」
目前Robust.AI 公司规模比较小 ， 只有25人左右 。 公司表示拿到融资后会首先关注社交感知和导航 ， 并将产品市场化 。 Macus表示 ， 他已经在与一家客户进行试点项目 ， 并「正在与其他几个合作伙伴进行对话 。 」
导航比较简单 ， 就是在不打断现有任务和不引人注目的情况下绕过障碍物和人 。 社交感知是指让机器人对如何更准确、更高效的处理任务有自己的想法 。
比如 ， 当机器人被要求把物品放进壁橱时 ， 要能够理解到该任务的目的 ， 规划最有效的方式 ， 而不会因为物品大小的不合适就先将其打成碎片 。
由于Robust.AI是一家纯软件公司 ， 因此硬件还需要合作伙伴提供 。 Macus预计将在2021年开始交付产品 。
随着人工智能和自动化应用拓展到各行各业 ， Brooks预计对这种能让机器人更灵活的基础软件的需求会大大增加 。 「以前没有考虑过在自己系统中加入人工智能的公司也会需要它 。 」Brooks说 ， 「他们不可能自己拥有世界级的人工智能研究实验室 ， 必须向第三方采购 。 」
如何让机器摆脱数据依赖实现以上的商业构想？Marcus曾在公开演讲中阐释过一些可行的路径 ， 比如「常识训练」 ， 也就是交给机器人关于这个世界的常识和常识之间的逻辑关联 。
这实际上是一种「技术复古」 ， 20世纪70年代的科学家们就并非用数据而是用尝试训练机器人 。
比如麦卡锡提出的Advice Taker就是世界上第一个解决常识知识的人工智能程序 ， 他让机器人做的推理是 ， 「因为X是一只鸟 ， 所以X会飞」「因为Y想吃蛋糕 ， 所以Y要去烤蛋糕」 。
「我们（在重启人工智能）上写了一篇伟大的文章 ， 阐述了为什么深度学习采用的语言方法永远不会奏效 ， 我支持这一观点 。 」Marcus说 。
「根本问题是 ， 我们并没有告诉机器我们需要的一切 。 」
参考链接：
https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2020/10/28/startup-robustai-founded-by-cognitive-scientist-gary-marcus-and-roboticist-rodney-brooks-raises-15-million-to-make-building-smarter-robots-easier/?ss=ai#7446ffb8f4b8
https://techcrunch.com/2020/10/28/robust-ai-raises-a-15m-series-a-to-improve-problem-solving-for-collaborative-robots/


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