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为什么人形机器人学习日常任务的速度比预期更快
机器人学家 Benjie Holson 创建了“人形奥林匹克运动会”，认为家用机器人还有 15 年的时间。然后他们开始叠衣服
来源:科学美国人去年九月，机器人专家本杰·霍尔森 (Benjie Holson) 发布了“人形奥运会”：他穿着银色紧身衣展示了一系列越来越困难的人形机器人测试。这些挑战，例如用圆形门把手打开门，一开始很容易，至少对于人类来说是这样，然后逐渐发展到“金牌”任务，例如正确扣好并挂起男士正装衬衫，以及使用钥匙开门。
霍尔森的观点是，艰巨的任务并不令人眼花缭乱。虽然其他比赛的特色是机器人进行体育运动和跳舞，但霍尔森认为，我们真正想要的机器人是那些可以洗衣服和做饭的机器人。
他预计这些挑战需要数年时间才能解决。相反，机器人公司 Physical Intelligence 在几个月内完成了 15 项挑战中的 11 项（从铜牌到金牌），其机器人可以清洗窗户、撒花生酱和使用狗屎袋。
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《科学美国人》采访了霍尔森，探讨了为什么纯视觉或基于相机的系统超出了他的预期，以及我们离真正有用的机器有多近。此后他发布了一系列新的、更困难的挑战。
[编辑后的采访记录如下。]
您将这些挑战设计得很困难。您对结果如此之快得出感到惊讶吗？
这比我预期的要快得多。当我选择挑战时，我试图对其进行校准，以便一些铜牌挑战可以在一两个月内完成，然后银牌和金牌在接下来的六个月内完成，而最困难的挑战可能需要一年或一年半的时间。让他们在头三个月内完成几乎所有的事情是疯狂的。
是什么让这一切成为可能？
你是如何想出“奥林匹克”任务的？