原來會做家事才最難，專家：通用類人機器人還有長路要走

AI 與機器人注定要與人類共處，解決勞動力不足問題，且可能比人類工作者更有效率。但相較 AI 發展，機器人似乎沒那麼順利，專家點出問題，做出類人類機器人，比訓練 AI 大型語言模型還要難好幾倍。

我們期待終有一天，機器人可做所有無聊家務，只要不想做家事，機器人就能陪伴我們，還兼任護理師。然即使最近大型語言模型和生成式 AI 系統浪潮為人機互動開闢新機會，但實驗室以外，實體機器人仍只限工廠和倉庫，家用機器人則只能吸灰塵。

英國政府機器人計畫負責人承認，自 1950 年代以來，相較運算和軟體領域的進步，機器人發展驚人地慢，關鍵在支援聊天機器人的大型語言模型，是根據網路收集來大量資料訓練，但機器人需要根據物理收集資料訓練，為機器人建立龐大資料庫，遠比從網路收集難許多。

AI 機器人缺乏實體數據

現行機器人設計通常從手開始，因爲機器人許多應用案例，依賴於能夠精確而熟練的處理事物，且不會損壞物體，人類在這方面非常擅長，人類的手臂可以舉啞鈴，也可以做精細且輕柔的動作，人類也擁有出色的觸覺感知能力，相比之下，機器人就很難做到。

也就是因為如此，ChatGPT 等文本生成器背後的大型語言模型，可以在網路上共享的龐大人類語言語料庫上進行訓練，但是很難獲得有關摘草莓或吃草莓的感覺的數據，因此大型語言模型可以告訴你如何擰緊螺栓或繫鞋帶，但 AI 機器人本身無法執行這些任務。

機器人應用僅限受控環境

然而，唯有透過物理交互，機器人才能真正理解環境。專家認為，機器人可能很快可以應用在物流、汽車工廠等嚴格控管的環境，但進入家庭或公共場所是另一回事，一個主要挑戰是安全性，因為在工廠裡，機器人是與訓練有素的工人互動，如果機器人在公園裡，很難預期它會如何與孩子們以及一般人互動。

專家認為，機器人可能只會發生在工業環境中，零售業或是服務業，但那種人們期待的多功能家庭機器人，可以洗碗、洗衣服和遛狗的機器人，還有很長的路要走。至於照護機器人就更不用提了，這些角色需要更多精細動作之外，最好還是帶有人情味。

通用類人機器人是終極目標

許多 AI 專家認為，對於通用 AI 的未來，沒有機器人技術就不可能實現，只有具有物理形式的 AI，才能真正理解人類的世界，就像如果沒有我們自己的身體，人類智慧就不存在一樣。

最早提出各種炫目應用的機器人公司波士頓動力也坦言，有用的類人機器人時代已經到來，但通往真正通用類人機器人的道路將是漫長而艱難的，還需要很多年才可能實現。因此，在 AI 時代，可能需要重新定義家庭照護者的價值，這類工作需要更多精細動作與情感投入，將是科技最難取代的角色。

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