在过去的一年里，我们一直在开发 ALOHA Unleashed @GoogleDeepmind - 推动我们的 ALOHA 2 机群任务的规模和灵巧性。
ALOHA Unleashed：用低成本机器人和人工智能挑战灵巧的极限
下面是一些最酷的视频！
- 第一个任务是将衬衫挂在衣架上
- 展开折叠在一起的各种颜色衬衫
- 工作人员把自己的毛衣脱下来，让模型折这件衣服。折叠策略从未在任何成人尺寸的衬衫或任何类型的毛衣上进行过训练，但我们发现它能够泛化。
- 还能学习精确的插入任务--比如为我们机群中的另一个机器人更换手指。
- 精确的工业齿轮插入任务，需要紧密的摩擦配合和齿轮齿的啮合。
- 提高灵活性的系鞋带任务，要求将鞋和鞋带拉直，然后将兔子耳朵系在鞋上
网友观点：
1、我一直很喜欢这些机器人以略显笨拙的方式执行平凡任务的视频，与过去预先编程的动作相比，感觉很科幻
2、“但是谁来修理机器人呢？”
3、我记得大概十多年前看过一个机器人折叠毛巾的视频。现在速度已经加速了 100 倍。过去我认为机器人花了大约 45 分钟才叠好毛巾。
4、每当有人提到人工智能，我的脑海中总会浮现出这样的场景：在一个仓库大小的实验室里，有数百条类似触手的手臂，它们通过与之相连的模拟装置进行实验，使用不同的化学物质，并对自己设计的、与人体无关的组织测试不同的信号通路操作技术，研究治疗方法和疗法，在某些手臂磨损的情况下修复自身的某些部分，就像视频中那样，等等。
人类在那里的意义就像狗进入人类实验室一样，因为狗很可能会把事情搞得一团糟，打翻小瓶和试管，而我们则会阻碍信息处理的速度和那些机器正在进行的工作。
5、人工智能对世界的发现并不是直接从它的神经网络中产生的，而是来自对世界的研究。
但人工智能代理需要多样化，他们的方法也要像科学家和工程师一样多样化，这样才能更快地进步。这将是许多专业代理一起工作，通过语言交流信息和发现。我们也将参与其中，我们也是通用语言代理。
语言是合作、传播和保存知识的地方。就像一个人如果没有语言和社会其他方面的帮助是不会有太大出息的，人工智能也需要他人的帮助，孤军奋战是死路一条。为了避免过度拟合，需要采用多样化的方法。
这是一个这样的系统：想法->经验->反馈->学习->文本->再训练。过去的经验积累在文本中，现在的经验则来自于在世界中的体现。
6、令人印象深刻的是，transformer、扩散和人类生成的数据可以在机器人技术中走得这么远。