Rodney Brooks: Robotics | Lex Fridman Podcast #217

以下是与罗德尼·布鲁克斯的对话，他是历史上最伟大的机器人专家之一。他曾领导麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室，然后共同创立了iRobot，这是有史以来最成功的机器人公司之一。之后，他又共同创立了Rethink Robotics，该公司创造了Baxter和Sawyer等令人惊叹的协作机器人。最后，他共同创立了Robust.ai，其使命是教会机器人常识，这比听起来要困难得多。

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顺便说一句，我想说罗德尼是我在机器人领域二十多年的旅程中多年来一直敬仰的人，因为一是他是一位真正的伟大工程师，能够构建真实世界的系统；二是他敢于发表挑战我们看待人工智能世界的观点的争议性意见。当然，虽然我同意他对人工智能的一些批判性观点，但我也不同意他的一些其他观点，而且他完全支持这种分歧。没有人通过完全同意而建立起伟大的事业。我们的互动背后总是有尊重和爱，当像这次播客一样录制对话时，我认为一点点分歧是很有趣的。

这是Lex Fridman播客，这是我和Rodney Brooks的对话。

你曾经有机会与之合作的最令人惊叹或最美丽的机器人是什么？

我认为是Domo，它由我的一个研究生Aaron Edsinger制造。它现在放在Sea-Sale的主任Daniela Rus的办公室里，它是一个非常漂亮的机器人，Aaron非常聪明。他没有提前给我预算，也没有告诉我他要做什么，他只是开始花钱。他花了很多钱。他和Jeff Webber，一位机械工程师，Aaron坚持让他作为研究生和他一起工作，他们一起建造了这个美丽得令人惊叹的机器人Domo，它是一个上半身人形机器人，有两条手臂，三指手，还有脸和眼睛。嗯，不是眼睛，但其他所有东西都是串联弹性致动器。你可以与之互动，它是电缆驱动的，所有的电机都在里面，它就是那么漂亮。

眼睛也是致动的吗？还是不是？

哦，是的，眼睛是通过摄像头致动的，你知道，所以它有一个视觉注意力机制，你知道，当有人进来时，它会看着他们，看着他们的脸，和他们说话。

为什么它很惊人？

它的美。你说了，你说什么最美？它就是机械上很美，就像Aaron制造的所有东西一样，总是机械上很美。它的细节非常精致。我们说的是机械上的，字面上的，致动器的数量，致动器，电缆。他给不同的部件进行阳极氧化处理成不同的颜色，它看起来就像一件艺术品。

那脸呢？你觉得机器人的脸美吗？

当你制造一个机器人时，它就对它能互动得有多好做出了承诺。所以我总是鼓励我的学生不要过度承诺。你知道，即使是它的本质，它呈现的东西，它也不应该过度承诺。

是的，我开的一个玩笑，我想你会明白的，就是如果你的机器人看起来像阿尔伯特·爱因斯坦，它应该像阿尔伯特·爱因斯坦一样聪明。所以Domo脸上的东西只有眼睛。因为那是它唯一能做的事情，它可以看着你，并给予关注。所以它不像那些看起来完全像人的日本机器人。

但是，我们人类，狗也是，不仅仅是用眼睛作为注意力机制。它们也是交流的一部分。就像狗可以看着你，看着另一件事，然后又看着你，这就表明我们要看那件事。

或者意图。你知道，在Rethink Robotics的Baxter和Sawyer上，它们都有一个带有图形眼睛的屏幕。所以它并不是摄像头真正指向的地方，但眼睛会看向它即将移动手臂的方向。所以工厂里附近的人们不会对它的动作感到惊讶，因为它提前就表明了意图。

在我们谈论Baxter之前，我认为它是一个美丽的机器人，让我们回到最初，你是什么时候第一次爱上机器人学的？

我们谈论美和爱来开始对话，这太棒了。我出生于1954年底，在南澳大利亚的阿德莱德长大。我有这两本书，日期是1961年。所以我想我妈妈在62年或63年的时候在一家店里找到了它们。

《奇妙之书》？关于电和巨型大脑与机器人？

是的，关于电和巨型大脑与机器人。我八九岁的时候就学会了如何构建电路，简单的电路，我学会了二进制系统，看到了很多图画，主要是关于机器人的。然后我尝试在童年剩下的时间里建造它们。

等等，你说61年？这是两本书的日期吗？

是的，我家里还有。

在那个语境下，机器人意味着什么？

嗯，他们的一些机器人是手臂，你知道，巨大的手臂来移动核材料。但他们有焊接机器人的图片，看起来像人类在水下焊接东西。所以它们不是真正的机器人，但它们是人们对机器人的想法。

你在想什么？你在想人形机器人吗？你在想有手指的手臂吗？你在想脸还是汽车？

不，说实话，我意识到我在机械制造方面的局限性。所以当我长大后，我主要建造了大脑。我建造了一个基于化学的学习系统。我有一个冰格，每个格都是一个细胞。通过给两个电极施加电压，它会建立一个铜桥。随着时间的推移，它会学习一个简单的网络。所以我可以教它东西。当时我的预算和钉子作为电极，还有一个冰淇淋，哦不，一个冰格，大概就是我的预算。后来我设法买到了晶体管，然后我就可以建造门和触发器之类的东西了。

所以你最早的机器人之一是一个冰格？

是的，而且它非常具有思辨性，因为它学会了加法。

非常好。嗯，就在十多年前，1950年，艾伦·图灵写了一篇提出了图灵测试的论文。他以“机器能思考吗？”这个问题开头。那么，让我问你这个问题：机器能思考吗？你的冰格有一天能思考吗？

当然，机器能思考，因为我相信你是一台机器，我也是一台机器，我相信我们都思考。我认为这是一个巨大的恐惧。我认为任何其他哲学立场都有点荒谬。如果思考不是我们做的事情，那它是什么？而我们是机器。所以是的，机器可以。但我们知道如何制造这样的机器吗？这是一个非常不同的问题。我们有能力制造这样的机器吗？你知道，我们足够聪明吗？我们认为我们足够聪明，可以做任何事情，但也许我们不是。也许我们不够好，不足以制造像我们这样的东西。

你认为艾伦·图灵所想的那种计算机，我们耳朵里的计算机，也就是人类使用的生物计算机，与他所想的那种计算机之间，在根本上或显著的方面有什么不同吗？

从高层次的哲学角度来看，是的，我相信这是非常错误的。事实上，我正在写一本大约480页的书，暂定名为《甚至不是错的》。如果允许的话，我将告诉你一些关于这本书的内容。它有三个主要方面。

一是计算的历史。我们称之为计算的历史，可以追溯到1614年和1620年纳皮尔和开普勒的一些拉丁文手稿，经过巴贝奇和洛夫莱斯，然后是图灵1936年的论文，这是我们所认为的现代计算的发明。顺便说一句，那篇论文并不是为了发明计算，而是为了否定希尔伯特后来的一组三个问题中的一个。他称之为一种有效的获取答案的方法。希尔伯特和丘奇一样，都在改写规则。丘奇也在同一时间，一个月前，证明了希尔伯特这三个假设中的一个已被证明是错误的。另外两个已经被哥德尔证明是错误的。所以图灵试图证明它是错误的，因为否定这些事情总是比证明答案存在更容易。

他需要，这真的来自于他的教授，他在剑桥读本科时，教授问他，是否有一个机械过程。他想展示一个可以计算数字的机械过程，因为当时人们用它来生成表格，他们称之为计算机。他们遵循一套规则，有纸，他们会写下数字，根据数字，他们会写下其他数字，他们会为这些工程表格生成数字，迭代次数越多，有效数字就越多。

所以图灵在那篇论文中试图定义什么样的机器可以做到这一点，一个机械机器，它可以产生任意数量的数字，就像人类计算机一样。他提出了一套非常简单的限制，即有无限的纸张供应，这就是图灵机的磁带。每台图灵机都带有一套指令，就像一个人可以用铅笔和纸在磁带上写东西，擦掉它们，放上新的东西一样。他能够证明，这个系统无法做到希尔伯特假设的事情。所以他证明了它是错误的，但他必须证明这个系统足够好，可以做任何可以做的事情，但不能做其他事情。是的，他在论文中说，我没有真正的论据，但基于直觉。这就是他定义计算的方式。

然后，如果你看看从1936年到大约1975年，你会看到人们在努力思考，这真的是计算吗？马文·明斯基，在人工智能领域非常有名，也是一位杰出的数学家，在他的《有限与无限机器》一书中，书中写道，计算是什么？图灵说它是这样的。是的，我有点认为它是那样的。无论东西是由木头还是塑料制成的，这并不重要，它只是，你知道，相对便宜的东西可以做到这一点。所以，计算似乎是。唐纳德·克努斯在他的《计算机程序设计艺术》第一卷中，大约在1968年说，计算是什么？就像图灵说的，一个人可以一步一步地做，而不会太麻烦。他举的一个例子是，一个步骤需要知道费马大定理是否为真，因为当时还不知道，这对一个人来说太麻烦了。霍普克罗夫特和奥尔曼在同一年也说了类似的话。到1975年，在《霍普克罗夫特和奥尔曼》书中，他们说，我们真的不知道计算是什么，但直觉认为这大致是正确的，这就是计算。它是一种约定俗成的事情，恰好很容易在硅片上实现。然后我们有了摩尔定律，它起飞了，它一直是一个极其强大的工具。我当然不会争论这一点。我们拥有的计算版本极其强大。

我们可以暂停一下吗？我们所谈论的是，有一个无限的磁带，有一些简单的规则如何在磁带上书写，这就是我们所说的计算。是的，它是以人类如何做事为模型。我认为图灵在36年的论文中说，这里的一个关键事实是，人类的记忆是有限的。所以这就是我们要放在我们的机械计算机上的。所以，你知道，不像质量，不像电荷，或者是的，它不是由宇宙给出的。这是我们要称之为计算的东西。然后它有一个非常好的实现，彻底改变了我们的技术世界。那就是计算。

这本书的第二部分，或者说书中的论点，我有一个二维矩阵，上面是科学，下面是工程。左列是智能，右列是生命。在下面一行工程中，有人工智能和人工生命。在上面一行中，有神经科学和生命起源。非生命物质如何变成生命物质？是的，这四个学科都在1945年至1965年期间形成了目前的形态。

这很有趣。神经科学在此之前就已经存在，但它不是有效的神经科学。你知道，这些神经节和电荷，但没有人知道该怎么处理它们。此外，还有很多共同的参与者。我确定了共同的参与者，除了人工智能和生命起源。我没有，但对于任何其他配对，我都可以指出那些在它们上面工作的人。顺便说一句，他们中的许多人都在麻省理工学院的电子研究实验室，沃伦·麦卡洛克在那里主持。事实上，麦卡洛克和皮茨，莱文和马图拉纳写了第一篇关于功能神经科学的论文，题为《青蛙的眼睛告诉青蛙的大脑》，他们没有仅仅将其视为一堆神经，而是展示了不同的解剖学成分在做什么，以及告诉其他解剖学成分，并在前面产生行为。

你是否将他们视为现在所谓的“人工神经网络”的创始人或早期先驱？

是的，麦卡洛克和皮茨，皮茨比他年轻得多，在1943年写了一篇受伯特兰·罗素启发的论文，关于神经系统思想的演算。他们试图在没有真正证据的情况下，用逻辑门或非门来形式化神经元，而没有真正的证据表明这就是正在发生的事情。但他们谈论了它，这被明斯基在他的1953年博士论文中采纳了，这篇论文是今天我们所说的神经网络。约翰·冯·诺依曼在1945年设计EDVAC计算机时也采纳了它，他谈到它的组成部分是神经元，基于，并且在他的参考文献中，他只有三个参考文献，其中一个是麦卡洛克-皮茨论文。

所以所有这些人，然后是人工智能领域的人和人工生命领域的人，最初是约翰·冯·诺依曼。因为你知道，他们都在同一时间出现，而且这四个学科中有三个将计算作为它们的主要隐喻。所以我写了几个章节，其中一章题为“等等，计算机是人”，因为我们的计算机就是这样来的。你知道，来自计算东西的人。然后我还有另一章“等等，人是计算机”，这是关于计算神经科学的。所以这里有一个完整的循环。这就是计算。你知道，我与人们谈论过，也许大脑里发生的事情不是计算。当然是。

好吧，当埃隆·马斯克的火箭升空时，它是在计算吗？它是如何进入轨道的，是通过计算吗？但我们有一个想法，如果你想构建一个人工智能系统，你就写一个计算机程序。是的，在某种意义上。所以“计算”这个词很快就开始承担很多它最初没有打算承担的工作。

这是第二点。如果你把宇宙看作是本质上在执行计算，是的，沃尔夫勒姆就是这样做的。他把它变成了计算。你不会把火箭变成计算。

顺便问一下，当你说计算时，你倾向于狭义地认为图灵式的计算吗？它变得非常……嗯，非常模糊。模糊。

嗯，但计算，按照图灵的思考方式，以及大多数人的思考方式，实际上与像猎人采集者一样的思考方式非常契合。有地方，地方里可以有东西，地方里的东西可以改变，它会一直留在那里，直到有人改变它。这是地方和容器的隐喻，你知道，这是我们海马体和皮层中的位置细胞的结合。但这就是我们使用隐喻来思考的方式。当我们超出我们的隐喻范围时，我们就必须发明工具，我们可以切换它们。

例如，微积分就是一个工具的例子。它可以做我们原始推理做不到的事情。我们有何时可以使用它的约定，但有时，你知道，人们总是试图为事物寻找物理隐喻。这就是为什么量子力学在一百年来一直是个问题。它是一个粒子，不，它是一个波，它必须是我们能理解的东西。我说不，它是一种奇怪的数学逻辑，与那些不同，但我们想要那个隐喻。

嗯，我怀疑，你知道，一百年后，两百年后，量子力学和暗物质都不会以同样的方式被谈论。你知道，就像后来洛奇的理论消失了，因为它不是一个足够好的解释性隐喻。你知道，那个隐喻是物质中存在燃烧的物质，因为事实证明燃烧是在物质之外，是氧气。所以我们对隐喻的渴望，加上我们有限的认知能力，会给我们带来麻烦。这就是我在这本书中的论点。

然后人们说，那是什么呢？我说，我希望我知道。我试图谈论它，但我，你知道，给出了一些想法。所以，所以，计算是一种我们使用的特定事物。哦，我可以告诉你一件美丽的事情吗？

是的。

你知道，我用了一个与计算不同的事物的例子。你敲击鼓，它会振动。鼓面有一些静止点，你知道，因为波在上下波动。那些静止点。你可以计算出它们任意的位置，但鼓自己知道它们。鼓不需要计算。

阿达·洛芙莱斯写过的第一个计算机程序是计算伯努利数，伯努利数正是你用来寻找鼓面稳定点的那些数。

哇。

而且她的程序有一个错误，除法的参数在一个地方颠倒了，但它仍然有效。她从未运行过它。他们从未建造过分析机。她在没有它的情况下写了程序。

所以，计算，计算是一种事物，它已经成为一种占主导地位的隐喻。但它是一个正确的隐喻吗？

这三个，这四个领域都采用了计算。你知道，很多都围绕着沃伦·麦卡洛克和他所有的学生，他资助了很多人。而我们人类的隐喻，我们思维的局限性，都会影响到这一点。这本书的三个主题。所以，我有一些关于计算要说的。

所以，你的意思是，计算的机器和似乎拥有意识和智能的机器之间存在差距。是的。

我们可以……你脑袋里的那块肉？那块肉，也许不仅仅是你脑袋里的肉，还有你身体的其他部分。我的意思是，你有一个肠道神经系统。我也倾向于相信，我们现在正在触及我们不知道的事情，但我倾向于相信其他人类也很重要。所以我们就像，我就是不认为我们能达到我们现在拥有的智能水平，如果不是和其他人类在一起。我不是很有信心地说，但我有一种直觉，有些智能存在于互动中。

是的。

而且我认为，我认为这似乎非常有可能，再次，我们你知道，这是猜测，但我们这个物种，可能最终在某种程度上也是如此，因为你可以找到，你知道，旧骨头上有刻痕，似乎在计数。当尼安德特人完成时，我们能够将我们的一些东西放在身体之外，放到世界上，然后其他人可以分享。然后我们得到了这些共享的工具。所以有一个整体的耦合，这不会发生在，你知道，单一的深度学习网络，它被喂给了，你知道，所有的文学作品，或者别的什么。

你知道，神经网络无法跳出自身。但是，有没有什么……我们可以稍微探索一下这个黑暗的房间，试着抓住一些东西？人类大脑创造心灵的魔法来自哪里？作为试图理解它并试图构建它的人类科学家，你们的看法是什么？如果遵循哪些方向可能会有成效？是创造性的互动机器人吗？是创造大型深度神经网络，进行自我监督学习，就像我们会发现，当你制造足够大的东西时，一些有趣的事情就会出现吗？是通过物理、化学、生物学，就像你提到的四象限矩阵中的人工生命角度吗？有什么是你最……如果你必须把所有的钱都押上去，财务建议？

我不会。

好吧，那么，我们所知的每一种智能，包括动物的智能，狗的智能，章鱼的智能，它的架构与我们非常不同。我们所知的每一种智能都在某种程度上感知世界，然后在世界上采取行动。但它们能够以一种非常出色且令人惊讶的方式感知物体。你知道，我们倾向于认为，你知道，我们之间这个盒子，这是一个音箱，我认为它是一个蓝色的盒子。但蓝色是我们用颜色恒常性构建的东西。它不是，它不是，蓝色不是我们接收到的光子的直接函数。它实际上是上下文。你知道，这就是为什么，你可以看到例子，有人通过在停止标志上放几个标记，把它变成另一个标志，而深度学习系统却弄错了。每个人都说，但是停止标志是红色的。你知道，为什么它认为它是另一个标志？因为红色本身并不是光子的固有属性。它实际上是对整个世界及其物体之间关系的理解的构建，以获得颜色恒常性。

但是，为了我们能够快速获得一篇存档论文，我们的倾向是，你只展示大量数据并给出标签，希望它能弄清楚。但它并不是以我们那样的方式弄清楚的。我们对世界有着非常复杂的感知理解。狗有着非常不同的感知理解，基于气味。它们闻了闻柱子，它们可以告诉你过去十小时内有多少不同的狗来过，以及多久以前。有很多我们只是没有感知到的关于世界的东西。仅仅拍摄一张快照并不是感知世界。它不是看到我们与物体之间的注册。注册是一个哲学概念，布莱恩·坎特韦尔·史密斯经常谈论它，一个非常难以捉摸的东西。但我认为我们的系统都没有做到。

我们一直在谈论人工智能，关于符号接地问题，我们的符号是如何在世界上扎根的。当深度学习出现并开始标记图像时，人们说，啊，接地问题已经解决了。不，标记问题已经以一定的准确率解决了，这与接地问题不同。

所以，你同意汉斯·莫维克斯的观点，也就是所谓的莫维克斯悖论，它突出了一个反直觉的观念，即推理很容易，而感知和移动却很难？

我们曾经在同一个办公室，当时我在研究计算机视觉，而他在研究他的第一个移动机器人。那些谈话是什么样的？

它们很棒。

所以你仍然……也许你可以详细说明一下，你仍然相信这种观念，即感知非常困难？而且，你能解释一下为什么我们人类对什么困难，什么不困难，直觉如此差吗？

好吧，让我再讲一个故事。如果你回到，你知道，人工智能的原始团队，从50年代末到60年代，你知道，你去麻省理工学院的人工智能实验室。在那里工作的都是一群非常聪明的孩子，他们进入了麻省理工学院，他们很聪明。那么，智能是什么呢？他们擅长下棋，做积分，那是很难的事情。但是，你知道，一个婴儿就能看到东西，那并不智能。任何人都能做到，那不是智能。所以，你知道，当时有一种直觉，困难的事情是他们擅长的事情，而容易的事情是每个人都能做的事情。也许我有点夸张了，但我认为其中有一定的道理。

我不知道有多少真相，比如国际象棋，长期以来一直被认为是最高水平的智力，直到我们有了计算机。我们比人类更擅长它。然后我们意识到，如果你回到90年代，你会看到，你知道，媒体上关于卡斯帕罗夫被深蓝击败的故事。哦，这是所有事情的终结，从现在开始，计算机将能够做任何事情。而我们看到了同样的故事，关于AlphaZero，那个围棋程序。

但是对我来说，推理仍然是一件特别的事情。也许我们实际上非常糟糕于推理。我们只是利用基于我们猎人采集者直觉的类比。但为什么不是呢？你不认为构建隐喻的能力是一件非常强大的事情吗？

哦，是的，它是。故事也是。那就是它。那就是构建隐喻和注册。

是的，我们正在用视觉做同样的事情。我们正在讲述我们的故事。我们正在构建关于世界的良好模型。

是的，是的。但是，我认为我们跳过了我们有能力做什么和我们如何做。那里发生了一些混乱。

当我们互相讲故事时。

是的，正是。试图稀释对方。

不，我只是觉得，我不是完全……所以，我试图区分这个莫维克斯悖论。我不认为它是一个悖论。进化花了多少时间？它花了时间让我们感知和在世界上移动。你知道，作为多细胞生物，我们花了六亿年时间来做这件事。然后，你知道，相对较近的时候，我们才能够狩猎或采集，或者甚至动物狩猎，这要晚得多。然后，你知道，任何我们，你知道，言语，语言，这些东西，你知道，可能只有几十万年，如果那么长的话。然后是农业，一万年。你知道，所有这些东西都是建立在那些早期事物之上的，而这些事物花了很长时间才发展起来。

所以，如果你再看看这些东西的工程，把它们造到机器人里，你认为机器人学中最难的部分是什么？在你研究机器人的几十年里，在谈论视觉、感知、实际的运动生物力学方面，我一直在将人类和机器进行类比。你认为机器人学中最难的部分是什么？

我有点觉得它们都很难。没有容易的部分。我们倾向于还原论，我们把它还原为，如果我们知道三维空间中所有点的位置就好了。你知道，如果我们有图像的标签就好了。你知道，事情就会变得很棒。但是，你知道，正如我们所见，这还不够。需要更深的理解。

但是，如果我来找你，我能立刻解决一类机器人学问题，什么会让你最快乐？

[笑声] 我的意思是，你看那些操纵物体的机器人，那有什么难的？我的意思是，是感知吗？是关于世界的推理，比如常识推理吗？是实际建造一个能够与世界互动的机器人吗？是机器人与人类互动的类人方面吗？以及它们如何协同工作的博弈论？

让我们谈谈操纵。因为我有一个非常闪耀的时刻。你知道，我是个祖父。祖父会有闪耀的时刻。就在去年，离这里三四英里远，我16个月大的孙子在他的新房子里，第一次来到这个房子。他以前从未到过窗户边，但这个窗户有一个他从未见过的把手。他一只手推着窗户，另一只手转动把手来打开窗户。他知道，两只不同的手，做两件不同的事情。他知道如何组合。他才16个月大。你就在那里看着一个在他从未见过的环境中，一个他从未见过的机制。他是怎么做到的？

是的，这是个好问题。他是怎么做到的？这就是，好吧，就像你可以看到从用一只手执行任务到组合执行任务的飞跃。我的意思是，首先，在操纵方面，这真的很难。就像两只手都必须完成动作，而且完全不同。而且他以前从未见过窗户被打开过。

但是，在第三种情况下，他不知道如何，也许他见过很多稍微不同的失败案例，你没看到？不是窗户，而是其他物体，转动和扭动把手。你知道，有一个很好的反驳，你知道，强化学习会给你，你知道，机器人，或者你给机器人足够的时间去尝试一切。

是的，实际上我可以讲一个小故事。几年前，我在伦敦的DeepMind。你知道，那里有一个很大的谷歌大楼，然后你进去，通过更多的安检，然后你到达DeepMind，其他谷歌员工不能去那里。我正在一个会议室里，和一些人在一起，他们告诉我他们的机器人强化学习实验。你知道，他们只是在尝试。而我的机器人，它们是我们卖给他们的Sawyer。他们非常喜欢它们，因为Sawyer是顺从的，并且可以感知力。所以它们不会在撞墙时损坏，它们会停下来做事情。你知道，你只是让机器人做事情，最终它会通过尝试弄清楚。

顺便说一句，我们正在谈论机器人操纵，机器人手臂等等。所以，他是一个机器人。

是的。

只是为了说明，Sawyer是什么？这是一只机器人手臂，我的公司Rethink Robotics。建造的。谢谢你的背景信息。抱歉。好的。

所以，我们在DeepMind，你知道，隔壁的房间里，这些机器人只是在乱撞，试图用强化学习来学习如何行动。我可以去看它们吗？哦，不行，它们是秘密的。它们都是我的机器人，它们是秘密的。这太搞笑了。

总之，重点是，你知道，这种想法，你只是让强化学习弄清楚一切，与孩子做事的方式截然相反。所以，再说一个关于我孙子的故事。我给了他一个有许多不同锁机制的盒子。他没有随机地，你知道，在他18个月大的时候，他没有随机地触摸每一个表面或推每一件他找到的东西。他能看到机制在哪里，然后他开始探索每种锁机制。那里无疑有一些强化学习，但它应用了一个预过滤器，极大地减少了搜索空间。

我不知道我们能在多大程度上内省正在发生的事情。因为也有可能，你在想象的空间里进行强化学习。就像你有一个很好的世界模型，你在预测，你可能在运行成千上万个循环，但你就像，作为一个人类，你只是看着自己试图讲述一个发生了什么的故事。它可能看起来很简单，但也许有很多计算在进行。

无论如何，但也有一个机制在建立起来。它不仅仅是随机搜索。

机制极大地修剪了它。

是的，那种修剪，那种修剪。但是，也有可能，所以你不认为这类似于强化学习算法中的神经网络吗？有可能吗？

是的，直到有可能。我，但是，你知道，我将非常惊讶，如果发生这种情况。我也将非常惊讶，你知道，在我做了几十年的事情之后，每隔几年，有人就认为我们现在做到了，我们现在做到了。四五年前，我说，我认为我们还没有做到。而每个人都在说，不，你不明白人工智能有多强大。人们告诉我，你不明白它有多强大。我，我，我有一种记录，关于世界是如何思考的。这和以前没什么不同。哦，我们有更大的计算机。我们在90年代有更大的计算机，我们可以做更多的事情。

好吧，让我反驳一下，因为我通常很乐观，并试图在事物中找到美。我认为神经网络，这一代新的深度学习革命，向我揭示了很多令人惊讶和美丽的东西。它不断地给我带来惊喜，它现在能够做到的事情。将它泛化为，比如，我们解决了智能问题，这是另一个巨大的飞跃。但是，神经网络有没有什么让你感到惊讶和美丽的地方，让你坐下来，说，我真的没想到会这样？

哦，我认为它们的表现，它们在ImageNet上的表现是惊人的。早期的计算机视觉就是非常，哇，好吧。这并不意味着它们解决了计算机视觉中的一切，或者我们为机器人解决的视觉问题。

那AlphaZero和自我对弈机制以及强化学习呢？那不也是……

那都在唐纳德·米奇1961年的论文里。所有在那里介绍强化学习的东西。

不，拜托。所以，你在谈论实际的技术。但是，你难道不觉得它在没有人类监督的情况下，在国际象棋比赛中能够达到的水平是令人惊讶的吗？对我来说，这是一个巨大的区别。也许蓝色，也许它说明了我们对自己的看法被夸大了。你知道，我们认为国际象棋很容易。

我的意思是，我偶然发现了1946年的一份报告，我小时候在妈妈给我的书里看到过。1946年的报告，将一个算盘使用者与一台电子计算器进行比较，他击败了电子计算器。你知道，在那一点上，人们会想，人类在计算方面仍然比机器好。

你今天对机器能够，你知道，每秒进行十亿次浮点运算感到惊讶吗？而你却要花几分钟来计算一个？所以，我，我，我，我不知道，但我肯定很惊讶。对我来说，学习有一些不同的东西。

学习。现在你进入了一个致命的罪恶，因为你过度宽泛地使用术语。

是的，有很多不同形式的学习。

是的，有很多种。我学会了如何在城市里走动，我学会了下棋，我学会了拉丁语，我学会了骑自行车。所有这些都是，你知道，非常不同的能力。如果有人，你知道，在过去，人们会写一篇关于学习某事的论文。现在，企业新闻办公室会发布一份新闻稿，说公司X正在领先世界，因为它有一个系统可以。

是的，但关键是，好吧，什么是学习？我指的是，有很多事情，但它是一个行李箱词。松散地说，有一个愚蠢的系统，随着时间的推移，它变得聪明。

它变得不那么愚蠢了。

“聪明”是一个不同的词，这是一个加载的词。

它在做的那件事。

它在某个衡量标准和某些条件下，在那个事情上表现得更好。

是的。

而大多数这些学习算法，学习系统，当你改变条件的方式与人类不同时，它们就会失败。

是的。

所以我当时在DeepMind，AlphaGo刚刚发布。我说，如果给他们一个21x21的棋盘而不是19x19的棋盘会怎么样？他们说，完全失败。但是一个人类玩家实际上会，你知道，实际上会不得不重新玩。而且，有趣的是，如果你看看DeepMind之后的工作，他们正在展示很多算法，可以在更大的棋盘上表现良好。所以他们正在缓慢地扩展这种泛化。

对我来说，那里有一个核心要素。我认为，即使在一个像国际象棋或围棋这样的受限游戏中，通过一个系统自己玩自己，它也能通过学习达到超人的水平，这对我来说确实非常令人惊讶。

所以，好吧，所以，你知道，你并不像我提到唐纳德·米奇1961年的论文时那样喜欢它。在论文的第二部分，一年后，他们在电子计算机上进行了自我对弈，玩的是井字棋。好吧，但它通过自我对弈学会了玩井字棋，而且学会了最优地玩。

我所说的是，我，好吧，我有点偏见。但我发现想法很美，只有当它们真正实现了承诺时。这是另一个层面的美。例如，贝索斯和埃隆·马斯克在火箭方面所做的事情。我们已经有了火箭很长时间了，但制造可重复使用的廉价火箭，这非常令人印象深刻。

同样，我，好吧，我不会预测。首先，当我开始并爱上人工智能时，围棋似乎是不可能解决的。所以我想，也许，也许可以通过计算的摩尔定律式的巨大飞跃来解决它。但我从未想过，你可以通过学习，无论如何，在狭义的学习意义上，学会击败世界上最好的围棋选手，而无需人类监督。

好吧，所以，所以，这只是使用了不同的学习技术。亚瑟·塞缪尔在60年代初，他是第一个使用机器学习的人。他有一个程序可以击败国际象棋世界冠军。

是的。

当时这被认为是惊人的。顺便说一句，亚瑟·塞缪尔有一些了不起的优势。你想听听亚瑟·塞缪尔的优势吗？两件事。一，他参加了1956年的人工智能会议。我后来认识亚瑟。他当时在斯坦福，我当时在那里。他每天都穿领带和夹克，我们其他人则没有。他是一个迷人的人，迷人的人。

事实证明，克劳德·香农在1950年的一篇《科学美国人》文章中，概述了亚瑟·塞缪尔使用的学习机制。他们于1956年见过面。我假设有一些沟通，但我不能确定。但亚瑟·塞缪尔一直在真空管工程师那里工作，以提高真空管的可靠性，然后他监督了IBM的第一台晶体管计算机。在那些日子里，在运送计算机之前，你会运行一周，以发现早期故障。所以他有一大堆计算机运行随机代码，每台计算机运行数小时。我们有很多台。所以他在IBM的生产线上运行他的国际象棋学习程序，进行自我对弈。他拥有的计算能力比世界上任何人都多。然后他能够生产一个国际象棋程序，我的意思是，一个可以击败世界冠军的跳棋程序。

所以这很了不起。问题是，我感到惊讶吗？我不仅仅是觉得这是一个很好的成就。它是否朝着比以前更智能的东西迈出了一步？

是的。

而这个问题是，这是你的世界观。好吧。

好吧，那并不意味着我是错的。

不，不。所以问题是，如果我们继续迈出这样的步伐，它们会带我们走多远？我们会建立更好的推荐系统吗？我们会建立更好的机器人吗？还是我们会解决智能问题？

所以，我把我的赌注押在……但仍然缺少很多很多。

是的。

而我为什么会这么说呢？因为在这些游戏中，它们都是，你知道，100%信息游戏。但同样，这些系统中的每一个都是当前状态的非常简短的描述。这与在世界上进行注册和感知不同。

这又回到了我的莫维克斯悖论。我绝对不是说国际象棋比感知或任何一种物理世界的机器人学更难。我绝对认为它比国际象棋难得多。

所以我总是对人类心灵的运作方式印象更深刻。这太不可思议了。人类心灵是不可思议的。我从一开始就相信这一点。我想当很长时间的精神科医生。我一直认为这比国际象棋游戏更不可思议。我认为国际象棋游戏是，我喜欢奥运会。它只是我们人类选择一项任务，然后同意一百万人将他们的一生奉献给这项任务的另一个例子。这就是人类心灵能够专注于一项任务，然后相互竞争并达到奇怪的不可思议的性能水平的酷之处。这就是国际象棋的方面，非常酷。不是国际象棋本身真的很难。它，它就像费马大定理本身对我来说并不那么有趣。成千上万的人一直在努力解决这个特定问题，这很吸引人。

所以，我可以告诉你我的“疾病”是这样的吗？

当然。

它实际上是……

更接近你所说的，所以作为一名孩子，你知道我在建造各种我称之为计算机的东西，它们不是通用计算机，冰格托盘是其中之一，但我建造了其他机器，我喜欢建造的是能够在一场游戏中击败成年人的机器，而他们不能，成年人不能击败我的机器，是的，所以你就像，呃，那很强大，就像那是，呃，那是反抗的方式，是的，我，顺便说一句，嗯，你有没有，你第一次建造出比你更出色的东西是什么时候？你还记得吗？嗯，我知道它是如何工作的，我大概九岁，我建造了一个东西，那是一个游戏，你们轮流从一堆火柴中取火柴，要么拿走最后一根火柴的人赢，要么不拿走最后一根火柴的人赢，我忘了，所以用电线、钉子和小线圈很容易建造出来，这些线圈就像插入数字和几个灯泡一样，嗯，我最自豪的一个，我十二岁的时候，我用旧电话交换台开关建造了一个东西，它总能在井字棋中获胜，而且那是一个更难设计的电路，但同样，它没有任何有源元件，只有三个位置的开关，空、叉、圈，嗯，还有九个，还有一个灯泡，显示下一个要移动的，然后，是的，人类会去移动它，你看，创造中存在着魔法，是的，是的，我倾向于，我倾向于在机器人身上看到魔法，就像我，我也认为智能有点被高估了，我认为我们很快就能与机器人建立深厚的联系，嗯，我们稍后会回到联系，机器人，当然，但是，但我确实想说，我，我认为太多人犯了一个错误，他们看到了这种魔法，然后认为，嗯，我们将继续，你知道，但其中每一个都是为下一步、下一步而进行的艰苦斗争，是的，我的意思是，这里悬而未决的问题是，这就是为什么我扮演魔鬼代言人，但我经常这样做，当我读到你的博客文章时，在我脑海里，因为我有一种永恒的乐观主义，那就是，对我来说并不清楚，所以我不会像记者那样做，或者屈服于炒作，但对我来说并不明显，我们离真正具有变革性的理解还有多少步，关于构建智能系统，或者如何构建智能系统，我也意识到人工智能的整个历史，这就是你深刻的根基所在，几十年来一直存在乐观主义，而这种乐观主义就像阅读旧的乐观主义一样荒谬，因为人们就像，他们说事情是微不足道的几十年，从六十年代开始，他们说一切都很好，计算机视觉是微不足道的，但我认为我的思维足够清晰，我的意思是，我们可以深入探讨，如果你愿意，我对DeepMind所做的事情感到非常惊讶，我不认为它们是，它们还没有，嗯，接近解决智能问题，但我不确定它是否不是十年或十年之后，我所指的是看到工程学，当它将这个想法付诸实践并扩大规模时，这很有趣，而这个想法，而且它会欺骗人们，好吧，老实说，罗德尼，如果只有你、我和德米斯在房间里，忘了媒体，忘了所有那些事情，就像一个科学家，一个机器人学家，你知道，这并没有让你感到惊讶，规模化，我们现在说的是非常大的，好吧，好吧，让我们选一个最让你惊讶的，好吧，请不要对我大喊大叫，GPT3，好吧，老实说，我本来就要提出来，好吧，谢谢，AlphaZero，AlphaGo，AlphaGo Zero，AlphaZero，然后是AlphaFold一和二，所以这些里面有没有核心的东西，嗯，不，忘了实用性或应用之类的，你可以为AlphaFold争辩，就像一个科学家一样，它像它那样运作，这让你感到惊讶吗？好吧，如果我们要做惊讶和实用性之间的区别，我必须解释一下，我会说AlphaFold，以及目前AlphaFold的一个问题是，你知道，它得到了很多正确的答案，这让我感到惊讶，因为它们是非常复杂的事情，但是你不知道它得到了哪些正确的答案，这有点麻烦，现在他们已经找到了一个原因，你的意思是蛋白质的结构，它得到了很多正确的答案，是的，这是，这是令人惊讶的，是的，这是一个非常困难的问题，所以这是令人惊讶的，到目前为止它得到了多少正确的答案，实用性是有限的，因为你不知道哪些是正确的，哪些不是，现在他们已经推出了一个东西，在过去的几周里，他们试图从中开发一个有用的工具，他们很可能会做到，嗯，从这个意义上说，至少AlphaFold是不同的，因为你的AlphaFold二也是不同的，因为现在它正在生成数据集，这些数据集实际上是，你知道，可能正在彻底改变计算生物学，就像它们实际上会帮助很多人一样，但你会说，嗯，可能正在彻底改变，我们还不知道，但是，是的，那是真的，是的，但是，你知道，但是，我，我明白了，我的意思是，这是，好吧，所以，你知道这将多么有趣，所以让我们直接开始吧，说到在现实世界中运行的机器人，让我们来谈谈自动驾驶汽车，哦，好吧，因为你确实建造了机器人公司，你是历史上最伟大的机器人学家之一，这不仅仅是在太空，而是在创造有用的机器人并赚钱的公司的想法领域，你也经常批评埃隆·马斯克先生，或者更具体地说，专注于特斯拉的自动驾驶技术，你对特斯拉的自动驾驶系统有什么看法，或者更普遍地说，基于视觉的机器学习方法在半自动驾驶方面有什么看法？这些是机器人，它们被数十万人用于现实世界，如果你想去那里，我可以去那里，但这并不是太多，让我们说，在安全方面，它们与人类相当，目前，也就是说，人类独自一人与人类加上机器人，好吧，首先，我想说我真的很喜欢我今天开来的这辆车，这是一辆2021年的梅赛德斯E450车型，我对它的机器视觉、声纳和其他东西印象深刻，我对它的功能印象深刻，我对它的许多方面印象深刻，嗯，它能够保持在车道内，是吗？哦，是的，它确实能做到车道的事情，嗯，你知道，它正在看着我两侧，它告诉我附近的汽车或盲点等等，是的，当我，当我，当我靠近某个东西停放时，我可以看到美丽的、令人惊叹的俯视图，我对它的注册和度量印象深刻，就像多个摄像头，它们都连接在一起，以产生360度的视图，你知道，合成的360度视图，就像在汽车上方一样，而且这是不可思议的，我一月份买了这辆车，这是我拥有过的最长的车，没有把它弄坏，所以它比我好，对我来说，它比我好，所以我不说技术不好或没用，但我的观点是，是的，这是同一部电影的重播，好吧，也许你以前问过我这个问题，但是，嗯，当，当第一辆车在公共高速公路上以超过55英里/小时的速度行驶超过10英里，并且有其他交通工具在周围完全自动驾驶时，那是什么时候发生的？是80年代的卡内基梅隆大学还是什么？那很久以前了，实际上是1987年，在慕尼黑，嗯，慕尼黑，在联邦国防军，是的，嗯，所以他们在1987年就运行了，你认为什么时候，埃隆说过他要做到这一点，你认为我们什么时候会有第一辆车在美国从海岸到海岸行驶，手不离方向盘，手不离方向盘，脚不离踏板，从海岸到海岸，据我所知，有几个人声称做到了，1995年，那是喜剧，我不知道，哦，那是代码，是的，嗯，他们没有声称，他们声称100%吗？不是100%，不是100%，但是，然后有一些营销人员声称100%，但我的观点是，你知道，我，我看到再次发生的是，有人看到了一个演示，然后他们过度概括，说我们必须快到了，嗯，我们已经工作了35年，因为那是演示，但这将把我们带回与AlphaZero的对话，你不是吗？好吧，我只会说我是什么，因为我以为，好吧，当我第一次开始与Mobileye的实现特斯拉自动驾驶系统互动时，我开了很多车，你知道，我从一开始就在谷歌的自动驾驶汽车里，我以为不可能像它那样好，直到我坐下来使用Mobileye，我以为他们只是知道计算机视觉，我以为不可能像它那样好，所以我的计算机视觉极限模型，比Mobileye的实际实现要有限得多，所以我，这是一个例子，我真的很惊讶，我说哇，那真是太不可思议了，第二个惊喜是特斯拉抛弃了Mobileye，从头开始，我以为他们不可能赶上Mobileye，我以为Mobileye所做的简直是不可思议，就像工作量和标注一样，是的，嗯，Mobileye是由亚马逊结构开始的，并且使用了大量的传统，你知道，艰苦的计算机视觉技术，但他们也做了很多好的，嗯，就像非研究性的东西，就像实际的，嗯，就像你为了制造一个成功的产品所做的那样，对吧，规模化了所有那些东西，所以我非常惊讶，他们从零开始就能够赶上，那非常令人印象深刻，而且我跟很多工程师谈过，虽然我参与其中，那很令人印象深刻，而且最近的进展，尤其是在，嗯，好吧，在Andrej Karpathy的参与下，他们正在做的事情，数据引擎，它将驾驶任务转化为这些多任务，然后进行边缘案例发现，当他们拉回来的工程水平让我重新思考什么才是可能的，我仍然，你知道，嗯，我不知道到那种程度，但我一直认为解决自动驾驶问题非常困难，有所有的传感器，所有的计算，我一直认为这是一个非常困难的问题，但我一直不断惊讶于你可以工程化多少，首先是数据采集问题，因为我以为，你知道，仅仅因为我与许多汽车公司合作过，而且他们有点老派，以至于我没想到他们能做到，像AWS风格的数据收集，所以当特斯拉能够做到这一点时，我开始思考，好吧，那么它的极限是什么？我仍然相信，嗯，驾驶员般的感应以及与驾驶员的互动，以及研究人类因素心理学问题是必不可少的，它总是会存在的，即使是完全自动驾驶，但我也惊讶于它的极限，尤其是仅凭视觉，它能带我们走多远，嗯，所以这是我的惊讶程度，好吧，你能用你刚才说的AlphaZero的方式来解释吗？那是一个家庭作业问题，规模很大，在国际象棋里，谁在乎，这里有真正的人在使用真正的汽车，而且很多人使用该系统行驶了超过一半的里程，对，是的，而且他们做得很好，纯粹的视觉，没有你的视觉，是的，而且你知道，现在没有雷达，我怀疑这走不通，其中一个原因是，没有新的摄像头，其动态范围接近人眼，因为人眼具有令人难以置信的动态范围，我们利用了它的动态范围，它的，嗯，11个数量级或某个疯狂的数字，摄像头没有那么多，这就是为什么你会看到，嗯，糟糕的情况，比如阳光照在白色的东西上，百叶窗挡住了，这在人身上就不适用了，我认为在你说这有多好之前，还有很多事情需要考虑，它就会奏效，嗯，我将从多个角度来看待这个问题，我知道你有很多时间，是的，好吧，让我们思考一下这些事情，是的，我知道你一直在写很多很棒的博客文章，关于这个话题已经有一段时间了，在特斯拉有自动驾驶系统之前，所以你已经考虑了自动驾驶一段时间了，从各个角度来看，所以，嗯，有几件事，你知道，在美国，我认为每年因机动车事故造成的死亡人数约为35,000人，这是一个令人震惊的数字，与新冠死亡人数相比并不算离谱，但是，你知道，没有理性，这也是人们对我说的话，工程师对我说，嗯，如果我们通过自动驾驶将死亡人数减少10%，那将是伟大的，每个人都会喜欢它，我的预测是，如果自动驾驶汽车每年杀死超过10人，他们就会尖叫和咆哮，即使每年有35,000人被人类驾驶员杀死，这是不理性的，这是一套不同的期望，这可能会继续下去，所以有这方面，另一方面是，当我们引入新技术时，我们经常改变游戏规则，所以当我们第一次引入汽车时，你知道，进入我们的日常生活，我们彻底重建了我们的城市，我们改变了所有的法律，是的，乱穿马路不是一种罪行，这是由汽车公司推动的，这样人们就不会在路上，这样就不会有行人被撞死的事故，我们彻底改变了我们城市的结构，周围到处都是这些难闻的东西，你知道，现在你在巴塞罗那这样的城市看到反对意见，真的试图排除汽车等等，所以我认为，要实现自动驾驶，我们将，大规模采用，它不会仅仅是采取当前的情况，去掉驾驶员，让同一辆车做同样的事情，因为最终的情况太多了，这里有一个有趣的问题，美国有多少完全自动驾驶的火车系统？我的意思是，你算它们是完全自动驾驶的吗？我不知道，因为它们通常有驾驶员，但它们有点自动驾驶，对吧？不，好吧，让我们去掉驾驶员，我不知道，有15个或16个，它们大多在机场，嗯，有几个在机场附近运行，大约五个，两个在机场附近运行，嗯，嗯，什么时候，美国城市的第一套完全自动驾驶的火车系统预计将完全自动驾驶，没有驾驶员，预计将于2017年在檀香山运行，它已经延迟了，但他们会到达那里的，但顺便说一句，它最初将在湾区这里自动驾驶，我的意思是，它们都非常接近完全自动驾驶，对吧？是的，但是获得线索才是关键，而且我，我，我经常在日本乘坐完全自动驾驶的火车，嗯，有一条火车开往东京湾中间的那个假岛，我忘了名字了，嗯，你看到了什么？当你看到它时，你看到了什么？当你去机场乘坐完全自动驾驶的火车时，它不像普通火车，每个车站都有两扇门，嗯，所以有火车的门，还有站台的门，是的，嗯，在日本的这趟火车上尤其明显，因为它穿过建筑物，整个轨道都是这样建造的，人们不能爬上去，是的，所以有工程设计，使系统安全并使其可接受，我认为我们将在美国看到类似的事情发生，让我惊讶的是，我错误地认为我们将在湾区的101号公路上拥有专门的自动驾驶车道，最左边的车道，这样特斯拉或其他汽车进入那条车道就会很正常，然后说，好吧，现在它是自动驾驶的，并拥有那条专用车道，我曾期望在五年前就能看到这种进展，我曾期望看到更多这方面的进展，我们还没有，这可能是因为特斯拉一直在过度承诺，说他们的系统是完全自动驾驶的，我认为他们可能通过合作改变基础设施来更快地实现这一目标，这是长途卡车自动驾驶的一个问题，我认为它在夜间的高速公路上是很有意义的，卡车可以自动驾驶，但是，如何进入和离开高速公路呢？你需要什么样的基础设施呢？你需要人类在那里做这件事吗？还是可以去掉人类？所以我认为有办法做到这一点，但这是一个基础设施的争论，因为长尾案例非常长，而且它的接受程度将与人类驾驶员不同，所以，我仍然和你在一起，而且我跟你在一起很长时间了，但我很惊讶机器学习和基于视觉的方法能够覆盖多少边缘案例，这就是我想说的，我认为基于视觉的方法和特斯拉自动驾驶系统以及任何试图做同样事情的公司之间存在根本性的区别，好吧，我不会和你争辩，因为你知道，我，我是在猜测，是的，但是，你知道，我的直觉告诉我，当环境工程化时，事情会加速，因为其他所有技术都是这样发生的，我有点，我不知道你怎么样，但我有点愤世嫉俗，基础设施依赖于政府的帮助，如果你看看所有领域的که infrastructure，政府总是落后于基础设施，有很多，嗯，在这个国家，在未来，抱歉，是的，在这个国家，当然，还有许多国家，在基础设施方面实际上要差得多，哦，是的，还有很多要差得多，还有一些，你知道，比如高速铁路，其他国家做得更好，我想，我的问题是，就像，我在这里试图思考和问的核心是，目前的驾驶问题有多难？你提到，我们不想仅仅去掉人类，复制人类所做的事情，但如果我们试图这样做，那么这个问题有多难？因为我以前认为它要难得多，就像，我以前认为它，仅凭视觉，它将需要三十年，四十年，好吧，所以我不知道我要提出的这个问题的答案，但我确实注意到，在湾区的280号高速公路上，它大部分是混凝土路面而不是沥青路面，现在上面画的白线有黑色的边界，我的车道偏离系统如果没有这些黑色的边界就无法工作，有趣，所以我不知道他们是否已经开始这样做是为了帮助车道偏离，是否是基础设施跟随技术的一个例子，但是，我的车如果没有改变画线的方式，表现就不会那么好，不幸的是，非常好的车道保持并没有那么有价值，就像它比拥有一个完全自动驾驶的系统有价值几个数量级，是的，但是，对我来说，车道保持真的很有帮助，因为我很忙，但是你不会支付十倍，就像，问题是，没有经济上的，就像，为了让车道保持更容易而改造基础设施没有意义，如果你有一个大型的自动驾驶汽车车队，那么改变拥有汽车的意义，改变交通的性质，我的意思是，但是，为此，你需要，自动驾驶汽车，让我问你关于Waymo的事情，我有很多机会乘坐Waymo的自动驾驶汽车，我不知道你是否会称它们为自动驾驶汽车，嗯，我的意思是，我乘坐过一辆，在它们被称为Waymo之前，是的，仍然在X，所以目前，这是一个巨大的，另一个令人惊讶的飞跃，我没想到会发生，那就是它们目前没有驾驶员，是的，在亚利桑那州的钱德勒，我认为他们也在考虑在奥斯汀这样做，但他们正在扩张，虽然，你知道，我每年都会对此进行一次检查，截至去年年底，他们的目标是每周数百次乘车，而不是数千次，而且，车里仍然没有人，但是，当然，有安全人员在里面，而且还不清楚有多少，你知道，汽车与安全人员的比例是多少，它不是，显然他们不是100%透明的，不，他们都不是100%透明的，但至少，他们说没有远程操作，我的意思是，好吧，嗯，我的意思是，我看到过一些YouTube视频，人们被困在车里，嗯，被路上的红色锥形物挡住了，他们确实有救援车辆过来，是的，然后一个人进去开车，是的，但是，难道你不觉得不可思议吗？对我来说，坐在一辆没有驾驶员的车里，看着方向盘转动，就像一个研究了至少是自动驾驶汽车的人类方面很多年的人，而且你做得更久，就像，这真的发生了，这让我觉得不可思议，我不在乎它是否规模化到一百辆车，这不是演示，这不是，我作为一个普通人，我的论点是，人们从那个插值中进行插值，你知道，它就在这里，它完成了，你知道，它只是，你知道，我们解决了，不，我们还没有，那就是我的论点，好吧，我想去你的地方，你有一个很棒的博客，人们应该去看看，但你也有这个，在你的博客里，有一系列预测，这是一个很酷的想法，我不知道你什么时候开始的，大概三四年前，是，1月1日，2018年，是的，我做了这些预测，我说我会在每年的1月1日回顾我的预测，这是32年的绝佳矫正，哦，你说32年，我说32年，因为那将是2050年1月1日，我将满95岁，你知道，所以，所以人们知道你的预测，至少目前是人工智能领域的，我没有说我要做新的预测，我只是要衡量我所做的这些预测，因为，是的，我有点恼火，每个人都可以做出预测，但他们没有实现，然后每个人都忘了，所以我应该对自己要求高一点，但是，而且，只是把年限和日期范围放在一起，这是一个很好的思考练习，就像，推理你的想法，主题是人工智能，自动驾驶汽车和太空，嗯，我想知道我们是否可以只看一些突出的，也许从记忆中，我可以提到一些，让我们谈谈自动驾驶汽车，你特别自豪或特别有趣的预测，从飞行汽车到，这里的另一个要素是，自动驾驶汽车的部署地点有多广泛，还有一些有趣的，有没有什么让你印象深刻的，你还记得的预测？嗯，我确实认为我把那里面放进去了，到某个年份，101号公路上会有一条专门的自动驾驶车道，我想我对那个过于乐观了，是的，实际上，是的，我确实记得，但是你，我认为你提到了不同城市的困难，是的，是的，所以马萨诸塞州的剑桥是一个例子，是的，你知道，我在剑桥港住了很多年，你知道，道路很窄，作为人类驾驶员，在那里开车非常令人沮丧，当你开始放进去，人们会在单行道上逆行，那里，你的预测是，到2035年，马萨诸塞州剑桥港的所有街道都将有无人驾驶出租车服务，是的，你认为这可能过于乐观了？嗯，我自从内部做出这些预测以来，对其中一些事情变得有些悲观了，那么，你能给出一个主要里程碑的部署年份吗？在几个主要城市，比如你觉得，是的，所以自动驾驶汽车就在这里，让我们，让我们以旧金山市场以北的网格街道为例，好吧，好吧，相对温和的环境，街道很宽，主要问题是送货卡车到处停放，这让事情变得更复杂，一个出租车系统，有指定的接送点，不像Uber和Lyft，你可以去任何地方，司机们会想办法进去，我们还有几年时间，你知道，我住在那一带，所以我每天都能看到，嗯，自驾车公司的汽车，好几辆，Cruise，Zoox，不那么频繁，Waymo一直都在，不同的公司来来去去，而且总是有司机，目前总是有司机，虽然我注意到，嗯，有时司机没有权力在不与总部联系的情况下接管，因为他们会坐在那里等很长时间，显然有什么事情发生，总部正在做决定，所以，嗯，他们，你知道，而且，所以你可以看到他们是否把手放在方向盘上，以及，嗯， incident resolution time，这会给你一些线索，那么你认为是什么年份？你目前的直觉是什么日期范围？你认为旧金山将是自动驾驶的出租车服务，从任何一点A到任何一点B，没有驾驶员？你，你还在想，十年后，二十年后，三十年后？肯定不是十年后，会更长，如果你被允许去市场以南，会更长，除非是重新设计道路，顺便说一句，最大的挑战是什么？你能提几个吗？是送货卡车吗？是边缘案例吗？是计算机感知吗？嗯，这是几周前我看到我家外面发生的一个案例，周五晚上大约8点，天色渐暗，是在冬至之前，这是一辆Cruise车辆从山坡上下来，右转，然后停在路口前面，为什么停在那里？因为有一个人在离它两英尺远的地方，我只是瞥了一眼，我知道发生了什么，那个人是个女人，在她的车门边，试图用那个东西解锁它，你知道，当你没有钥匙的时候，是的，那辆车想，哦，她随时可能跳到我前面，就像一个人类一样，我能告诉她，她不会跳出去，她正忙着试图解锁她，她丢了钥匙，她正试图进去，它就停在那里，直到我感到厌烦，是的，所以里面的那个人类驾驶员没有接管，但这里最关键的是，一个人推着婴儿车从山坡上下来，我猜里面有个婴儿，现在路口被这辆Cruise车辆挡住了，他会怎么做？巧妙地，我认为他决定不从车前经过，他走了，但他不得不从后面绕过去，他不得不离开路口，走到十字路口推他的婴儿车绕过这辆停在那里的车，而且没有人类驾驶员会停那么久，他们会避开，这是我的另一个痛点，安全已经损害了那些没有同意让他们住在自己社区里的人，是的，但现在你可以说那是边缘案例，但，是的，嗯，总的来说，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不是，我不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如果你要成为一名企业家，就做好准备。做好准备。嗯，但你知道，不久前我曾卷入一场荒谬的诉讼，而我是唯一一个保留了 20 世纪 90 年代电子邮件的人，公司里没有人有。所以，我翻阅了我的电子邮件，这让我想起了我们所做事情的乐趣，以及当时我到底在做什么。我们当时正在制造 Roomba。其中一件事是我们有一个令人难以置信的、极其紧张的预算，因为我们想以 200 美元的价格将其上架。当时还有另一款家用清洁机器人，是 Electrolux Trilobite，售价 2000 欧元。对我们来说，那不会成为一种消费产品。所以我们有理由相信，200 美元是人们会购买的东西，那是我们的目标。但这意味着，你知道，货架上的利润必须是最低的。所以，我发现了所有这些电子邮件，我记得我会在台北参加一个 MIT 会议，然后多待几天，去新竹，和那些非常小的公司谈谈，在台积电（台湾半导体制造公司）之外的许多非常小的公司。台积电让所有这些小公司变得很棒，它们不必拥有自己的晶圆厂，所以它们可以创新。然后，它们正在构建的创新是剥离了 6802 的。1682 是 Apple One 中的东西。去掉一半的硅，仍然可以使用。我之前为一些早期失败的机器人产品买过一些。那是在香港，我去所有那些公司，他们制造的，你知道，不是我们现在意义上的游戏，而是你可以玩的手持游戏，或者生日贺卡，因为我们每台计算器的预算大约是 50 美分。所以我从一个地方走到另一个地方，看着他们的芯片，看着他们移除了什么，他们的中断处理对于通用来说太弱了。所以我深入研究了技术细节。然后我发现了一家名为 Winbond 的公司，它拥有，我忘了它有那么多内存，它有 512 字节的内存，而且在我们预算之内，它拥有我们所需的所有功能。是的，所以你很兴奋。是的，我一直在读所有这些电子邮件，我发现了这个。那么，你认为你们会如此成功吗？最终这家公司会如此成功吗？你可能想象过吗？不，我们从未想过。直到 2002 年，我们有 14 个失败的商业模式，然后我们在同一年有了两个赢家。不，然后你知道，我记得董事会，因为到这个时候，我们有一些风险投资在董事会，他们和我们一起建造了一些机器人，你知道，目标是 2002 年圣诞节市场，我们超额完成了他们授权的三倍，制造了 7 万台，并在第一个圣诞节就全部卖光了，因为我们在 9 月 18 日发布，然后在圣诞节前全部售罄。所以，我们很大胆。但是，是的，你没想过这会风靡全球？嗯，这是，所以过去几十年里，许多了不起的机器人公司都倒闭了。你认为为什么经营一家成功的机器人公司如此之难？嗯，有机器人公司，有几件事。一是创始人对能力的期望不准确，不是消费者，而是创始人。是的，期望。什么可以交付？当然，定价错误，以及客户认为合理的价格不一定理性。是的，客户的期望，以及人们接受新技术的纯粹难度。我遭受了这三者的痛苦。你知道，就公司而言，我经历的失败比成功多。我遭受了这三者的痛苦。那么，你认为有一天会有一家机器人公司，我说的机器人公司是指你的主要收入来源是机器人，它会是一家万亿美元以上的公司吗？它会做什么？我不知道，因为我还在创办机器人公司。我没有做出任何这样的预测。我没有考虑万亿美元的公司。顺便说一句，我不认为，你知道，在 90 年代，有人认为苹果公司会成为一家万亿美元的公司。所以这些都很难预测。但是，抱歉打断一下，但你不觉得，我有一种小小的愿景，而且是一种宏大的小愿景，我看到家里会有大量的机器人，像 Roomba 一样，但更多，那就是万亿美元，而且我认为它们有真正的市场潜力，因为人口结构的变化，你知道，谁会为老年人做所有的事情？我们太多了，我，我在这里领先，我们太多了。但是，我们还没有足够有能力的机器人来支持这种经济论点。我期望这种情况会发生吗？是的，我期望它会发生。但我必须告诉你，我们在 2002 年推出了 Roomba，我又待了九年。我们一直在试图找到下一款家用机器人是什么。即使在今天，近 20 年后，19 年后，主要产品仍然是 Roomba。所以 iRobot 还没有找到下一个。你认为一个人在车库里有可能建造它，而不是像谷歌推出谷歌自动驾驶汽车，然后变成 Waymo 那样吗？你认为有可能从零开始建立一家成功的机器人公司吗？还是这只是太多的资本投资？是的，没有大量的资本很难做到这一点。而且我们开始看到，你知道，相当多的资本用于一些机器人公司。你知道，B 轮融资，因为我昨天看到一家公司获得了 8000 万美元的融资，我认为是 Covariant 的。音乐。但是，进入这些领域需要真金白银，而且你可能会在此过程中失败。我肯定在 Rethink Robotics 失败过，我们在那里损失了 1.5 亿美元的资本。所以，好的，Rethink Robotics 是你共同创立的另一家了不起的机器人公司。那里的愿景是什么？梦想是什么？你最自豪的是什么？我最自豪的是，我们把工厂里的机器人从笼子里解放出来，它们对人和机器人来说是绝对安全的，可以并排工作。所以这些是机械臂，机器人手臂，它们能够拿起东西并与人类互动。是的，而且人类可以在不编写代码的情况下重新部署它们。是的，现在这已成为许多其他小公司的一种期望，大公司也在宣传它们正在这样做。这既是一个界面问题，也是一个安全问题。是的，是的，所以我最自豪的是。我完全让自己被说服了，放弃了我原本想做的事情。你知道，你总会遇到，我无法重播录像带。我无法重播。也许，也许我，如果我更坚强的话。我记得那天，我记得确切的会议。你能带我了解一下那次会议吗？是的。所以，我说我为公司设定的目标是，我们将制造价格为 3000 美元的机器人，并带有力反馈。这对人们来说是安全的。哇，那是我的目标。我们开始于 2008 年，我们有塑料齿轮箱的原型。以 3000 美元的价格，你知道，3000 美元的寿命。我说我们要瞄准那些还没有机器人手臂的人，而不是那些已经在工厂里拥有机器人手臂的人。我们要瞄准一个不同的市场，所以我们不必满足他们的期望。所以我们要用塑料制造它，它不必有 35000 美元的寿命。它将如此便宜，以至于它是运营支出，而不是资本支出。所以我们有一个原型，工作得相当好。但是控制工程师们抱怨这些塑料齿轮箱，一个漂亮的行星齿轮箱。但是我们可以使用一种叫做串联弹性执行器。我们把它们嵌入其中，我们可以测量力，我们知道我们撞到了什么等等。控制工程师们说，是的，但这是扭矩波动，因为这些塑料齿轮不是很好的齿轮，而且有这种波动。围绕这种波动进行力控制非常困难。我不会说出名字，但我记得一位机械工程师说，我们只需制造一个带斜齿轮的金属齿轮箱，六周就能完成，问题解决了。两年后，我们才让斜齿轮箱工作起来。是的。我们尽一切可能降低了成本。是的，但现在价格上涨到了。然后当时的首席执行官说，我们必须有两个手臂，而不是一个手臂。所以我们的第一个机器人产品 Baxter 现在售价 25000 美元。唯一会考虑它的是那些在工厂里有手臂的人，因为这比在工厂里有两个手臂要便宜一些。但是他们习惯了 0.1 毫米的运动重复精度和一定的速度。我一直在想，但我们没有给你那个。你不需要位置重复性。像人类一样使用力控制。不，不，但我们想要那种重复性。我们想要那种重复性。是的，所有其他机器人都有那种重复性。为什么你没有那种重复性？所以你澄清一下力控制，你可以抓住手臂并移动它，或者你可以四处移动它。但是，假设你，你能看到吗？是的。假设你想，是的。假设这个东西是一个，你知道，一个精确的东西，它会适合这里，在这个直角里。在位置控制下，你发送你的，你有一个固定装置，你知道它在哪里，你只是移动它，你知道，它在那里。如果使用力控制，你会做类似的事情，滑到这里，直到我们感觉到它，然后滑进去。这就是人类如何获得精确的精度。是的，他们使用力反馈。是的，让东西配合，而不是直接去。是的，无法说服，无法说服那些在工厂里并且习惯于以某种方式思考的客户。他们想要那种重复性。所以我们说，好的，我们将制造一个能给你那种重复性的手臂。所以现在我们最终制造了一个 35000 美元的单臂机器人，带有，嗯，哦，它们叫什么？嗯，嗯，一家公司制造的某种齿轮箱，我记不起名字了，但那是齿轮箱的名字。但是，它有扭矩波动。所以现在又花了两年时间来解决用扭矩波动进行力控制的问题。所以我们不得不做我们一直避免的事情。对于塑料齿轮箱，我们最终不得不这样做。机器人现在价格过高了。是的，那是你从一开始的直觉，这种不是，你正在打开一扇门来解决很多问题，你最终总是要解决这个问题。是的，而且我也瞄准了一个低价，进入一个不同的市场。价格，如果能低于一千美元就太棒了。我认为我们可以做到五百美元。但是，你知道，你说设定目标对工程师来说有点太远了。确切地说。那么，你为什么说那家公司，不是失败，而是倒闭了？我们有买家。而且，你知道，有一个叫做美国外国投资委员会（CFIUS）的东西。它以前被引用过两次，关于政府可以阻止外国资金进入美国公司，基于国防要求。我们经过了多次尽职调查，我们将被收购。但是每个财团都有中国的资金。所有银行家都会在最后一刻说，你知道，这不会通过 CFIUS。然后投资者就会离开。然后，在我们快没钱的时候，我们有两个买家。一个使用了强硬的法律手段，另一个说他们要接管并支付更多。当我们没钱的时候，他们就退出了。然后以他们一周前出价的 1/30 的价格收购了资产。那是一段艰难的一周。你，想到一家了不起的公司，却没有，你知道，比如一个机器人没有找到出路，这会让你受伤吗？是的，这很艰难。我说我再也不会创办一家公司了。我很高兴大家如此喜欢我们所做的事情，以至于团队在一周内被三家公司聘用，每个人都在这三家公司之一找到了工作。有些人甚至还在原来的办公桌上，因为另一家公司进来租用了空间。所以我对人们没有流落街头感到高兴。所以，Baxter 有一个带脸的屏幕。那是一个革命性的想法，用于机器人操纵，比如机械臂。你得到了什么？嗯，首先，屏幕也用于无代码编程，你通过演示来教它。它显示了它对任务的理解。所以它有两个作用。一些客户讨厌它，所以我们让它在机器人运行时可以显示正在发生的事情的图表。我不确定眼睛。其他公司，其他人，有些让我惊讶，他们说，嗯，这个看起来不像旧的那么人性化。我们喜欢人性化的。所以这是一个混合体。但你认为那是，我不知道，我有点失望。每当我与机器人专家交谈时，比如世界上最好的机器人专家，他们似乎都不想做眼睛那种事情。他们似乎把它看作是一台机器，而不是一台也能与人建立联系的机器。我不确定该怎么处理。这似乎是一个错失的机会。我认为万亿美元的公司无论做什么，都必须很好地处理人际关系。是的，我同意。我可以问你一个愚蠢的问题吗？当然。我想给一个愚蠢的答案。你认为，嗯，也许通过问这个问题，让我先提到你对图灵测试作为智力测试的观点有些批评。让我先问这个问题：你认为我们能否构建一个人类会爱上它，它也会爱上人类的 AI 系统，就像浪漫的爱一样？嗯，我们已经有过人类爱上汽车的情况了，甚至可以追溯到 50 年代。那是不同的爱，对吧？嗯，我认为，我认为有一种终生的伙伴关系，你可以沟通和成长，就像我认为我们离那还很远。我认为我们离那还很远很远。我认为《银翼杀手》的时间尺度完全错了。是的，但是你呢？对我来说，老实说，最困难的部分是你所说的马尔维克斯悖论，创造一个与世界互动和感知世界的类人形态。但是，如果我们只看一个声音，就像电影《她》或者像 Alexa 那样的声音，我倾向于认为我们并不遥远。嗯，对某些人来说，也许不是。但是，你知道，我，你知道，我，你知道，作为人类，当我们思考未来时，我们总是试图，这是大多数科幻电影的前提，你看到了当今的世界，你改变了一件事，对吧？但事实并非如此，自动驾驶汽车也是如此，你改变了一件事，不，一切都改变了。是的，一切都在共同成长。所以，令人惊讶的是，也许令你惊讶，也许不，我认为关于这些事情最好的电影是《机器人管家》。那里发生了什么？嗯，它很伤感，你知道，但那里发生的是，当机器人试图变得更像人类时，人类正在采用机器人的技术，并改变他们的身体。是的，所以正在发生一种融合。所以我们不会一样。你知道，我们已经在谈论基因改造我们的婴儿。你知道，关于这方面的事情越来越多。我们将想要更多地改造自己，为了各种各样的事情。我们将各种技术植入我们的身体，以改善它。你知道，我耳朵里有东西，所以我可以听到你。是的，是的，所以我们一直在改造我们的身体。所以，你知道，我想很难确切地想象未来的样子。但是关于图灵测试方面，你认为，所以暂时忘掉爱吧。让我们只谈谈，比如，令人惊讶的是，我被邀请成为 Alexa Prize 的面试官，或者什么，两天后。他们的想法是，成功看起来像一个人愿意与 AI 系统进行长时间的交谈，比如 20 分钟。我们离那有多远？为什么很难构建一个你想一起喝啤酒并聊一两个小时的 AI 系统？不是为了查天气或查音乐，而是就像朋友一样聊天？嗯，你知道，我们看到了，我们看到了 Weizenbaum 在 60 年代和他程序员 Eliza。他很震惊人们会和 Eliza 聊那么多。我记得，你知道，在 70 年代，我输入了 Eliza 的东西，看看它会返回什么。你知道，我认为现在，这是亚马逊一直在努力改进的事情，比如，没有话题的连续性。你不能参考我们昨天谈论的内容。这不像和一个人交谈，似乎有一个持续的存在，它在变化。我们分享时刻，它们在我们共同的记忆中持续存在。是的，而这一切都没有。而且这些系统也没有任何意图，它们没有任何人生目标，即使是快乐。你知道，它们甚至没有一丝那种东西。现在，我并不是说这不可能做到，我只是说，我认为这就是为什么我们对它们没有这种感觉。嗯，那是一个，那是一个，如果你想要你所谈论的那种互动，那是一个最低要求。它是否足够，我不知道。我们还没有看到。我们不知道感觉如何。我倾向于认为，它不像解决智力问题那么困难，例如，我认为它在短期内是可行的。但是关于图灵测试，你为什么认为图灵测试不是一个好的智力测试？哦，我，因为，你知道，再次，图灵，如果你读过那篇论文，图灵并没有说这是一个好的测试。他只是把它当作一个修辞手段来争辩说，如果你无法区分计算机和人，你必须说计算机在思考，因为你无法区分。你知道，当它在思考时，你不能，你不能说出不同的东西。它已经变成了一种奇怪的愚弄人的游戏。所以，在 80 年代末的 AI 实验室，我们有一个叫做 AI 奥林匹克的东西，它至今仍在进行。其中一项比赛是我们曾经有过的原始的模仿游戏，就像图灵所说的那样，因为他开始说，你能分辨出是男人还是女人吗？所以我们在实验室里做到了。你知道，你会去打字，然后它会返回，你必须分辨出是男人还是女人。是的，其中一个，其中一个，其中一个男人提出了一个问题，他可以问，这总是能确定对方是男人还是女人。你知道他会问他们什么？你小时候有绿色的塑料玩具士兵吗？你用它们做什么？一个试图扮演男人的女人会说，我把它们排好，我们打仗，我们打仗。而那个男人只是把它们拿出来说，我把它们踩烂了。所以，你知道，这就是图灵测试，计算机的图灵测试已经变成了什么？那个诡计问题是什么？那就是，那就是，那就是，它已经退化成这种奇怪的东西了。尽管如此，对话，而不是作为测试来构建，是一种非常，对我来说，这是一个非常具有挑战性的舞蹈。对话，当南提出测试时，它比计算机视觉更能直观地说明我们离解决智力问题还有多远。计算机视觉对我来说更难分开，但语言，对话，你可以看到，因为语言非常人性化，我们可以，所以我们仍然可以清楚地看到它。你提到了我将要继续的话题。嗯，我必须问你，因为你曾经是 CSAIL AI 的负责人很长时间。我不知道，对我来说，当我来到 MIT 时，你就是 MIT 的伟大人物之一。那段时间是什么样的？还有，你，我不知道，朋友，但你认识 Minsky 和所有那些传奇的 AI 人士，而你也是其中之一。那段时间是什么样的？有什么让你印象深刻的回忆吗？从你在 MIT 的时间，从 AI 实验室，从那个实验室代表的梦想，到实际的革命性工作？嗯，让我先说一个我自己的失望。你知道，在我研究这本书的过程中，许多参与者都在 50 年代和 60 年代活跃。我认识他们中的许多人，当时他们年纪大了，我没有问他们所有的问题。我现在真希望我问过。我会在周四的午餐时和他们坐在一起，我们有教职员工午餐，我没有问他们太多现在我希望我问过的问题。他问你那个问题，因为你写过，你写过你很幸运能认识并与许多伟人交往，那些创立了人工智能、机器人和计算机科学以及万维网的人。你写过你现在最大的遗憾是，我经常对那些已经去世的人有疑问。是的，我没有想到问他们任何一个问题，即使我每天都看到他们并向他们问好。所以，也许还有一个问题我想问，如果你今天能和他们交谈，你会问什么问题？我会问 Rick Lider，你知道，他有关于人类和计算机协同工作的愿景。他真的在 DARPA 创立了它，他给了 MIT 资金，开始了 1963 年的 Project MAC。我会谈论成功是什么，失败是什么，他认为的进步是什么，等等。我会问他更多关于那个的问题，因为我现在可以在我的书中使用它。但我认为它已经丢失了。它永远丢失了。很多动机都丢失了。嗯，嗯，我应该问 Marvin 为什么他和 Seymour Papert 在 1968 年的《感知器》一书中如此严厉地批评神经网络。因为 Marvin 的博士论文是关于神经网络的。是的，你怎么理解这一点？它摧毁了这个领域。他可能，你认为他知道那本书的影响吗？所有的定理和负定理？是的。嗯，是的，这就是生活的方式。是的，但仍然，他既是神经网络的支持者又是毁灭者，这有点悲剧。嗯，你在 MIT 的机器人和人工智能工作中还有其他让你印象深刻的回忆吗？是的，但你必须更具体。嗯，我是说，这是一个如此神奇的地方。对我来说，这也有点令人心碎，你知道，随着谷歌和 Facebook 的 DeepMind 等公司，如此多的才华，你知道，并不一定能在这些大学里停留很长时间。哦，是的，有些公司比其他公司更糟糕，支付高薪给一些最高产的人，然后你就再也听不到他们的消息了。他们不允许公开演讲，他们被锁起来了。这就像收集，你知道，好莱坞明星一样。我不再被允许拍电影了。我拥有他们。是的，这很悲剧，因为，你知道，大学环境的开放性，你在那里进行研究，无论是思想的根基还是出版空间，所有这些。你知道，有出版物等等，而且通常，你知道，尽管这些地方说他们会出版，是的，有压力。但是，我认为，例如，你知道，总的来说，我认为谷歌收购那家 809 家机器人公司对这个领域不利，因为它锁住了那些人。他们不必再让公司成功了。他们被锁住了好几年，然后就慢慢消失了。是的，所以，你对 MIT 有希望吗？对 MIT 有希望吗？是的。为什么不呢？嗯，我可以严厉地说，我不确定我会说 MIT 在人工智能领域处于世界领先地位，甚至斯坦福或伯克利也是。我会说，我会说 DeepMind，Google AI，Facebook AI。我会采取稍微不同的方法或不同的答案。我稍后会回到 Facebook。但我认为那些地方正在追随一位创始人的梦想。我不太确定这个梦想是否根深蒂固。我也不确定它是否会产生他所认为的影响。你谈论的是 Facebook 和 Google 等公司。我谈论的是 Google。但是，问题是，那些研究实验室不是，有宏大的梦想，我通常是支持者，无论梦想是什么，一个宏大的梦想都是一个统一者，因为会发生的是，你有很多聪明人一起努力，为了一个梦想。结果是很多，你知道，相关的想法。我的意思是，是的，取得了很大的进步。是的，我不是说他们真的领先。我不是说大学领先。但我不认为这些公司总体上领先，因为你知道，我们看到了欧洲会议与会者的惊人增长。正如我在 2020 年 1 月 1 日的评论中所说，2020 年不会被记住为机器学习或人工智能的转折点。你知道，没有发生什么令人惊讶的事情，不像深度学习冲击 ImageNet 那样，那是一次震动。而且写论文的人更多了，但论文基本上是无聊的，而且不吸引人的增量工作。你和 Minsky 或 MIT 的其他人有什么特别的回忆吗？我的有趣故事，不幸的是，他也是一位已经去世的人。你认识了许多人工智能界最聪明的人。是的，他们做了了不起的事情，有时他们很暴躁。笑。嗯，他很有趣，因为他非常暴躁。但我记得他在一次采访中说，保持成功或保持多产的关键是憎恨你过去所做的一切。也许，也许这解释了感知器一书。他告诉你了。但他指的是，就像，也许这就是不把自己太当回事的方式。总是向前迈进。那是这个想法。我的意思是，那种脾气，我的意思是，不。是的，所以让我，让我，让我告诉你，你知道什么真的，你知道，快乐的回忆是能够比任何人都早接触到技术。所以，你知道，我在 1977 年去了斯坦福，我们有，你知道，我们有可以显示实时视频的终端。数字音频系统。我们有 Xerox 图形打印机，我们可以打印。它不是，你知道，不是像打字机球击打字符那样，它可以打印任意的东西，只有，你知道，一位。你知道，黑白，但任意的图片。这就像科幻小说一样。在 MIT，Lisp 机器，你知道，它们是第一台个人电脑，你知道，每台都要十万美元。而我，你知道，我足够早地到了那里，我得到了一台一天的。我无法忍受，继续工作。拥有那种对未来的直接一瞥。是的，而且你知道，我从 1977 年开始每天都有电子邮件。是的，你知道，主机只有八位。你知道，很多地方。但我可以给少数几个地方的人发送电子邮件。所以那相当令人兴奋，处于那个世界。与世界上其他人所知道的截然不同。是的，让我问你一个问题，你可能会编辑掉，但以防万一你有一个故事。我明天会和 Don Knuth 一起待一段时间。你有没有机会，一个如此不同的世界，他是一个非常理论化的计算机科学，计算机科学和数学的难题，而你如此关注机器人学的魔力，实践它。你之前提到过他，关于计算方面？你们的世界有交集吗？是的，足够了。你知道，我现在认识他，我们谈过。但是，让我告诉你我的唐纳德·克努斯故事。好的。你知道，除了算法分析之外，他还以编写 TeX 而闻名，它是 LaTeX，也就是学术出版系统。他在 AI 实验室做的。他会在 AI 实验室通宵工作。有一天晚上，主机电脑坏了。有一个叫 Robert Paul 的人在那里，他只在 MIT 的媒体实验室获得了博士学位，他是一名工程师。所以我和他一起找到了问题所在。是那些巨大的冰箱大小或洗衣机大小的磁盘驱动器之一坏了，导致整个系统崩溃。所以我们拆下了面板，我们拔出了电路卡。唐纳德·克努斯，一个非常高的人，他走了进来，向下看着说，什么时候能修好？他想回去写他的 TeX 系统。我们找到了，你知道，是一个特定的芯片，7400 系列芯片，它是插槽式的。我们把它拔出来，换上一个替换件，放回去。烟冒出来了，因为我们把它装反了，因为我们太紧张了唐纳德·克努斯站在我们旁边。总之，我们最终修好了它，让主机又运行起来了。那是什么时候？那一定是在 79 年 10 月之前，因为我们搬出了那栋楼。所以可能是 78 年，或者 79 年初。是的，所有这些人物都非常迷人。所有那些曾经在 MIT 学习过的人都非常迷人。你，让我戴上你智慧长者的帽子。你有什么建议可以给今天的年轻人，无论是高中生还是大学生，他们正在考虑自己的职业生涯或生活？如何过上他们引以为豪的生活，成功的生活？是的，所以很多人向我寻求建议，并且一直在问我。当我给，我一直和很多人交谈。而且没有一种方法。你知道，有很大的压力要发表论文，这些论文是可以接受并发表的。也许我来自一个时代，我可以反抗它，仍然成功。也许今天更难。但我认为重要的是不要过于纠结于别人在做什么。如果你，如果你想要什么，很大程度上取决于你想要什么。如果你想产生真正的影响，你必须准备好失败很多次。所以你必须做出很多不安全的决定。让这一切奏效的唯一方法就是长期坚持下去，然后其中一个就会成功。然后，这将使某事成功或不成功。或者你可能，你知道，最终，你知道，没有，你知道，拥有一个糟糕的职业生涯。我的意思是，这当然是可能的。冒险是关键。是的，但是，但是，没有办法做出所有安全的决定，并且真正做出贡献。你，你考虑过你的死亡，你的寿命吗？我得说，当 COVID 来袭时，我确实考虑过。因为我们，你知道，在早期，我们不知道情况有多糟糕。我，那让我更努力地写我的书。但然后我创办了这家公司，现在我全职，甚至超过全职地投入到公司中。所以书就搁置了。但我确实想完成这本书。当你想到它时，你害怕它吗？我害怕衰退。你知道，我正在失去它。细节。好的，是的，是的。但是旅程结束了。我知道很久了。所以，是的，但是知道和知道是如此的。是的，这真的很糟糕。感觉，感觉近了很多。所以，在我的博客上，我的预测中，我反对的是，我说我要每年回顾这些，持续 32 年。这让我到了 90 岁中期。所以，你知道，我的整个，每一次你写一篇博客文章，你都在接近你自己的预测。这同样适用于你的死亡。你希望你的遗产是什么？你是最伟大的机器人学家、人工智能研究者之一。嗯，我希望我真的完成了这本书的写作，并且有一个人读了它，看到了改变他们思维方式的东西，这导致了下一个伟大的。然后一百年后，他们会在播客上说，我读过那本书，它改变了一切。你认为生命的意义是什么？这一切，存在，所有我们在这个星球上匆匆忙忙的事情。你认为这一切的意义是什么？嗯，你知道，我认为我们都很糟糕。生活，或者寻找意义，或者两者兼有。是的，我们陷入了，它更容易做那些即时的事情，而不是那些不即时的事情。所以，大局，我们正在投球。是的，是的。你有没有想过那个大局是什么样的？为什么你总是仰望星空问，我们为什么在这里？嗯，我的，我的无神论告诉我，这只是随机的。但是，我想理解随机的方式。而这正是我在这本书中谈论的，有序如何从无序中产生。是的。音乐。但是它就像，大部分事情都是随机的，但是这个小小的复杂区域，他们称之为地球，为什么会发生这种情况？而我们不知道的是，这些复杂区域有多普遍，或者多久一次。因为它们可能不会永远持续下去。这让你感到更兴奋还是更悲伤？如果我们是孤独的，还是有无限多的？哦，我，我认为，我认为我不可能相信我们是孤独的。那太可怕了，太残忍了。它可能就像一个智能文明的墓地。到处都是。是的，那可能是最可能的结果。对我们也是。是的，确切地说。而这一切都将被遗忘。包括你建造的所有机器人，一切都将被遗忘。嗯，平均而言，每个人在历史上都被遗忘了。是的，对。大多数人不会被记住超过一两代人。我的意思是，是的，好吧，基本上近 100% 的人，他们活过，都被遗忘了。我的意思是，不，我不知道现在还有谁记得我的曾祖父母，因为我们没有见过他们。所以，生命仍然很有趣，不知何故。是的，即使是它巨大的荒谬和有时毫无意义。它很有趣。对我来说，最有趣的事情之一就是机器人。我一直仰慕你的工作，我一直仰慕你很久了。是的，罗恩。这是我的荣幸，你今天花了宝贵的时间和我谈话。这是一次了不起的谈话。非常感谢你的到来。嗯，谢谢你和我谈话。我很享受。感谢收听罗德尼·布鲁克斯的谈话。为了支持这个播客，请查看描述中的赞助商。现在，让我用艾萨克·阿西莫夫的三大机器人定律来结束。一，机器人不得伤害人类，或因不作为而允许人类受到伤害。二，机器人必须服从人类给出的命令，除非这些命令与第一定律相冲突。三，机器人必须保护自身的存在，只要这种保护不与第一或第二定律相冲突。感谢收听。希望下次再见。