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大模型的算法黑箱特性, 會(huì )給機器人的行為可解釋性帶來(lái)哪些挑戰

來(lái)源:維科網(wǎng)機器人      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2025/4/16      主題:其他   [加盟]

1、決策過(guò)程不可追溯

大模型(如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))通過(guò)海量數據隱式學(xué)習特征與邏輯,其推理過(guò)程缺乏顯式的規則表達。當機器人基于此類(lèi)模型做出決策時(shí) ,人類(lèi)難以追溯具體行為背后的因果鏈條 。例如 ,在醫療或自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中 ,若機器人因錯誤判斷導致事故 ,開(kāi)發(fā)者難以 定位模型內部哪一環(huán)節出現偏差,阻礙問(wèn)題修復與責任界定。

2、倫理與責任歸屬困境

黑箱模型的行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭議。若機器人在復雜場(chǎng)景中執行不符合人類(lèi)價(jià)值觀(guān)的操作(如緊急避障時(shí)優(yōu)先選擇 特定人群),其決策依據無(wú)法被清晰解釋?zhuān)瑢е仑熑螝w屬困難。這在法律監管、社會(huì )信任層面構成重大挑戰。

3、動(dòng)態(tài)環(huán)境適應性不足

機器人需應對實(shí)時(shí)變化的物理環(huán)境,但黑箱模型的行為邏輯缺乏透明性,開(kāi)發(fā)者難以預測其在未知場(chǎng)景中的反應模式。例如, 若機器人突然出現異常行為(如避障失效),調試者無(wú)法通過(guò)模型內部狀態(tài)快速診斷問(wèn)題根源,導致系統優(yōu)化效率低下。

4、人類(lèi)信任度降低

可解釋性是用戶(hù)接受人機協(xié)作的關(guān)鍵前提。當機器人行為無(wú)法被直觀(guān)理解時(shí),人類(lèi)可能因“不可控感”而拒J使用或過(guò)度干預, 削弱技術(shù)落地的實(shí)際價(jià)值。




大模型與機器人本體結合提供感知交互新能力,助力形成決策

大模型作為最爆火的人工智能概念,推動(dòng)了人形機器人大腦的形成,助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力;對 于控制系統仍在切入中

星動(dòng)紀元打造人形機器人+靈巧手特色產(chǎn)品

原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動(dòng)X(jué)HAND1 結合后的靈巧操作能力,能夠完成超過(guò)100種復雜靈巧的 操作任務(wù),是真正的具身大模型

普渡機器人R2X架構,專(zhuān)用、類(lèi)人形、人形三類(lèi)機 器人的完整產(chǎn)品布局

普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構,實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián),全場(chǎng)景的智能生態(tài);率先完成了專(zhuān)用、類(lèi)人形、人形三類(lèi)機 器人的完整產(chǎn)品布局

人形機器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開(kāi)的一環(huán);靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅動(dòng)機械手的優(yōu)缺點(diǎn):節省空間和重量,不具備完全重復的運動(dòng)軌跡

欠驅動(dòng)手硬件集成度高,整體系統簡(jiǎn)潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無(wú)法勝任

全驅動(dòng)機械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細操作較高的場(chǎng)合

具有完全可重復的運動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒(méi)有合理的運動(dòng)學(xué)分析控制時(shí),整體的靈活性差

機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個(gè)主動(dòng)自由度

機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現精細觸覺(jué)感知,構建全球最大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務(wù)

與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會(huì )影響人機協(xié)作

當人們認為機器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類(lèi)似的方式處理自己和機器人的行動(dòng)結果,意圖歸因在人機交互中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,可能包括通過(guò)言語(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調整人們對機器人意圖的感知

研究人員開(kāi)發(fā)了人工智能驅動(dòng)的移動(dòng)機器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動(dòng)機器人系統用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題以及根據數據決定下一步做什么,移動(dòng)機器人做出與人類(lèi)研究人員相同或相似的決定比人類(lèi)快得多

人形機器人大模型相關(guān)研究及應用

大模型可加快人形機器人復雜任務(wù)訓練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機器人運動(dòng)控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力

人工智能大模型發(fā)展現狀與挑戰對比

NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力

常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習的計算機視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓練的模型
 
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