不过最近伊隆·马斯克创办的人工智能组织 OpenAI 展示了一个具有里程碑意义的成果，其去年首次发布的机器手 Dactyl ，已经学会了单手解魔方，而这项技能是 Dactyl 自学而成的。

在视频中可以看到， Dactyl 解魔方的手腕还稍显笨拙，须要花费 4 分钟旁边才能完成，这比起闇练的魔方高手还是有很大差距。
但解魔方的手速并不是 Dactyl 新能力的重点，而是这意味着我们间隔空想中的 AI 机器人更近一步了：

那是一种可以通过学习实行各种现实任务的机器人，而且无需经由长达数月到数年的演习，乃至无需专门编程。

实际上，机器人解魔方并不是什么新鲜事。
2016 年半导系统编制造商英飞凌制造的一个机器人，能在不到 1 秒钟之内复原一个魔方，远远超过了人类的最快记录。
两年后麻省理工学院开拓的一款机器人把将这个韶光缩短到了 0.4 秒。

但这些机器人的形态大都和人手很不一样，这样的设计也注定了无法完成更多不同的任务。
而 Dactyl 采取的是模拟人手的 24 枢纽关头机器手，研究职员希望 Dactyl 能学习如何像人类一样来掌握这些枢纽关头。

OpenAI 的机器人技能主管 Peter Welinder 表示，实在很多机器人都能轻易解魔方，但 Dactyl 与这些机器人最大的不同在于，那些机器人是制造出来专门用于解魔方的，但 Dactyl 却能完成更多任务。

我们正在考试测验制造一个通用的机器人，能像人手一样完成多种操作，而不是局限于某项特界说务。

因此， Dactyl 真正了不起的地方不在于能单手解魔方，而是如何学习这项技能的过程。
由于在全体过程中，研究职员实在并没有专门为机器手的操作进行编程，统统都要靠 Dactyl 自己领悟。

而要让机器人「自学成才」则离不开人工智能。
Dactyl 采取的是一种在虚拟环境中进行的深度学习模型，这种虚拟环境的演习模式有一个好处，那便是不会耗费现实天下的韶光，此外还不用担心机器人在演习中摔坏或者侵害他人。

Dactyl 在虚拟天下中积累数万年的演习履历，但在现实中只过了几个月韶光，颇有点「山中方一日，世上已千年」的觉得，这种演习办法大大缩短了 AI 的学习韶光，背后则须要数千个超高性能的 CPU 和 GPU 同时运行。

通过这种演习而成的 Dactyl 还能自行应对各种突发状况，比如在解魔方过程中研究职员不断用一些物体去戳它，还用纸屑和泡沫进行滋扰，但 Dactyl 依旧能完成任务，而在演习中没有仿照过这种环境。

Peter Welinder 指出，现在机器人之以是无法像人类一样节制多项技能，是由于机器人要完成一项大略的任务，也须要大量的演习，完成新任务则要从头开始演习，即便是波士顿动力的网红机器狗也无法实现自主操作，如果没有专门编程和人工干预连基本的动作都难以完成

但如果机器人的 AI 算法可以像人类一样建模，就能快速节制多项技能。
正如 OpenAI 所说，Dactyl 是迈向未来机器人的一小步，但却至关主要，能让人工智能不再依赖人类，代替人类完成更多繁芜的体力劳动。

题图及部分配图来自：OpenAI