港科广马书根:算力累积并非智能,机理才是关键丨具身智能十人谈

AIGC动态5个月前发布 aitechtalk
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港科广马书根:算力累积并非智能,机理才是关键丨具身智能十人谈

 

文章摘要


【关 键 词】 人工智能机器人仿生学具身智能科研价值

港科大(广州)教授马书根在机器人领域深耕三十余年,对人工智能威胁论持保守态度,认为算力再高也算不出创造力。他强调,社会资本应流向更需要的地方,而非仅局限于智能方向。马书根认为,具身智能是身体与外界交互的表现,包含内在智能和从外界获取信息调整内部状态的智能。他从仿生学角度出发,认为机器人要实现与环境的互动,关键在于掌握机理。

马书根提出,仿生学研究应从观察生物开始,理解其机理和内在逻辑,而非仅停留在模仿现象。他认为,机器人的形态应根据应用场景和需求确定,而非盲目追求人形。机器人应辅助人类完成危险、繁重或不愿从事的工作,而非取代人类在家庭场景中的作用。

在马书根看来,机器人领域的突破发展瓶颈关键在于机理的探索。尽管大模型在处理数据和决策方面展现出潜力,但其”黑箱”特性限制了在高精度高可靠性要求领域的应用。他指出,机器人学科的基础科学知识尚显薄弱,需要在机械、电子和信息科学等领域深化基础研究。

马书根认为,具身智能领域的研究需要机器人方向的人才,硬件背后的机理研究应受到重视。他强调,人的创造力是最重要的,这是提高算力无法从AI获得的。他鼓励学生多接触社会,多看看外面的世界,以培养创造力。

在衡量科研成果价值时,马书根主要考虑成果能否经过市场检验并看到实际效果。他希望研发成果具有通用性,为更广泛的应用场景提供借鉴。目前,他正研究适用于近海领域的水下机器人,希望通过仿生学方式实现不对生物造成影响的作业。

马书根希望研究出一种医疗机器人,能进入人体打通血管解决血栓问题,或直接到达病灶减少药物副作用。他认为,科研价值体现在基础科学知识和技能应用上,能真正投入使用的科研成果才具有价值。

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【原文作者】 AI科技评论
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