Teaching AI to Build Stuff in the Physical World
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AI在虚拟世界中运行良好。部分原因是互联网提供了大量数据来训练AI模型。但是,物理世界没有类似的数据集——因此,AI在物理世界中的运行效果不佳......至少目前是这样。爱德华·梅尔是Machina Labs的联合创始人兼首席执行官。爱德华的问题是:如何利用AI将机器人从笨拙、僵化的机器转变为熟练、多才多艺的工匠?请访问omnystudio.com/listener了解更多隐私信息。</context> <raw_text>0 普希金。今年在普希金,我们能够与一些世界顶级品牌合作,制作定制内容。但广告空间非常嘈杂。我们如何确保我们的内容能够触及合适的受众?这就是LinkedIn广告的用武之地。您可以通过职位、公司等精确地定位专业人士,确保您的信息能够传达给合适的人。

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这在很大程度上是因为互联网。互联网提供了这种极其丰富、易于获取的文字、图片和视频资源来训练AI模型。但是,物理世界没有类似的极其丰富、易于获取的数据集。

没有像互联网一样庞大的数据存储库来描述物体在真实的物理空间中如何移动、弯曲和断裂。因此,我们还没有用于物理世界的强大AI。但人们正在努力开发它。如果他们成功了,他们将改变世界运作的方式。

不仅仅是我们屏幕上显示的世界,而是实际的物理世界。在这个世界里,如果你把东西掉在脚上,它会疼。我是雅各布·戈德斯坦,这是您的问题是什么?我与那些试图取得技术进步的人交谈的节目。我今天的嘉宾是爱德华·梅耶。他是Machina Lab的联合创始人兼首席执行官。爱德华的问题是:

如何利用AI将机器人从笨拙、僵化的机器转变为熟练、多才多艺的工匠?在创立Machina Labs之前,爱德华曾在火箭业务领域工作,首先在SpaceX,然后在一家名为Relativity Space的公司。在火箭业务中,爱德华亲眼目睹了传统制造业的问题。他现在正试图用AI和机器人来解决这类问题。

他称之为“刚性工厂问题”。所以我听说你使用了这个对我来说很有趣的短语,那就是“刚性工厂问题”。什么是刚性工厂问题?当今工厂的主要问题是刚性,这意味着如果您必须制造物理产品,

您几乎必须为此设计和建造一个工厂。工厂中包含许多组件,从机械到制造产品所需的工具,这些产品专门针对您尝试使用的几何形状和材料而设计。一旦您想更改它,您就必须更改工厂,这是一笔巨大的投资。我总是举一个我在SpaceX时的例子。

您认为SpaceX是一家非常创新的公司,在创新方面处于硬件领域的领先地位。在过去24年、23年或24年中,他们有两个火箭系列。一个是星舰,另一个是猎鹰。因为一旦您确定例如猎鹰9号或猎鹰系列的直径,其核心直径就很难改变。许多工具和机械都是专门为该直径而制造的。

这就是为什么对于星舰,他们不得不从头开始。从头开始,这意味着不仅仅是设计,还包括工厂本身。他们实际上不得不建造一个全新的工厂,因为他们想制造不同尺寸的火箭。是的,尺寸不同,材料也不同。所有工具都必须改变,对吧?几乎是,是的。您必须基本上假设从头开始,从头开始建造工厂。我们需要什么才能制造这种新产品?

我听说你描述过,这是你自己的经历吗?SpaceX的时代,你无法让火箭变宽导致人们试图做所有这些事情,例如,“我们如何在这一基本约束下做所有这些事情?”例如,你能谈谈这个吗?是的,这是,这是在2012年、2013年、2014年期间发生的很多对话,当时猎鹰9号的直径无法再变大了。如果你看看不同的猎鹰版本,你会发现该飞行器的长度一直在增加,

但直径无法改变。因此,问题是如何在飞行器中找到空间来放置新的功能和新的设计。因此,基本上有很多东西都被塞进了你已经拥有的空间里。这对制造火箭来说是正确的。我的意思是,还有一些......

只是,你知道,不同种类的制造产品,这种刚性是一个问题。是的,我认为这几乎在所有制造业中都很常见。这就是为什么这种现象,我认为很有趣。人们认为规模经济是理所当然的。

嗯哼。人们认为它是理所当然的,就好像它是自然法则一样。实际上并非如此。需要明确的是,它基本上是指您制造的东西越多,每件东西的成本就越低。如果您制造一件,它非常昂贵。如果您制造一百万件,每件的成本就会低得多。是的,完全正确。但是人们并没有考虑这个问题。他们会想,哦,好吧,直觉上是有道理的。但是为什么呢?实际上并不那么直观。它实际上是技术的局限性,对吧?嗯哼。

为什么规模经济是一回事,是因为您必须进行巨额投资才能制造出第一件产品。一旦您制造出第二件和第三件产品,那么您就可以将您的投资分配到更多即将推出的产品上。但这只有在第二件产品能够通过第一笔投资来制造的情况下才成立。

您必须转变这个概念,并说,哦,这是理所当然的。这是世界的一个公理,规模经济是一回事。但实际上,这是一个技术挑战,对吧?这意味着您制造一辆汽车。您询问应用程序。一旦您为汽车建造了一个工厂,

以及用于冲压汽车面板的所有工具和模具,这仅仅是冲压就需要1.5亿美元的投资。例如,这是来自特斯拉的一个数字。特斯拉在其德克萨斯州的超级工厂中花费1.5亿美元建造了一个冲压厂。这只能制造Model Y或Model 3。一旦您必须更改它,这意味着要经历......

汽车上存在的80到130个钣金面板中的每一个,并为其设计一个新工具。这些工具中的每一个将花费几十万美元到几百万美元甚至一百五十万美元。而你所做的只是,你并没有在那里重新发明汽车。你只是制造了一辆形状略有不同的汽车。是的。也许你制造了一辆轿车,你并没有试图制造一个稍微长一点、稍微大一点的版本。

这就是规模经济的原因。你是在说,好吧,我建了一个工厂。现在,只有当我制造一百万辆这种汽车时,它才能收回成本,对吧?因为我只需要在冲压厂上投入1.5亿美元。所以是的,它遍布整个制造业。我们抽象了整个概念并为其命名。它被称为规模经济。是的。

所以你离开了SpaceX,去了Relativity Space,对吧?一家也在从事太空业务并使用3D打印的公司,对吧?这是该公司理念的一部分,这似乎是你正在谈论的这个问题的一种方法,对吧?3D打印的一个优点是它比传统制造更灵活、更不僵化,对吧?所以告诉我关于这个。是的。所以,是的,我们在SpaceX看到了这个挑战。

我非常早地加入了Relativity。我是该团队的第四个人。那里的目标是,好吧,让我们从根本上考虑一下这个问题。我们可以制造出一枚完全由......

灵活技术制造的火箭。当时,3D打印是每个人都关注的焦点,因为人们已经开始在NASA、SpaceX进行3D打印,人们已经开始用3D打印制造发动机。这个概念是这样的,好吧,这很好。它非常灵活。3D打印具有几何形状无关、材料无关的承诺。您可以只向它提供设计,它就可以为您制造产品。它在火箭发动机上运行良好。我认为将来,所有火箭发动机都将

将采用3D打印。这个概念是,我们可以利用这一点并将其扩展到整个飞行器吗?我们可以使用3D打印之类的工艺制造整个飞行器,使其具有灵活性吗?

今天,如果您想制造直径为12英尺的火箭,我们可以做到。然后,如果我们的计算发生变化,我们想进入另一个轨道或进行不同类型的发射,那么我们可以将12英尺的直径更改为20英尺的直径。不必建造新工厂。不必建造新的机械。只需使用相同的3D打印机即可。没错。所以这就是Relativity背后的概念。这就是Relativity背后的论点。这就是那里的目标。目标是用3D打印整个火箭,使其具有灵活性。

但它并没有奏效,至少在最大限度版本中没有奏效,对吧?就像,他们根本无法做到这一点。据我了解,他们已经放弃了这个宏伟的梦想。是的,是的。所以我想......

挑战在于3D打印只是一种工艺,它并非对每种类型的零件都适用。制造业非常多样化。您会处理不同类型的几何形状和不同类型的材料。3D打印的应用范围非常小。某些类型的零件,如火箭发动机,非常适合。您正在制造一个油箱,也许不太适合。所以

所以是的,它适用于某种类型的零件,但还有很多其他零件。就像我说的,你正在制造一个燃料箱,它基本上是一个大型钣金或薄壁结构。那么3D打印可能不太适合,因为它需要很长时间。而且因为它很薄,所以在控制几何形状和公差方面存在很多物理挑战。所以我们很快意识到,也许......

其他工艺也需要像3D打印一样实现自动化。我们需要拥有更灵活的工艺,而不仅仅是一种工艺,更灵活的平台可以执行不同类型的工艺,而不仅仅是3D打印,以便能够以灵活的方式覆盖各种产品,就像3D打印对某些类型的产品所做的那样。

这实际上是Machina Labs背后的想法,即,好吧,我们可以退一步说,我们需要制造什么?这是什么灵活的平台,如果需要,它可以进行3D打印,如果需要,它可以进行板材成形,如果需要,它可以进行机械加工,但可以选择正确的操作,正确的灵活操作来处理正确的零件,但仍然非常灵活,不需要很多工具,而且不僵化。所以它有点像更广泛地看待问题。它表示,

3D打印不会做所有事情。目前的制造方式过于僵化,难以改变事物,过于依赖规模才能使经济效益显现出来。这是一个非常宏大的、非常抽象的想法。要创办一家公司,您必须制造一些东西,或者制造一些制造东西的东西。你到底做什么?是的。所以

这很有趣,对吧?你知道,我们实际上,解决方案就在我们的过去,对吧?如果你看看电影中的教训,就像《绿野仙踪》之类的。没错。如果你看看制造业,我的意思是,直到工业革命,它都是工艺美术。

它基本上是人类试图弄清楚如何征服自然。我该如何使用我的双手和大脑以及极少的原始工具来变形或塑造原材料的产品?直到今天,如果您从事高混合制造,仍然存在很多这种创造力。

SpaceX有一位名叫大约翰的人。我认为他现在不在了。但这个人是一位非常熟练的飞行员。

一位制造者,一位工匠。你可以想出如何使用更简单的工具以创造性的方式制造不同的东西。也许这不是像冲压或注塑成型那样可重复的方式,但你可以灵活。你可以做不同的事情。你可以有创意地去做不同的事情。因此,灵感来自于人类过去是如何进行制造的。但要意识到,为了灵活,您实际上需要两个组件。你需要智慧,

你需要一套具有大量运动自由度的简单工具。现在,您可以拿起这些简单的工具。只要您掌握了如何使用工具以及使用顺序和工艺参数,如何使用这些工具,您实际上就可以完成各种各样的项目。

所以当你说运动自由度时,你基本上是指可以以多种不同方式移动的机械臂?在这个上下文中,运动自由度实际上是什么意思?是的。基本上可以将这些工具以很大的自由度应用于材料,对吧?就像人类做的那样,对吧?作为一个人,如果你考虑一下,你可以拿起一个焊机来焊接东西。

然后你放下焊机,拿起一个钻头,在上面钻一个孔,放下钻头,拿起一个锤子,也许把它锤成形状。所以你实际上有一套工具,但你有很大的运动自由度,最重要的是,非常有创造力的思维来告诉你如何将这些工具应用于材料,这样他们才能真正获得非常复杂的一套产品。

以及很多多样性。所以简单地说,你想要一个机器人来代替大约翰,对吧?这就是运动自由度。工具是......

有点像旧工具,但针对机器人进行了优化。然后当你提到智能时,这感觉更像是前沿领域。这是否意味着聪明的工程师正在想办法使机器人自动化?是AI吗?两者都是吗?是的。所以我想,是的,你基本上已经触及了如何扩展它的核心问题,对吧?你需要这三个组成部分。而且

智能部分,也就是最重要的部分,是如何以自动化的方式发挥作用的?在早期,我们从人类的基本智能开始,但我们有一个计划来捕获数据并训练AI,以便您可以取代人类必须投入的思考和创造力。你决定尝试制造的第一件东西是什么?你想解决的第一个问题是什么?

是的,我认为是这样。我于2018年离开了Relativity。当我离开Relativity时,这个想法就在那里,对吧?我想,好吧,我们需要制造我脑海中想到的东西,称之为机器人工匠。当时我们称之为机器人工匠。我可以构建一个机器人系统,正如你所说,可以拿起不同的工具,具有相同的运动框架,但也必须具有智能。挑战在于,你提到为了用AI训练这些机器人,你需要大量的数据。而这些数据并不是你可以在互联网上找到的,对吧?

对。这似乎是AI机器人问题,对吧?就像,与大型语言模型不同,这就是为什么我们有大型语言模型而不是AI机器人,对吧?因为......

因为我们有数据只是随意地散落在互联网上,而我们没有用于机器人的物理世界数据,对吧?没错。所以问题基本上缩小到,好吧,我该如何生成足够的数据?我该如何创建一个具有可持续数据生成方式的业务,以便我实际上可以构建这些模型?我可以为这些机器人构建这种智能。而想法是,好吧,我需要创建一个可以在行业中扩展的解决方案,对吧?

数据量有限,有一些启发式方法。但由于它是可扩展的,我们可以生成大量数据,并开始构建AI模型。对。在你真正拥有AI来生成将使你获得AI的数据之前,你需要做第一件事。没错。没错。所以我们正在考虑,好吧,它需要足够大的市场

对吧?我们可以获得大规模采用,我们需要解决一个足够大的问题。它至少比目前的解决方案好10倍。因此它实际上可以被采用,对吧?这意味着你不能只做同样的事情。你必须做得更好10倍。是的,因为我认为我们通过过去的两家公司意识到,如果某些事情没有好10倍,就无法克服行业中存在的采用惯性。

因为如果你以同样的方式做某事,在制造业中,人们已经以旧的方式做了几百年。这是一个风险,对吧?如果他们要尝试与你合作,他们就会立即承担风险。如果它只会稍微好一点,我为什么要冒这个险呢?没错。没错。

所以这个想法是,好吧,我们需要为我们的第一个应用程序找到一个足够大的市场,我们需要一个至少好10倍的解决方案。所以这让我们找到了。我们实际上研究了很多东西,从3D打印到锻造到很多东西,然后最终选择了钣金。因此,钣金是所有金属加工领域中最大的一个。它今天是一个2800亿美元的产业。而形成复杂的钣金形状非常依赖工具。所以......

所以我们开始做的是,好吧,我们可以让机器人工匠的第一个操作是成形钣金吗?基本上以钣金成形工用锤子将钣金锤成形状的方式成形钣金。当我想到钣金时,我的意思是,我对钣金一无所知。我认为,

我认为是汽车。我认为是飞机,对吧?我认为是底特律,比如冲压。是这样的吗?我是不是错过了巨大的钣金宇宙?钣金宇宙是什么样的?是的。所以钣金几乎无处不在。我认为这是您日常生活中看到的最常见的金属部件。

对吧?因为大多数时候我们使用金属来容纳其他东西。所以它通常是一个薄金属结构,它被制造成复杂的形状以容纳其他东西。现在,你知道,它可以是电脑外壳,也可以是汽车,对吧?你知道,你坐在高速公路上,你坐在CSG金属里,或者在一个空气板里,你坐在钣金罐里。

对于许多火箭来说,火箭体,有些是复合材料,但很多是钣金。对于农业重型设备机械,想想联合收割机、拖拉机,甚至建筑设备。看看你的HVAC管道都是钣金,对吧?因为这很有道理。我们主要使用金属部件来容纳其他东西,我们赋予它复杂的形状,这就是钣金成形发挥作用的地方。

所以你几乎到处都能看到它。但挑战在于,几乎在所有情况下,您都必须创建工具。这回到了我们之前提到的第一个问题。您必须为每种几何形状创建工具。这就是为什么福特必须确保他们能够销售一百万辆F-150,然后才能投资于制造新版F-150的工厂。因为你基本上必须建造一个定制工厂才能以新的方式塑造钣金。

没错。对于新的几何形状,对于新的设计。没错。在哪里这是一个特殊的问题?比如,在哪里......

如果你的规模不大,钣金很难做,成本很高,这个事实在哪里会严重限制?是的。所以我想你现在已经进入如何扩展这项技术的第三阶段了。你首先需要找到,你知道,我们说我们需要做得更好10倍。你的第一个客户是谁?是的。你进入一个对当今技术非常痛苦的领域。谁会说,哦,我的上帝,感谢上帝你来了。我们一直在等你。是的。所以最终变成了国防和航空航天。

所以想想我们的军队,例如。今天,他们有50、60种不同的武器系统或防御系统。你基本上可以把它想象成飞机。

他们正在维护。其中一些系统是60、70、80年前建造的。想想B-52、C-130。就像二战飞机仍在飞行一样。是的,没错。而且......

他们有大约30个这种,50个那种,100个另一种。而这些东西会坏掉,对吧?与福特工厂不同的是,没有工厂可以生产他们携带的70种不同产品。对。而且可以推测,他们在1941年建造的用于建造这架飞机的工厂已经不复存在了。

甚至制造该特定组件的供应商也可能完全消失了,对吧?所以他们一直在与飞机坠毁的挑战作斗争,我该如何修理它?我该如何找到零件?每架飞机都有数千个零件,对吧?所以任何一个都可能坠毁。这是一个巨大的挑战。我的意思是,如果你看看

政府问责办公室发布了这份报告,我认为是在几年前或一年前,关于每个武器系统为保卫美国做好了多少准备。在他们调查的48、49个武器系统中,只有一个,在过去11年中,每年都做好了准备。对吧?

我认为只有前四名至少有一半年份做好了准备。这意味着在大多数年份里,这些武器都没有做好战斗准备。他们是在等待零件吗?他们是在等待零件。某些东西坏了,某些东西损坏了。

更深入地说,其中一些组件需要四年时间才能更换。因此,如果飞机受损,它需要在地面上停留四年才能更换。更换的成本基本上是建造另一个工厂。所以其中一些零件,想想看,飞机上的起落架门将花费他们80万美元,例如,因为他们必须去制造模具。因为它本质上是定制的。它是非常定制的,是的。这就像买一件定制西装一样。它只会花费很多,是的。

所以这个想法从那里开始。我认为那是我们的第一个客户之一。我们可以使国防制造更灵活,直接影响我们国家的军事冲突准备情况吗?这是一个巨大的问题。但即使从更广泛的意义上说,任何国防产品或航空航天产品通常都具有非常低的产量,但产品种类繁多。即使你正在制造导弹,你每年也只制造几千枚,你可能会制造五、六、七个不同版本。

这与汽车制造非常不同,汽车制造商会一遍又一遍地制造一百万辆相同的汽车。所以这最终成为我们的第一个应用,我们从中获得了很大的吸引力。但即使除此之外,你看看像卡特彼勒、约翰迪尔这样的公司。这些人也面临同样的困境。他们制造200台联合收割机,但他们需要在田间为它们提供支持。这些人也面临着同样的问题。我需要......

运行一个大型工厂来随时支持所有这些型号吗?而这将非常昂贵,以支持一百辆车。节目中还有待讨论的是,我们将讨论Machina Labs及其他公司AI和机器人的未来。

我们都经历过这种情况。你病了,你试图预约医生,却要在电话里等待数小时。然后你发现自己挤在一个拥挤的候诊室里,和其他病人一起。别让我开始谈论获取你的处方。那是另一回事。亚马逊明白。这就是为什么他们创建了Amazon One Medical和Amazon Pharmacy,旨在消除医疗保健中的这些痛点。

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所以您找到了合适的市场。现在您需要制造产品。您必须弄清楚如何实际操作,如何将您的想法变为现实。是的,这要怎么做呢?最初的想法是,我们能否摆脱模具?并像薄板成形机成形金属薄板一样进行操作。薄板成形机做什么?薄板成形机从一块扁平的金属薄板开始,然后慢慢地将其锤击成形。

所以我们想让机器人做到这一点,对吧?让机器人系统基本上进行这种增量变形以成形。我们称之为机器人成形。您是在弯曲它,对吧?我的意思是,您在锤击它。这有点像,无论如何,打开一个铝罐并将其弯成形状。就像那样,

这里发生的事情的一个版本,对吧?是的,完全正确。显然,以一种更复杂的方式。没错。不,你说得对。我的意思是,就像陶工制作陶土碗一样,这基本上就是我们的机器人所做的。它们从一块扁平的金属薄板开始,并慢慢地变形,就像陶工制作陶土碗或薄板成形机将薄板锤击成形一样。是的。所以我见过,对吧?所以会有一块金属薄板悬挂在空中,然后两侧都有一个机械臂,对吧?

就像一边一个。然后会发生什么?基本上,机器人从薄板的两侧合拢。它们以某种方式夹住薄板,以便它们夹住的位置略微拉伸和变形。如果您开始在整个薄板上应用这种夹紧,并且逐渐进行,您就会慢慢地将其成形。

因此,传统上会使用模具,并利用冲压的巨大压力将薄板压在模具上以使其成形,而现在机器人就像工匠、技工一样,通过施加压力来慢慢地将薄板变形。一个机器人推动它,另一个机器人支撑它。通过施加夹紧力,您可以稍微拉伸材料并将其成形。所以,我的意思是,你描述的方式是有道理的,对吧?

听起来很容易。我相信这并不容易。比如,有没有一些事情在一段时间内根本行不通?当我们第一次尝试成形零件时,你应该在场。零件看起来像是他们想要制作的几何形状的幽灵。实际上,最后它撕裂了,对吧?所以想想看。您有这张非常薄的薄板,正在对其施加压力。如果您稍微错误地施加压力,

它可能会撕裂它。它可以将其成形为不同的形状。而且整个薄板都在移动。在您尝试成形的整个过程中,整个薄板都在移动,因为它非常薄。它不是刚性结构。因此,主要挑战是如何获得这种精度?如何使此过程精确?如何获得精度?这个想法是机器人需要做什么

鉴于该过程的混乱性质,薄板会移动,如果您施加过大的压力,它会以不良的方式变形或可能撕裂。如果您施加的压力不足,它可能根本不会成形。那么,您如何找到正确的机器人运动和工艺参数组合来成形零件呢?这是我们想用人工智能解决的问题,对吧?但一开始我们没有数据,对吧?我们的想法是,如果我成形足够的零件,对吧?

使用此过程,我可以捕获整个过程中的所有数据。机器人去了哪里?它施加了多少压力?最终的几何形状是什么?然后我可以开始构建一个将输入与输出关联的模型。然后我可以探索这个模型,并说,好吧,为了获得正确的输出,我需要这些输入。但一开始我们没有这些。所以这个想法有两点。一是也许我们可以模拟数据,对吧?嗯哼。

在很早的时候,我们就开始进行一些基于物理的模拟。我们很快意识到,为了获得准确的结果,模拟将非常计算密集型。一个仅需15分钟即可成形的零件的模拟

在我们拥有27核机器的情况下花费了我们一周的时间。哇。对吧?所以,好吧,模拟不仅不准确,而且需要永远的时间。所以我们意识到,好吧,这不是正确的途径。正确的途径是,好吧,我们也可以成形很多零件并收集数据。是的。但为了做到这一点,我们又回到了同一个问题。我们需要规模。我们需要很多这样的机器来成形这些零件并获取这些数据。过去十年的一个重大AI见解

无论哪个十年都是一样的,那就是你需要大量的数据,如果它是文字就很容易,但如果是金属就很难,是的,所以我们最终做的是创建了一个混合模型,我们说,好吧,如果我们让人类参与其中,那么人类可以根据他的限制给出最初的指令

然后我们查看数据,人类可以进行调整,然后迭代。但是,当我们捕获所有这些数据时,随着时间的推移,当我们捕获数据时,我们开始构建可以帮助人类减少试验次数的模型,对吧?这基本上是引导强化学习,对吧?人类实际上是在引导它去哪里,但它正在探索这些区域。但过了一段时间,一旦我们开始成形数千个零件,那么您就可以开始将这些数据输入模型。然后模型会说,好吧,

人类,你不需要进行25次不同的试验。现在你可以用5次试验就能到达正确的位置,这实际上就是我们现在的数量。这发生在物理世界中,很大程度上是这些迭代,就像您尝试一块金属,它很糟糕,它撕裂了,您又做了一块金属,它稍微好一点,最终您就成功了。没错。最初这需要25个零件。

就像,你知道,在我们找到该设计的配方之前。但25个零件仍然比传统的替代方案更好。当你说25个零件时,你的意思是25次尝试,25块金属,然后你才能以正确的方式制作零件?没错。这就像,你知道,他们基本上会连续坐25天。所以在一个月内,他们实际上可以定义一个配方,而传统上制作模具至少需要三到四个月,对吧?所以我们仍然更好。但是现在,随着时间的推移,当我们生成数据时,现在模型可以告诉

工程师,好吧,也许你想选择这些参数。它现在正成为一个顾问,我们减少到5次试验。因此,在5次试验中,我们实际上可以获得正确的零件。然后希望将来,我们可以达到机器将告诉机器人做什么,而人类可以完全脱离循环的地步。但这个想法是,如何创建这种高效的混合模型,以便我们可以生成数据,直到模型足够好以完成这项工作?

你会发现数据是某种程度上可泛化的吗?我的意思是,很明显,制作一种零件会使模型、人工智能在制作另一种零件方面变得更聪明?是的,确实如此。这很有趣。我认为人们不会考虑这个问题。我过去用手做薄板成形,对吧?那是我的一项爱好。我当时在波莫纳的一家商店工作,我们实际上是用锤子将薄板敲打成形。我们过去常说,你知道,如果你花五年时间去做这件事,你就会变得非常擅长。你真的会变得很擅长。我过去认为,你知道,好吧,经过五年的努力,是的,你对你看薄板并说,好吧,这个地方需要多锤几下,这个地方需要少锤几下,有了这种直观的理解。这是直观的。就像,它解释了为什么你认为这没有发生。没有物理解释。这些做薄板成形的人中没有一个获得材料科学博士学位。他们只是随着时间的推移通过观察薄板成形的模式而学习的。这太疯狂了。

这就是工艺。这就是工艺,对吧?是的。但这确实让我想起了,好吧,这些人知道怎么做,但却无法真正解释。对。你必须做五年。这就是那种隐性知识。是的。这让我想起了我们遇到的同样的挑战,早期的机器学习挑战,当时他们说,好吧,

一个人可以看两张图片,然后说,好吧,这是一只猫,这是一条狗。他们的脑子里发生了一些事情,知道哪一个是猫。他们无法真正定义为什么他们称这个为猫,而那个为狗。所以从那时起,我才开始明白。如果我能捕获足够的数据,五年的人类数据,

那么我应该能够得到一个非常好的薄板成形机。有趣的是,回到最后,我想,好吧,人类每秒接收X兆字节的数据。五年有多少数据?粗略估计,我认为一旦我们达到一定数量的数据,我认为我们有足够的数据来基本上取代薄板成形机头脑中的思维方式或模型。如何

多少年的人类水平的工匠薄板成形数据模型目前拥有?是的,不。所以我想我上次检查是在一年前,我检查了一下。就我们拥有的薄板成形数据而言,我们已经完成了大约四分之三。所以一旦我们达到,我认为,至少在那时,我们没有借口。我们有足够的数据。模型应该很好。我们只需要弄清楚为什么它可能离目标不远。这很有趣。

将它比作人类工艺是很有趣的,对吧?我的意思是,即使你想更进一步地放大,比如,

人工智能的50年历史,一开始每个人都认为,哦,你只需要教会机器所有规则,以你的例子来说,比如什么是猫,什么是狗。但后来你意识到,实际上很难列出一份能够可靠地区分猫和狗的规则清单。人工智能中发生的一件奇怪的事情是,哦,你实际上不必列出清单。你只需要ImageNet。你只需要一个巨大的图像数据库和一个巨大的......

神经网络,然后你把它扔进去,说:“自己解决吧。”它就解决了。你正在做同样的事情,但却是为了成形金属。为了成形金属。然后唯一的挑战是猫和狗的图片在互联网上,而金属薄板成形数据不在。所以正如你指出的那样,这是我们必须解决的另一个问题,这是物理人工智能中的一个大问题。所以我想再谈谈人工智能和机器人技术。

黄仁勋一直在谈论它。正如你所知,英伟达的风投部门是你们公司的投资者。其他人也在从事你们正在从事的工作。我的意思是,我很想知道......

在接下来的几年里,人工智能和机器人技术的道路在你看来是什么样的?你现在对它的理解是什么,而五年前你并不理解?通过一直从事这项工作,你真正意识到了什么?我认为物理人工智能目前最大的问题是用于训练模型的数据生成。需要发生两件事。要么需要创建新型模型、新的架构、新的算法。

我相信这将会发生。这可以减少数据学习,基本上。就像人类一样,可以用更少的数据学习更多,对吧?但与此同时,我认为我们只将模型分类地暴露于人类接收的数据类型的10%。想想人际互动。我们现在正在谈论

如果是人工智能,人工智能可能只在听我们说的话。但这只是交流的10%。我能看到你的嘴唇在动。我能看到你的眉毛在动。我能看到你可能正在交叉双臂。我知道。所有这些。90%的信号没有被捕获。这用于学习。如果你问ChatGPT、Dolly或任何,甚至是Grok,说,好吧,画一个钟。

它显示的是5:30,它不能给你画一个钟,它会给你画一个钟,但它实际上并没有显示5:30,大多数情况下它显示的是10:10,因为那是手表指针,比如模拟手表指针看起来不错的地方,对吧,这是一个漂亮的小V,是的,因为所有这些图像都在互联网上看到,因为他们正在观看,它几乎总是10:10,这是经典的手表照片,就像5:30也是10:10,因为我并不总是10:10,对一个

对于生成式人工智能来说,它总是在某个地方是10:10。所以我想......但人类会接收到这种运动数据。当你长大后,你会看墙上的钟。小时候,你会想,好吧,我现在直观地明白了。我认为我知道发生了什么,所以我实际上可以做到。所以......

即使我们用大量数据训练它,我认为我们还没有用正确的分类数据训练它,以获得我们今天拥有的所有直观理解。所以我认为我们有一个数据问题,这存在于物理人工智能中。所以我认为应用程序会胜出。很多人都在研究这个问题。我认为能够合成地生成数据或能够在物理世界中以能够自动生成数据的方式进行扩展的应用程序将胜出。

但扩展需要减少数据。我认为这就是为什么我例如非常看好制造业的原因。所以我认为数据将是最大的挑战。我认为为了让我们大规模改变这个领域,我们需要能够获得数据。我认为算法还不是瓶颈。对我们来说只是数据。这仅仅是......

人们在做你正在做的事情,并找到一些小的切入点来开始,让人们帮助模型,并训练模型。我的意思是,这在某种程度上似乎......

很慢?就像,你知道,这对你来说显然是有效的,但就像,人们可以采取某种突破性的行动吗?你可以在世界上的某个地方安装传感器来训练人工智能,而无需......你知道,让一个人站在它旁边,因为它一次又一次地弄坏一块金属薄板?是的,我认为,

我认为还有另一条途径,那就是模拟途径。使基于物理的模拟更快,并学习,让机器人在一个数字游乐场中玩耍,而不是将其部署到现实世界中。这变成了一个计算问题。然后,你知道,只要你有足够的计算能力,你就可以训练机器人。但我认为,你知道,我们迄今为止取得成功的良好例子是自动驾驶汽车,对吧?

做了我们正在做的事情,但在汽车上。就像,好吧,特斯拉,你知道,部署能够捕获数据的机器人车队,仍然由人类驾驶,但数据可以稍后用于自动化它。我的意思是,这是一个有趣的案例,因为它比许多人想象的要困难得多。也许大多数人都这么认为,对吧?就像,我知道这是一个你非常担心极端情况的特定例子,对吧?

我不知道。自动驾驶汽车是一个好模型还是不好?这似乎很复杂。我认为捕获数据的模型在那里,但手头的任务非常困难。

所以我认为这是挑战。与我们相比,它仍然是一个更有条理的环境。我认为这就是我们正在思考的事情。我认为目前物理人工智能中最困难的问题是找到商业模式,如何在不投入数十亿美元的情况下扩展数据捕获。那么你今天在做什么?我想你知道。所以上次我检查设施一号时,四分之一的单元正在从事国防应用。

这是秘密吗?你能告诉我这是什么吗?这是一枚导弹。其中两个正在从事航空航天应用。这是飞机或无人机的部件。其中一个,这是一个有趣的,正在从事建筑部件,这是一个屋顶瓦。

用于水利娱乐局使用的特定建筑物。我本来想说,这是什么?一些弗兰克·盖里噩梦般的怪异金属部件?我们过去也做过这些,但这一个实际上非常实用。这是这座建筑。这实际上非常有趣。这些大型工业建筑建于60年代或50年代

他们使用这种类型的屋顶瓦,制造商已经不存在了。他们联系的任何其他人报价都要花费数十万美元来制作这些瓦片。我们说,哦,不,我们可以为你制作。而且,这也显示了多样性。我的意思是,就像我说的,早上我们有航空航天部件,下午有用于工业综合体的屋顶瓦,用于......你知道,用于水坝。现在你从事金属薄板业务。我知道你的宏伟梦想远不止于此。对。但就像,

所以告诉我你现在在哪里。告诉我你现在在哪里。你在做什么?你在卖什么?然后下一步是什么?我们的一些系统现在正在野外运行并为客户工作。但我认为我们的下一个增长阶段是......

进入这些应用程序中的每一个,并拥有更多流程,以便我们可以教未来的RoboCrafts流程,而不仅仅是薄板成形,还可能包括如何组装它,如何焊接它,如何进行表面处理,对吧?所以我们现在在下一阶段所做的是,实际上不是销售零件、组件或系统,而是说,好吧,我们能否让这个

Robocraftsman 实际为您构建一个子组件或完整产品。不仅仅是它的一个组件,而是一个完整的产品。这就是我们正在与人们描述的内容。我们可以让Robocraftsman为您制造完整的无人机吗?我们可以让Robocraftsman为您制造完整的导弹吗?而不是仅仅制造导弹外壳。这似乎是一次飞跃。是不是没有中间步骤?是的。

所以,我的意思是,我们正在逐步进行,对吧?就像金属薄板是我们的第一个应用一样。所以我们正在建立一个可能制造无人机的设施,但我们今天自动化的主要组件是薄板成形,这是瓶颈。然后我们以传统方式在相同的机器人上进行焊接,但我们实际上指导它们这样做。

这样机器人就回到了五年前在金属薄板上的位置,但它现在正在学习如何焊接。没错。我过去曾在一家商店工作,我们会定制汽车,手工制造定制汽车。所以它也与我的内心息息相关。所以我们意识到,凭借我们的技术,我们第一次

实际上可以实现汽车领域中不存在的产品。这意味着,您可以不再购买批量生产的汽车,并且每一辆汽车看起来都一样,您现在可以让客户为自己设计定制汽车。你知道,现在,如果你去买一辆车,你可以,你有选择权,比如座椅的颜色或者汽车的颜色,以及一些装饰选项。但你不能真正选择你汽车的设计。你不能说,哦,我想要一个不同的引擎盖,我想要一个不同的挡泥板。因为回到同一个问题,你必须为特定设计的挡泥板制作工具和模具。你不能轻易改变它。所以有了我们的技术,你可以。所以我们开始做的是,好吧,将这项技术提供的这种自由应用于现在的汽车。

是客户能够访问网站为自己设计完全定制汽车的能力。它可以来自我已经设计好的面板,我是一个汽车设计师,或者添加他们想要做的特定定制。例如,将他们公司的标志添加到汽车的车门或引擎盖上。

并实际获得为他们制造的完全独特的汽车。我们实际上正在与我们的一些汽车合作伙伴、汽车原始设备制造商一起开展这项工作。我们实际上与我们的合作伙伴丰田一起在美国最大的售后市场展会上展示了一些这项工作,名为SEMA。所以我认为这......

在我看来,这将成为汽车领域的新产品类别之一。我们已经有了自动驾驶汽车。我们已经有了电动汽车。我认为现在,凭借像我们这样的技术,您可以拥有按需定制的汽车。汽车就像你选择穿什么T恤一样,你的T恤与我的不同。我们也不必驾驶相同的Model S或Model 3。我们实际上可以拥有我们自己定制的Model 3和Model S。

所以,我的意思是,如果从长远来看Machina,这就是你所考虑的吗?比如,给我一个五年期。

愿景。是的,或者十年,无论什么。是的。所以我认为我们公司长期的动力是,你能否为想要建造任何东西的人创造这种想法的民主化?我可以表达自己吗?如果我是一个建造者,我能否建造东西而不必为此建造工厂?所以这是我们真正的长期目标。

所以我想象在未来五到十年内,作为一个设计师,一个有想法的人,你可以访问一个网站,获得关于如何制造和设计物理产品的指导,点击一个按钮,然后说,好吧,我想要20个这样的。

我想要在加利福尼亚州查茨沃斯,在合适的设施中,编程合适的机器人数量来执行这些操作,而无需为这些特定部件进行任何硬件投资,并在两天后将其运送到正确的位置。这就是我们正在努力构建的未来。汽车只是可以制造的产品之一。但我认为这项技术或类似的技术可以用来做

无数的设计。我认为一旦你打开了这种可能性,任何设计都可能成为现实,我认为会有很多我们现在甚至没有想到的东西会被创造出来。我们今天拥有汽车并且它们看起来都一样的事实是技术的局限性。但是一旦你可以打开这种创造力,将想法转化为物理现实而无需

无需初始投资或巨大的进入壁垒,那么我认为我们将拥有各种各样的无人机、各种各样的卫星、各种各样的火箭、各种各样的汽车。然后你就会像,你知道,寒武纪生命大爆发,各种各样的设计将会进入我们的世界。我认为这就是未来的意义所在。未来是关于,你知道,我称之为未来是定制的。未来是关于能够将所有这些想法变成现实。我们在数字世界中发生了这种爆炸。是的。

你知道,现在我们甚至有模型生成图像和视频,并且有这种......你知道,使用这项技术创造的不同想法和内容的爆炸。但是与物理世界的联系被切断了,物理世界仍然相当统一,因为在物理世界中制造东西非常困难。我们能否弥合这一差距?我们能否将数字创造世界与物理创造世界连接起来,并在物理世界中创造出与数字世界相同的种类?我认为这是我们公司目标。

我们稍后将回到闪电轮。

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我实际上还没有。好吧,如果我......我在你的 Instagram 上看到了什么?你一直在 Instagram 上发布的那辆卡车是什么?所以我有一辆定制的卡车。我不经常开它。但也许今年会。我今年会开始开它。我们对此一直很低调。我们一直在谈论它,但我们没有大张旗鼓地谈论它,因为我们很快就会有一个大型发布会。

我的意思是,你实际上是在 Instagram 上发布它。这并不低调。告诉我你一直在 Instagram 上发布的那辆卡车。那是什么情况?所以这是一辆卡车,车身完全定制。当你发布它时,后面写着 Anvil。它叫 Anvil 吗?愚蠢的问题。我们称之为 Anvil。我认为这个想法实际上是它的设计灵感来自 Anvil。如果你看看前挡泥板,它实际上看起来像一个

前保险杠看起来像一把铁砧。但我们的想法也是我们实际上正在形成铁砧板。所以非常贴切。告诉我关于那辆卡车的更多信息。告诉我,它是什么样的?是的。例如,我们在引擎盖上添加了很多形状和锐利的边缘,对吧?大多数车辆都很难做到。如果你看看大多数车辆的引擎盖,它们非常光滑,因为在引擎盖上添加锐角非常困难。

所以,如果你看看这辆卡车,这辆卡车在引擎盖上有很多角度,很多锐利的细节。这非常能表达我这种人的类型,例如,我喜欢前卫的东西,而那辆卡车当然很前卫。

它是裸金属的,对吧?车辆下没有隐藏任何瑕疵。当 Cybertruck 推出时,很多人非常兴奋,哦,它是裸金属的。它看起来像金属。但它没有形状,因为让成型金属看起来漂亮实际上非常困难。

所以这就是我们想要展示的事情之一。我们想展示,好吧,你实际上可以拥有一个带有许多细节的异型金属,并且仍然保持裸金属,因为它看起来会很好看。所以是的,它有很多设计功能,对我来说,它代表了我拥有的那种个性和性格。但我认为每辆车都应该是这样的。人们应该能够自由选择自己汽车的外观。你纹了多少个骷髅纹身?我有三个。为什么?嗯......

这是一件有趣的事情。所以对我来说,骷髅代表着自我死亡的抽象概念。我的拇指上有一个纹身,是一个骷髅正拿着麦克风贴在耳朵上。在那段时间里,我觉得我有一个很好的平台,我可以说很多话,人们会听。

但后来我意识到,是的,这很好,但我应该也许把麦克风贴近我的耳朵,并且倾听,而不是一直说话。所以我认为骷髅——麦克风实际上并不那样工作,但我喜欢它作为一种隐喻。没错。但我认为这个想法是关于提醒。正如你所看到的,我的许多纹身都在我的手上。所以这真的是对自己的提醒。

要知道,你知道,要保持专注,并确保,你知道,你不会太沉迷于你的自我,并且你可以看到其他人的观点。自我死亡和定制汽车之间是否存在冲突?自我死亡和定制汽车之间的冲突......

我不知道。我只是在开玩笑。但定制汽车似乎有点像,嘿,看看我,我很特别。而自我死亡似乎是,哦,别看我,我不那么特别。是的,不,我认为区别在于,我认为,是的,如果你对你的定制汽车有依恋,那么也许会有冲突。但我更倾向于将其视为表达,对吧?

你可以成为一名艺术家。你可以按照表达你的方式来设计你的家。你可以按照表达你的方式来设计你的播客主题。你也可以按照表达你的方式来设计你的汽车。

我认为这与其说是“哦,看看我,我很特别”,不如说是“这是我对世界的表达,供人们观看”。但我认为这种表达方式非常棒。我认为这是人类独有的东西之一。我认为我们来到这个世界所做的一切都是表达自己,通过我们的工作表达自己,通过我们的关系表达自己。如果我们能够让人们更好地表达自己,我认为这很好。

但是,如果你对你的表达、你的想法和你的思想产生依恋,并且你认为,哦,我比其他人更好,那么我认为这就会变成一次有点自我驱动的旅行。Edward Mayer 是 Machina Labs 的联合创始人兼首席执行官。今天的节目由 Gabriel Hunter-Cheng 制作。它由 Lydia Jean Cott 编辑,由 Sarah Brugier 制作音效。您可以发送电子邮件至 [email protected] 与我们联系。

我是 Jacob Goldstein,我们下周将继续推出另一期《你的问题是什么?》有时,好转比生病更难。等待预约电话,在药房排队,整个医疗保健系统都让人感觉像头痛一样。亚马逊 One Medical 和亚马逊药房正在改变这一点。

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这里是来自 Covino & Rich 的 Steve Covino。在此告诉您,丰田的传统几代人都屹立不倒。从开创性的混合动力技术到重新定义安全和效率标准。每一次创新,都是对进步的承诺。凭借传奇的现货卡车阵容,包括超耐用的新款 Tacoma 和重型半吨 Tundra,您可以亲身体验丰田的传统。访问 BuyAToyota.com(官方优惠网站)了解更多信息。丰田,让我们去远方。

《Unshakeables》播客正在推出第二季,其中有一集你一定不想错过。加入主持人、Chase for Business 首席执行官 Ben Walter,因为他将欢迎一位非常特殊的嘉宾,摩根大通董事长兼首席执行官 Jamie Dimon。了解小型企业面临的挑战以及 Jamie 克服的一些“糟糕时刻”。在您收听播客的任何地方收听。

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