这个估值15亿美元的人工智能公司正在为机器人创造一个“通用大脑”

2023年，前卡内基梅隆大学教授迪帕克·帕塔克(左)和阿比纳夫·古普塔(右)成立了Skild AI，旨在为人工智能创造一个“通用大脑”。

目前，Skild AI已筹集了3亿美元，用于继续构建即插即用的机器人智能，希望公司能够将其整合到各种机器人中。

机器人需要“大脑”，无论是处理基本工厂任务的双足人形机器人，还是用于城市作战的四足军用“机器狗”。从历史上看，这些机器人都是高度专业化的专用机器人，但一家位于匹兹堡的机器人创业公司声称，他们已经创建了一个现成的单一智能系统，可以插入不同的机器人，从而实现一些基本功能。

Skild 两家前卡内基梅隆大学的AI公司（Carnegie Mellon University）阿比纳夫·古普塔教授（Abhinav Gupta）和迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）成立于2023年5月，它创建了一个基本模型，被称为“通用大脑”，可以安装在这些机器人上，这样他们就可以完成爬坡、越过障碍物、识别和拾取物品等功能。

该公司7月2日宣布，已在A轮融资中筹集了3亿美元，估值为15亿美元。这一轮融资是光速创投（Lightspeed Ventures）、软银（Softbank）、杰夫·贝索斯，Coatue和亚马逊创始人（Jeff Bezos）领投，包括CRV在内的融资机构、Felicis Ventures、Menlo Ventures、红杉，亚马逊，General Catalyst、SV Angel和CMU。

拉瓦拉·贾恩，光速创投的合作伙伴（Raviraj Jain）又是该公司2023年7月种子轮融资的领头羊，他告诉福布斯，去年4月第一次看到Skild 当AI模型进行压力测试时，他对这些模型有了深刻的记忆。使用他们的机器人可以在他们从未见过的环境中完成任务，而这些环境不是为了演示而设计的。他说:“当时我看到的机器人还能爬楼梯。我认为他们能爬得这么好真的不可思议，因为这涉及到一个非常复杂的稳定性问题。”

更加令人印象深刻的是：使用Skild AI模型的机器人也展示了“应急能力”——即人类以前从未教过它们的新能力。这些能力通常很简单，比如收回从手中滑落的物体或旋转的物体。然而，它们证明了这种模式可以执行意想不到的任务，这种趋势经常发生在各种语言模型等高级人工智能系统中。

Skild AI之所以能实现这一点，是因为它的大模型是在一个海量的数据库中训练的，包括文本、图像和视频，企业声称这个数据库比竞争对手使用的数据库大1000倍。为了建立这个庞大的数据库，两位创始人(他们曾经是Meta的人工智能研究人员)混合使用了他们多年来开发和测试的数据采集技术。

一种方法是雇佣人工承包商远程控制机器人，收集关于这些操作的数据。另一种方法是让机器人执行随机任务，记录结果，通过试错学习。此外，其人工智能模型还接受了数百万个公开视频的练习。

帕塔克在加州大学伯克利分校攻读博士学位时，开发了一种向机器人传达“人工好奇心”的方法，即当机器人无法预测其行动结果时，奖励其行动结果。他解释说:“机器人对其行为效果的预测越不确定，探索起来就越好奇。”该技术鼓励AI浏览更多场景，收集更多数据。

他说，他关于好奇心驱动学习的研究发表于2017年，至今已被引用了4000多次。帕塔克还设计了一种方法，让机器人使用来自大型语言模型(如GPT)的书面信息(例如如何打开一罐牛奶)，然后将其转化为行动。

帕塔克说：“在2022年，我们找到了一种方法，可以将这些物品整合到一个连贯的系统中。”“从视频中学习，从好奇心中学习，从真实数据中学习，但要结合模拟场景中的知识。”

与此同时，Skild AI正面临着来自一系列机器人公司的残酷竞争，这些公司凭借人工智能热潮获得了数十亿美元的风险投资。根据福布斯首次报道，行业巨头OpenAI最近重启了机器人团队，为机器人公司提供了一个大模型。另外，这条赛道上还有布雷特·阿德考克，亿万富翁CEO。（Brett Adcock）模仿人形机器人公司Figure Covariant等AI和OpenAI的子公司正在为机器人开发ChatGPT，并且已经筹集了超过2亿美元的资金。

古普塔创始人宣称，Skild AI 可以获得大量的数据，这使得它不同于这个领域的其他企业，但是他拒绝透露其模型训练的实际数量。

伯克利分校，加州大学（UC Berkeley）肯·戈德堡，机器人和自动教授（Ken Goldberg）信息也被认为是扩展机器人技术的关键，但是机器人需要一种特定类型的数据，这种数据在网络上并不常见。另外，从模拟场景中收集的数据并不总能转化为现实世界中的数据。

他说:“目前，机器人技术令人兴奋的整个想法是，我们可以做一些类似于大型语言模型和大型视觉语言模型的事情。他们都有互联网规模的数据，你有几十亿的例子。”对于机器人来说，这不是一个简单的任务，但是Skild AI希望通过将所有数据采集技术与更多模拟信息相结合来解决这一问题。

帕塔克和古普塔为他们的企业构思了一个类似OpenAI的未来，也就是说，通过微调，他们可以在Skild 在AI的基本模型中构建不同的用例和产品。古普塔说：“这正是我们颠覆机器人产业的目的。“他补充说，他们最终希望实现机器人通用人工智能(一个假设的人工智能系统可以与人类的能力相媲美或超越人类的能力)，但人们可以在现实世界中与之互动。

红杉资本合伙人，Skild 目前，AI投资者斯坦芬妮·詹妮（Stephanie Zhan）这意味着:“机器人世界即将迎来GPT-3时刻，这将带来一个巨大的变化，将我们在数字智能领域看到的进步带到现实世界。”

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