最近，人形機器人領域可說是熱鬧非凡。波士頓動力（Boston Dynamics）正與其前CEO Marc Raibert創立的機器人與AI研究所（RAI Institute）攜手合作，目標是加速Atlas人形機器人在強化學習上的突破。這項合作結合了波士頓動力在機器人硬體方面的深厚實力，以及RAI Institute在人工智慧和機器學習領域的先進研究，無疑將為人形機器人技術的發展注入強勁動力。
強化學習是讓機器人透過不斷試錯來學習的一種方法，這對需要在複雜環境中執行任務的人形機器人來說至關重要。波士頓動力希望藉由這次合作，讓Atlas能夠更流暢地完成像「動態跑步和全身操控重物」這樣的高難度動作，這需要腿部和手臂之間的完美協調。雖然強化學習往往需要耗費大量時間，但透過有效的模擬，可以在虛擬環境中同時進行多個流程，從而顯著加速學習進程。
值得關注的是，RAI Institute採取了一種獨特的「雙重合作模式」，除了與波士頓動力合作外，還與豐田研究院（Toyota Research Institute，TRI）建立了合作關係，專注於大型行為模型（LBMs）的應用。這種模式充分展現了Raibert在學術研究和商業應用之間的巧妙平衡。此外，現代汽車（Hyundai）同時資助波士頓動力和RAI Institute，也反映了該公司對機器人技術的長期投入和戰略布局。這種模式有助於將實驗性的研究成果快速轉化為實際應用，同時確保研究方向與市場需求緊密結合。
另一個值得關注的趨勢是，越來越多的人形機器人公司開始傾向於開發自家的人工智慧模型。一個例子是，Figure AI決定放棄與OpenAI的合作，轉而開發自己的AI模型。Figure AI的CEO Brett Adcock認為，為了在真實世界中大規模解決具身智慧（embodied AI）的問題，必須垂直整合機器人AI。這意味著，AI模型需要與機器人的硬體和軟體緊密結合，才能實現最佳性能。相較之下，OpenAI作為一家大型AI公司，資源和關注點分散在多個領域，可能無法為人形機器人提供高度客製化的解決方案。
事實上，大多數人形機器人公司都在開發自己的客製化AI模型，這不僅適用於Figure AI，也包括波士頓動力。波士頓動力擁有數十年的機器人軟體開發經驗，這使其能夠根據自身獨特的機器人系統，開發出高度優化的AI模型。雖然RAI Institute在技術上是一個獨立的組織，但由於其與波士頓動力共享母公司、創始人和共同目標，因此可以預期兩者之間將會有密切的合作和知識共享。
當然，強化學習也並非完美無缺。它通常需要大量的訓練數據和計算資源，而且在模擬環境中訓練的模型可能難以直接應用於真實世界。未來的研究需要解決這些問題，例如開發更有效的強化學習演算法，以及改進模擬環境的真實度。
此外，隨著人形機器人越來越智能化和自主化，AI倫理和機器人自主性等問題也日益凸顯。例如，我們如何確保機器人的行為符合人類的價值觀和道德標準？我們如何防止機器人被用於不正當的用途？這些問題需要政府、企業和學術界共同努力，制定相關的法律法規和倫理準則。
總體而言，人形機器人的發展將對社會產生廣泛的影響。一方面，人形機器人可以執行危險或重複性的工作，提高生產效率和生活品質。另一方面，人形機器人也可能取代人類的工作，加劇失業問題。因此，我們需要深入研究這些影響，並制定相應的政策，以確保技術發展能夠真正為人類帶來福祉。