EP05｜从“看起来有用”到“真正有用”：在英伟达，和机器人博士聊聊技术进步与人的价值

今天这期谈话的嘉宾ZY，是一位佐治亚理工机器人方向的一位在读博士生，也是我本科时候的学长，目前暑期在英伟达的 Gear Lab实习。 

我和他是在本科时一起做新生帮助工作的过程中认识的。从那时候起，他给我的印象就一直是热心、靠谱，做事很有条理，又非常容易相处。很多年过去了，再见到他，还是会有这种熟悉的感觉。

录制这期播客的地方，就选在了英伟达的总部，在我们见面之前，ZY也刚刚结束了一天跑实验，调参数的忙碌，前来赴约。聊天途中，我还顺便体验了一下英伟达三毛钱一瓶的气泡水的员工福利。

因为ZY钻研机器人方向很久，我一直攒着不少问题想当面问他。比如我们已经见过 AI 写文章、写代码，但为什么一到现实世界里，让机器人做一些人类习以为常的小事，如拿杯子、叠衣服，好像就没那么容易了？那些演示视频里看起来很厉害的机器人，距离真正走进我们的家里，帮我们做饭、收拾屋子，还要克服哪些困难？

带着这些疑问，我们聊到了机器人的学习范式，也聊到了他怎么看待自己的研究工作。一个让我觉得印象深刻的点是，当我们聊到 AI 会不会有一天把许多研究者取代时，他倒显得非常豁达。他说，那就退休，找块地方种种菜、养养鸡，也挺好的。这确实让我有点惊讶，也忍不住在想：一个人是否真的可以一边真心期待技术向前发展，一边也坦然接受，未来自己的工作可能被取代的现实？

当然，我们未必能在这场谈话里找到确定的答案。但不管怎样，和一位许久不见的老朋友坐下来，聊聊他眼中的进展与困难，以及那些他自己也还没想明白的问题，这场谈话本身就是一件很有趣的事。

本期内容比较长，大家可以按照时间轴，自行跳转到感兴趣的部分。那么话不多说，让我们正式开始今天这场谈话吧！

时间轴：

03:23 在英伟达做机器人研究，是一种怎样的体验？

05:22 给机器人领域画一张地图：从硬件到学习范式

16:16 机器人学得太慢，还是我们忘了自己学过多久？

28:39 代码越写越多，我们却逐渐失去了对代码的掌握

31:18 “番茄炒蛋，无东坡肉版”：AI 为什么总在不重要的细节上较劲？

35:17 机器人的“GPT 时刻”到了吗？

45:01 莫拉维克悖论：为什么 AI 会下棋、写文章，却做不好家务？

52:34 碳基生命只是硅基生命的启动程序吗？

54:19 那些解释不清的执念与热爱，可能才是创造的动力

57:21 如果能复制你的大脑，就能理解你在想什么吗？

01:02:34 论文多到审不过来，学术界该如何筛选好的研究？

01:10:14 AI 会取代博士生吗？

01:12:26 “那就退休，种菜养鸡”

01:18:09 比起博士生，修车工人可能更难被替代

01:23:28 未来更稀缺的，是想象力和责任

01:26:40 “我们会让机器人进入千家万户。”

Music Credits

Special thanks and credits to:

“Gimme that Groove!” by Michael Ramir C., via Mixkit.

“Futuristic Architecture” by SPmusic, via Pixabay.