在虚拟现实世界中，逼真且高效的机器人设计至关重要，它们不仅能增强沉浸感，还能为用户提供更丰富的互动体验。人工智能与机器人技术的交汇正在迅速发展，不断突破机器能力的边界。传统上，机器人设计是一个耗时费力的过程，严重依赖于人类的直觉、工程专业知识和迭代的物理原型。然而，一种新的方法正日益受到重视：利用生成式人工智能的力量来自动化和优化机器人设计，从而显著提高性能。麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的最新突破展示了这种潜力，尤其是在机器人运动领域，它能够让机器人跳得更高、着陆更安全。这不仅仅是渐进式的改进，而是展示了机器人构思和构建方式的范式转变。
这项创新的核心在于扩散模型的应用，这是一种由OpenAI的DALL-E等系统普及的生成式人工智能。虽然最初以从文本提示创建图像而闻名，但这些模型具有更广泛的能力：基于学习到的模式生成新颖的设计。在麻省理工学院CSAIL项目中，研究人员的任务是让人工智能设计一种能够实现卓越跳跃和着陆性能的机器人。这个过程并非从一个完全成型的蓝图开始，而是从一个“嵌入向量”开始——一个捕捉高级设计特征的数字表示。然后，人工智能根据这个向量采样了500个潜在的设计，模拟了它们的性能，并选择了前12个。这种选择并不是结束，而是一个关键的反馈循环。所选的设计被用于改进嵌入向量，引导人工智能朝着更优化的解决方案发展。这个迭代过程，被描述为创造“越来越好的blob”，使人工智能能够探索远远超出人类工程师合理考虑的巨大设计空间。最终的结果是一个优于人类设计的机器人，跳跃高度提高了41%，着陆稳定性提高了84%。
这种成功并非局限于跳跃机器人。其基本原则——使用生成式人工智能来优化机器人部件的性能——具有更广泛的意义。在提交物理制造之前，能够在模拟中快速原型化和改进设计，可以大大缩短开发时间和成本。这在复杂的机器人系统中尤其有价值，即使是微小的设计变更也可能产生重大影响。此外，该技术不仅限于优化现有设计。它还可以激发全新的方法，发现人类工程师可能没有想到的解决方案。该应用范围超越了运动；类似的技术正在被探索用于设计水下滑翔机，利用人工智能来发现受海洋生物启发的非常规形状。人工智能集思广益和改进设计的潜力正日益受到认可，为各个工程学科的创新提供了一个强大的工具。生成式人工智能的使用也符合机器人技术的更广泛趋势，例如开发更直观的触觉设备，用于更安全的远程操作和用于机器人手控制的脑机接口。
生成式人工智能在机器人领域的崛起也反映了人工智能领域更大的全球趋势。中国正在成为人工智能研究出版物的领导者，并且在生成式人工智能领域与美国展开激烈竞争。对生成式人工智能的投资正在激增，预计2025年支出将增长76%。这种增长的动力来自于人工智能被认为是能够降低预测成本并在众多领域实现更好决策的“通用技术”。这种影响延伸到未来的工作，尤其是在新兴经济体中，那里获得高等教育的机会可能有限，但年轻一代表现出对人工智能相关技能的强烈兴趣。人工智能与机器人技术的结合不仅仅是制造更好的机器，而是重塑整个工程过程，加速创新，并为家庭、工厂及其他领域的自动化和辅助解锁新的可能性。麻省理工学院的研究表明，人工智能不仅仅是自动化任务的工具，还是创意过程中的合作伙伴，能够在特定的设计挑战中超越人类的专业知识。因此，在虚拟现实世界中，AI驱动的机器人设计将能够创造出更逼真，更智能，更灵活的虚拟化身，增强用户的沉浸式体验，并为虚拟世界的互动带来更多的可能性。
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