从市场角度看，OpenAI放弃机器人技术可能反映了该公司面临的经济现实。

近期，OpenAI公司联合创始人Wojciech Zaremba在参加一档播客节目时表示，该公司已经解散了它的机器人团队，转而将重点瞄向那些数据更容易获得的领域。

而在此之前，OpenAI已经对能够学习执行诸如解决魔方等任务的机器人进行了多年研究。

“所以事实证明，只要我们能够获得数据，我们就能取得巨大的进步。”Zaremba说，“实际上，除了机器人外，还有很多领域都有非常非常丰富的数据。解散机器人团队的决定对我来说相当困难，但从公司的角度来看，这样做是最好的。”

在一份声明中，OpenAI的发言人说，“在通过我们的魔方项目和其他项目提升强化学习的技术水平后，去年10月，我们决定不再进行进一步的机器人研究，而是将团队的重点放在其他项目上。由于人工智能及其能力的快速进步，我们发现其他的方法（如人工反馈强化学习）能使我们的强化学习研究取得更快的进展。”

2019年10月，OpenAI首次对外展示了它的机器人项目，当时它发表的研究详细介绍了一只由具有13,000年累积经验的人工智能模型引导的五指机器手。表现最好的系统可以有大约20%至60%的概率成功复原魔方，这可能看起来不是特别令人印象深刻。但该模型显著发掘了自主恢复的技术，例如当机器人的手指被绑在一起，以及手戴着皮手套时。

这项工作耗费了OpenAI大约两年多的时间。2017年5月，OpenAI发布了Roboschool，这是一款开源的仿真机器人控制软件。同年，该公司表示，它已经创建了一个机器人系统，完全在模拟中训练，并部署在一个物理机器人上，它可以在完成一次任务后学习它。

而在2018年，OpenAI提供了可用的模拟机器人环境和一个基线实现的Hindsight Experience Replay，这是一种可以从失败中学习的强化学习算法。

“可悲的是，如果我们是一家机器人公司，公司的使命就会有所不同，我认为我们会继续下去。我非常支持机器人技术团队所采取的方法和方向，”Zaremba 补充道。“但从我们希望实现的目标（即构建通用人工智能）的角度来看，还缺了些东西。”

通用人工智能

长期以来，OpenAI一直断言，巨大的算力是通往通用人工智能（AGI）的必要一步。

虽然像Mila创始人Yoshua Bengio和Facebook副总裁兼首席人工智能科学家Yann LeCun这样的名人认为AGI不可能存在，但OpenAI的联合创始人和支持者，包括Greg Brockman、首席科学家Ilya Sutskever、Elon Musk、Reid Hoffman和前Y Combinator总裁Sam Altman，都相信强大的计算机与强化学习、预训练和其他技术相结合可以实现AI的范式转换。

正如《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）在2020年报道的那样，OpenAI内部一个名为Foresight的团队正在进行实验，通过用越来越多的数据和算力来训练算法，测试他们能把人工智能的能力推到多远。

根据同一报告，OpenAI正在开发一个使用大规模计算资源对图像、文本和其他数据进行训练的系统，该公司的领导层认为这是实现AGI的最有希望的途径。

这项工作的成果之一是DALL-E，它是一个“文本转换图像”的引擎，本质上是一个视觉创意生成器。给出一个文本提示，OpenAI系统就会生成与提示相匹配的图像，当提示暗示图像必须包含一个没有明确说明的细节时，就会填上空白。DALL-E可以结合不同的想法来合成物体，其中一些在现实世界中不太可能存在，比如企鹅和大蒜的混合体。

Brockman和Altman尤其相信AGI将能够比任何一个人掌握更多的能力，主要是通过识别复杂的跨学科联系。此外，他们预测，负责任地部署AGI可能有助于解决气候变化、医疗保健和教育领域的长期挑战。

Zaremba宣称，在创建大型、复杂的人工智能系统时，预训练是一种特别强大的技术。在高层次上，预训练帮助模型学习一般特征，这些特征可以在目标任务中重复使用，以提高其准确性。

而OpenAI则使用预训练来开发Codex，这是一个通过数十亿行公共代码训练出来的模型，为GitHub的Copilot提供服务，为微软Visual Studio等开发环境中的整行代码提供建议。另外，Codex也是OpenAI的GPT-3的微调版本。

“当我们创建机器人系统时，我们认为我们可以通过自我生成的数据和强化学习走得很远。目前，我相信预训练使模型的“IQ”增加了100倍，”Zaremba说。“接下来可能还会有其他技术。”

回归商业现实

从市场角度看，OpenAI放弃机器人技术可能反映了该公司面临的经济现实。DeepMind是Alphabet旗下的人工智能研究实验室，近年来，随着研发成本的增加，它也经历了类似的转变，放弃了一些“高端”的项目，转而从事商业应用的工作，如蛋白质形状预测。

机器人是一个资本密集型领域，这是一个公开的秘密。此前，工业机器人公司Rethink Robotics就曾在试图寻找收购者未果的情况下关门数月；被认为是最先进的机器人公司之一的波士顿动力公司被谷歌收购，然后卖给了软银，之后现代汽车同意以11亿美元的价格购买其控股权；而本田公司在开发了十多年后也停掉了其Asimo机器人项目。

大约一年前，微软宣布它将向OpenAI投资10亿美元，为微软的Azure云平台联合开发新技术。作为交换，OpenAI同意将其部分知识产权授权给微软，然后由该公司打包出售给合作伙伴，并在OpenAI致力于开发下一代计算硬件时，在Azure上训练和运行AI模型。

在随后的几个月里，OpenAI发布了一个由微软Azure支持的API，允许开发者探索GPT-3的能力。OpenAI最近表示，GPT-3目前被数以万计的开发者用于300多个不同的应用程序中，每天产生45亿字。在2020年底，微软宣布它将独家授权GPT-3为客户开发和提供人工智能解决方案，同时开发利用自然语言生成能力的新产品。

微软最近宣布，GPT-3将与Power Apps“深度”整合。Power Apps是微软的低代码应用程序开发平台，专门用于公式生成。

至于像DALL-E和Jukebox这样的项目，它们也有显而易见的直接商业应用。例如Jukebox可以从头开始生成任何风格的音乐，并配有人声。OpenAI预测，DALL-E有朝一日可以增强甚至取代3D渲染引擎。未来，建筑师可以使用该工具将建筑可视化，而图形艺术家可以将其应用于软件和视频游戏设计。