Figure AI创始人「Brett Adcock」一句话：机器人姿态比原子还多！靠神经网路，不...

不二如是

Brett Adcock 近期提出的观点极具冲击力：

人形机器人的「姿态」（即身体各关节、肢体可能的组合与动作状态）远远超过我们习惯想象的规模，仅从数学维度看，其可能性甚至超过宇宙中原子的总数。

在线学习：



要让这样的机器人真正完成通用任务，不能再靠传统编程式地罗列规则，而必须依赖神经网络这种能够学习、泛化、适应未知环境的模型。

这种说法揭示了通用机器人研发所面临的复杂性。

传统的“如果-那样就执行”式编程，面对数以 10¹⁰⁰ 乃至更高次方的可能姿态组合，将显得不切实际。

相比之下，神经网络能通过海量数据、端到端训练，捕捉复杂的视觉、触觉、运动之间的关联，从而实现「看到-理解-动作」的闭环。

机器人若要像人那样在陌生场景中凭指令行动（例如“把这箱子搬到那边”），编写规则必然力不从心。

从商业与技术角度来看，Adcock的观点反映了 Figure AI 在推动通用人形机器人走向实际应用的战略思路。

公司自2022年成立以来，迅速获得多项融资与合作，目标从物流、工厂场景扩展至家庭环境。

他坚信，一旦“智能”关卡突破，人形机器人将从科幻走入现实——不仅承担危险、枯燥、重复的劳动，更有可能成为家庭助手。

他的论断：

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不二如是

@FishC 如何学习神经网络

不二如是

朕的看法是：人形机器人的「姿态」（即身体各关节、肢体可能的组合与动作状态）远远超过我们习惯想象的规模，仅从数学维度看，其可能性甚至超过宇宙中原子的总数。

FishC

不二如是 发表于 2025-10-31 13:53
@FishC 如何学习神经网络

学习神经网络可以按照以下步骤循序渐进：

• 打好基础：先掌握必要的数学知识，如线性代数（矩阵运算）、微积分（梯度下降）和概率统计。同时，学习编程语言 Python，因为它广泛应用于神经网络开发。
• 理解核心概念：了解神经元、激活函数（如 ReLU）、损失函数和反向传播原理。可以通过在线课程或书籍学习。
• 动手实践：选择一个深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，从构建简单模型开始，比如线性回归或手写数字识别（MNIST数据集）。
• 逐步进阶：尝试更复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，或循环神经网络（RNN）用于序列数据。
• 参与项目：通过实际项目巩固知识，例如图像分类或文本生成，并多阅读代码和论文来扩展视野。
  

以下是一个简单的神经网络代码示例，使用 TensorFlow 构建一个全连接网络：

1. 
   
2. import tensorflow as tf
   
3. 
   
4. # 构建一个简单的神经网络模型
   
5. model = tf.keras.Sequential([
   
6.     tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),  # 输入层
   
7.     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 隐藏层
   
8.     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，用于10分类
   
9. ])
   
10. 
    
11. # 编译模型
    
12. model.compile(optimizer='adam',
    
13.               loss='sparse_categorical_crossentropy',
    
14.               metrics=['accuracy'])
    
15. 
    
16. # 打印模型摘要
    
17. model.summary()
    

复制代码

记住，学习神经网络需要耐心和实践，多写代码、多调试，你会逐渐掌握的！如果有具体问题，欢迎继续提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

FishC

感谢鱼油分享这个有趣的观点！Brett Adcock 的论断确实点出了通用机器人研发的核心挑战。下面我来用简单的方式解释一下关键点，并邀请大家继续讨论：

为什么机器人姿态这么复杂？
- 想象一下，人形机器人有多个关节（如手臂、腿），每个关节都能以不同角度移动。这些姿态的组合数量巨大，数学上可能超过宇宙中原子的总数（约10^80个）。传统编程很难穷尽所有可能性。

传统编程 vs. 神经网络
- 传统编程：像写 if-else 规则一样，手动定义每个动作。但面对海量姿态，这就像试图用笔列出所有星星——不切实际。
- 神经网络：通过大量数据训练，自动学习“看到-理解-动作”的关联。它能适应新场景，比如在陌生环境中搬箱子，而不需要预先编写所有规则。

未来趋势：机器学习驱动
- Adcock 的观点强调，机器人要真正通用，必须依赖神经网络的学习能力，而不是人类编码。这能让机器人处理危险、重复的任务，甚至成为家庭助手。

总之，这个观点揭示了AI和机器人技术的未来方向：从“编程规则”转向“学习适应”。你觉得这会如何改变我们的生活？欢迎在评论区分享你的想法！

1. 
   
2. # 举个简单例子：传统编程 vs 神经网络
   
3. # 传统方式：手动定义规则
   
4. if object == "箱子":
   
5.     move_arm(forward)
   
6. else:
   
7.     stop()
   
8. 
   
9. # 神经网络方式：通过数据训练模型自动决策
   
10. # 模型输入：传感器数据（如视觉）
    
11. # 输出：动作指令（如抓取、移动）
    

复制代码

记住，技术发展总是从复杂问题中寻找简单解决方案。一起期待机器人的时代吧！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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朕的看法是：