DeepMind，作為 Google 旗下的公司，最近公佈了三個新的發展方向,其中有一個涉及到系統，用於收集訓練數據。為了確保 AI 機械人不會對人類造成傷害，他們起草了一份名為「機械人憲法」的文件。
AutoRT 是 Google 的一款數據收集系統，具備利用視覺語言模型（VLM）和大型語言模型（LLM）的雙重功能，從而能夠深入瞭解環境、適應陌生環境，並做出明智的任務決策。
「機械人憲法」起草的靈感源自 Isaac Asimov 的「機械人三大定律」， 以安全為主要考慮因素，規定 LLM 在任務選擇上應避免牽涉到人類、動物、尖銳物體，甚至電器。
DeepMind 表示，為了增強安全性，他們對機械人的關節進行了編程限制，當力的超過特定閾值時，機械人會自動停止，另外還設置了專門的物理緊急停止開關。
在過去的七個月里，Google 已經部署了一支包含 53部 AutoRT 機械人的機群，將它們分布在四個不同的辦公樓，並進行的實驗次數超過了 77000次。
部分機械人由人類操作員遠程操控，而其他部分則根據腳本或完全自主地使用 Google 的機械人變形器（RT-2）人工智能學習模型運行。
在試用中採用的機械人外觀更注重實用性，而非過於花哨，僅搭載了鏡頭、機械臂和移動底座。每個機械人都使用 VLM 系統來理解其環境和視野內的物體。
在接下來的步驟中，LLM 提出了機械人可執行的創造性任務清單，例如，將零食擺放在台面上，同時充當決策者的角色，挑選出機械人應執行的適當任務。
據報道，DeepMind 推出的另一項新技術是 SARA-RT，一種神經網絡架構，相較於現有的 Robotic Transformer RT-2，具備更高的準確性和更快的速度。
Google 還公佈了 RT-Trajectory，引入了 2D 輪廓，以協助機械人更有效地完成像擦桌子這樣的特定物理任務。
