在西雅图的Nvidia 13,000平方英尺人工智能机器人研究实验室内，一小组研究人员正在努力建立公司的人工智能驱动的未来。在厨房台面旁边，机器人手臂抬起一罐垃圾邮件并将其放入抽屉中。手臂也学会了如何清洁餐桌，如果你问得好，它可以帮助你做饭。这就是Nvidia雄心勃勃的人工智能总体规划中的第一个尝试性步骤。
该实验室于今年年初开业，现有员工28人，在全倾斜运行时可容纳50名研究科学家，教师顾问和实习生。由着名的机器人专家Dieter Fox领导，他是Nvidia的机器人研究高级主管和华盛顿大学的教授，该实验室的目标是开发能够安全地与人类一起工作的下一代机器人，可能会改变制造业，物流和工业等行业。在此过程中的医疗保健 这是人工智能面临的众多重大挑战之一 - 机器人的科幻视觉不仅擅长于非常具体的任务，而且能够表现得像人类一样。
但机器人也是一种精心设计的肌肉屈伸运动。这是一个引人注目的演示，展示了Nvidia的硬件和软件今天可以做什么以及未来可以做些什么 - 以及公司要求在竞争日益激烈的情况下领先一步。
2005年优化用于AI的图形处理单元(GPU)必须成为技术硬件历史中最明智的业务决策之一。但现在它处于领先地位，面对日益激烈的竞争，巩固这一地位将成为Nvidia 25年历史上最艰难的考验之一。
Nvidia的最新实验室配备了机器人预计在现实世界中遇到的设备和现实生活环境。第一个场景是一个简陋的厨房。机器人助手集成了人工智能和深度学习技术，可以检测和跟踪物体，了解门和抽屉的相对位置，打开和关闭它们以访问特定物品。“在过去，机器人技术研究主要集中在小型独立项目而非完全集成的系统上，”福克斯说。“我们将在机器人控制和感知，计算机视觉，人机交互和深度学习方面汇集一个协作的，跨学科的专家团队。”
西雅图的团队得到了大约60名研究人员的帮助，这些研究人员分布在Nvidia在圣克拉拉，马萨诸塞州东部，多伦多和特拉维夫的其他研究中心。多学科方法有一个非常困难的目标：Nvidia试图证明其人工智能硬件和软件能够将机器人从现在的机器转变为非常精确的定位机器，这些机器笨拙地遵循规范的指令 - 变成动态灵活的机器，可以安全地工作在一起人类。
谷歌在柏林的人工智能研究员Samim Wagner认为，Nvidia正在进行自己研究的主要原因之一是帮助它建立更好的人工智能硬件，然后再将其出售给其他人。“为了为机器学习建立可行且具有竞争力的硬件，Nvidia在战略上被迫做高质量的机器学习研究，”他说。“该公司与游戏和娱乐行业的传统联系为其机器学习研究提供了一个焦点，这是成功的关键。”这有助于解释机器人 - 以及在Nvidia的研究实验室中进行的许多其他古怪实验。
“现在我们已经深入学习，可以让机器人与他们的环境互动，”Nvidia首席科学家兼研究高级副总裁Bill Dally在谈到机器人厨房助手时说道。“现在我们可以建立感知系统，我们可以制造机器人，每次都不要指望汽车在同一个地方。”
与Nvidia在机器人技术方面的实验一样，深度学习使AI系统能够解决以前无法解决的问题。通过其反复试验技术，在虚拟助手，计算机视觉，语言翻译，聊天机器人和面部识别方面取得了突破。而且，与人工智能这么多，这些突破很大程度上依赖于聪明的小GPU。
