谷歌机器人专家：机器人在现实中碰过的壁，AI也会碰

机器人学习进展缓慢，与现实世界的复杂性有关。

机器人技术和大语言模型面临类似的现实壁垒。

现实的复杂性使得机器人技术难以推向抽象层。

机器人技术的难题并非机器人独有，其他领域也面临类似问题。

现实世界的不完美感知和执行是机器人研究的主要挑战。

任何与现实对接的软件都必须应对全局可变状态的复杂性。

游戏 AI 的例子显示了现实复杂性对稳健性的影响。

大语言模型的炒作可能会带来现实中的混乱。

评估模型的能力和表现是一个重要但复杂的问题。

机器人学家在评估问题上可能会走在前面，面临的挑战是可以克服的。