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當(dāng)前位置:首頁 > 智能硬件 > 機(jī)器人
[導(dǎo)讀] 如果我們要鍛煉一個(gè)人類小孩最基本的運(yùn)動(dòng)智力,比如抓握抬舉,或者是疊被子疊衣服這樣的家務(wù)活兒,幾乎是不需要指導(dǎo)的。 很多時(shí)候只要將嬰孩放置到日常生活情境中,讓他與周圍的環(huán)境和物體互動(dòng),大多

如果我們要鍛煉一個(gè)人類小孩最基本的運(yùn)動(dòng)智力,比如抓握抬舉,或者是疊被子疊衣服這樣的家務(wù)活兒,幾乎是不需要指導(dǎo)的。

很多時(shí)候只要將嬰孩放置到日常生活情境中,讓他與周圍的環(huán)境和物體互動(dòng),大多數(shù)就能在玩耍中自動(dòng)掌握判斷空間、重力、協(xié)調(diào)等能力了。

與之相比,機(jī)器人就比較“嬌生慣養(yǎng)”了。

目前絕大多數(shù)機(jī)器人,都無法自我適應(yīng)和從對復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)通用運(yùn)動(dòng)能力。

這就帶來了一個(gè)難題:機(jī)器人只能很“笨拙”地完成一些程序員率先編程好的動(dòng)作,并且是用單一的物體來完成單一的技能,這個(gè)特定的任務(wù)和道具就是它的全世界。比如,會(huì)遞杯子就不會(huì)疊被子。

這意味著,我們可能要設(shè)計(jì)成千上萬種機(jī)器人,只為了應(yīng)對某一個(gè)具體任務(wù)。這實(shí)在是太蠢了。不過,要讓機(jī)器學(xué)會(huì)自主感知世界,并根據(jù)環(huán)境變化做出相應(yīng)的動(dòng)作,那可是個(gè)大工程。

最近,伯克利大學(xué)就研究出了一種新的算法,基于視覺模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí),讓全能機(jī)器人成為可能。

換句話說,原本獨(dú)屬于人類的“元運(yùn)動(dòng)智力”,也有望在機(jī)器身上打開。

當(dāng)機(jī)器人具有了掌握一般性技能并將其內(nèi)化成“經(jīng)驗(yàn)”的能力,能夠靈活地執(zhí)行多種同類任務(wù),不需要每次都重新學(xué)習(xí)或編程,前景顯然是值得驚喜的。

那么,這么神奇的事情究竟是怎么實(shí)現(xiàn)的?

新算法是如何指導(dǎo)機(jī)器工作的?

簡要來說,這種算法可以通過一個(gè)預(yù)測墨西哥,使用沒有標(biāo)簽的感官數(shù)據(jù)集,讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)大量多樣化的圖像,進(jìn)而在完成任務(wù)時(shí)更靈活地預(yù)測和判斷。這樣,它就能執(zhí)行在各種不同的物體上執(zhí)行很多不同任務(wù),而不需要針對每個(gè)對象或每個(gè)任務(wù)都重新學(xué)習(xí)一次。

在伯克利大學(xué)的研究人員眼中,能夠在單一模式下獲得這種通用型運(yùn)動(dòng)能力,是智力的一個(gè)基本體現(xiàn)。

那么,這種方法究竟是如何指導(dǎo)機(jī)器人完成工作的呢?

首先,研究人員為機(jī)器人制作一個(gè)龐大且豐富多彩的數(shù)據(jù)集合,不局限于某一個(gè)物體或某一項(xiàng)技能;

然后,為機(jī)器人裝上了能夠感知圖像像素(視覺)、手臂位置(自我感覺)和發(fā)送電機(jī)指令(動(dòng)作)的各種傳感器。

完成這些準(zhǔn)備工作之后,就讓兩個(gè)機(jī)器人同時(shí)在資源庫中自主收集數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí),并且實(shí)時(shí)進(jìn)行分享。

由于兩個(gè)機(jī)器人可以分享彼此的感覺和數(shù)據(jù),這就使其掌握了預(yù)測接下來手臂移動(dòng)路線的能力,從而使得動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)范圍具備了更大的伸縮彈性,以完成操作不同類型物體的多樣任務(wù)。

比如他們就讓一臺(tái)機(jī)器完成了移動(dòng)蘋果這樣的剛性物體,以及折疊衣服這樣的柔性物體,機(jī)器人都表現(xiàn)的還不錯(cuò)。

而且,即使面對以前從未見過的目標(biāo),雖然做出的預(yù)測并非和人類一樣十全十美,但仍然可以有效地完成指定任務(wù)。

比如下圖中,研究人員給出的任務(wù)是把蘋果放在盤子里,中間是機(jī)器人做出的計(jì)劃,然后是執(zhí)行的情況。

這個(gè)算法模型在想法上絕對是別具一格。一直以來,基于預(yù)期結(jié)果來規(guī)劃行動(dòng)路線,并根據(jù)不同步驟和觀察狀況來實(shí)時(shí)迭代和改進(jìn)計(jì)劃,是人類應(yīng)對復(fù)雜世界意外的獨(dú)特技能。如今,機(jī)器人也有望學(xué)會(huì)這樣的“高智力”游戲,在應(yīng)用性上帶來的改變令人真實(shí)心動(dòng)了。

重建機(jī)器效率的坐標(biāo)系:新模型的應(yīng)用場景

現(xiàn)實(shí)環(huán)境是復(fù)雜多樣的,提高機(jī)器人對環(huán)境的適應(yīng)能力,讓任務(wù)執(zhí)行更加靈活,這個(gè)新算法確實(shí)給機(jī)器人應(yīng)用帶來了極大的想象空間。

最大的亮點(diǎn)在于,對機(jī)器的功能設(shè)想更符合現(xiàn)實(shí)情況。通用能力可以很容易地被遷移到不同的任務(wù)上,大大減少了完成特定任務(wù)所需要開發(fā)和部署的算法數(shù)量。

目前看來,新模型至少會(huì)在以下領(lǐng)域革新機(jī)器人的表現(xiàn):

1.客服機(jī)器人。大多數(shù)客服機(jī)器人對環(huán)境不具備適應(yīng)性,需要程序員將各種情況考慮在內(nèi),有的甚至直接由人工在后臺(tái)進(jìn)行交互操作。但有了通用模型算法之后,機(jī)器人就能夠在與人類用戶的交互中自主學(xué)習(xí),學(xué)會(huì)解決一些開放型問題,變得更加自主靈活。

2.醫(yī)學(xué)機(jī)械。目前,醫(yī)學(xué)機(jī)器人只能作為醫(yī)生雙手的延伸來協(xié)助完成手術(shù)任務(wù)。要自主完成高精度手術(shù),幫助減少醫(yī)生的勞力,醫(yī)學(xué)機(jī)器人必須能夠感知手術(shù)部位的空間位置、處理更精細(xì)、更高復(fù)雜度的操作,新的模型顯然提供了更多的可能性。

3.工業(yè)機(jī)械。工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)擁有了一定的通用性和適應(yīng)性,但往往都需要跟隨其工作環(huán)境變化的需求再編程,或者是更換不同的操作器來執(zhí)行不同任務(wù),都會(huì)帶來一定的成本。如果新算法被真實(shí)應(yīng)用起來,工業(yè)生產(chǎn)的成本和效率都將變得更低。

4.個(gè)性化視頻生成。除了在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行動(dòng)作感知和理解預(yù)測,該算法在視頻生成領(lǐng)域也有極大空間。比如系統(tǒng)可以通過大量無需標(biāo)記的視頻資源自主學(xué)習(xí),根據(jù)視頻中的人物進(jìn)行體態(tài)識(shí)別和模仿,讓AI量身定制高擬人度的視頻成為可能。

掌握了通用技能的機(jī)器應(yīng)用還有很多,其背后的商業(yè)前景也十分廣闊,畢竟效率才是人類發(fā)明機(jī)器的初衷。

品嘗果實(shí)之前,還需應(yīng)對哪些挑戰(zhàn)?

說了這么多,感覺新算法的實(shí)現(xiàn)并不難,應(yīng)用端也有著足夠的承托力。是不是很快就可以成為現(xiàn)實(shí)了呢?

目前來看,在“摘桃子”之前,該算法還有一些特殊的限制,可能會(huì)使其在實(shí)際應(yīng)用中受阻。

一是需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量很大。機(jī)器做出實(shí)際可執(zhí)行的操作預(yù)測,完全依賴于龐大多元化數(shù)據(jù)集。

為了讓機(jī)器能夠根據(jù)預(yù)測先前幀的運(yùn)動(dòng)分布來想象和模擬接下來的像素運(yùn)動(dòng),研究人員引入了59,000個(gè)機(jī)器人交互的數(shù)據(jù)集,進(jìn)行大規(guī)模自監(jiān)督學(xué)習(xí)。

如何在成本控制之下獲取龐大優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源,恐怕會(huì)成為算法落地的頭號(hào)門檻。

二是無監(jiān)督學(xué)習(xí)帶來的一系列問題。比如,由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全沒有標(biāo)簽和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,如何保證機(jī)器人能夠理解并接受指定任務(wù),再以結(jié)果導(dǎo)向展開行動(dòng),在現(xiàn)實(shí)層面有很多未知性。

伯克利的解決方案是設(shè)置一個(gè)自我監(jiān)督算法,讓機(jī)器保持對目標(biāo)的興趣,持續(xù)跟蹤并不斷重試,直至成功。但是否能夠穩(wěn)定輸出,還需要更多的補(bǔ)充研究。

再比如,無監(jiān)督下機(jī)器做出的預(yù)測都是人類無法用自主經(jīng)驗(yàn)來解釋的,有可能并不是最優(yōu)的傳輸方案,還可能因?yàn)椤昂谙洹睅聿豢深A(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)我們還不理解自己的“元智力”是如何運(yùn)作的時(shí)候,又如何保證可以將機(jī)器的“元智力”控制的很好呢?

總而言之,這一算法雖然很令人驚喜,但也并非完美。想象很美好,實(shí)用性也不算差,但從實(shí)驗(yàn)室到商業(yè)場景之間,還有很長的一段路要走。

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