資料介紹
你知道夾娃娃機(jī)嗎?那些騙你零花錢的把戲。它們可能是你所知的最接近機(jī)器人的東西。當(dāng)然,它們并不是真正的機(jī)器人,但是它們的確和機(jī)器人有相似之處。比如說,它們沒辦法敏捷地抓取物體。
作為人類,可能你會覺得隨手從桌上拿起一張紙是非常容易的事。但是想象一下,讓機(jī)器人來做這件事。這就不容易了。問題是,很多機(jī)器人都被教導(dǎo)要用超專業(yè)的算法來完成單一的任務(wù)。但很明顯,你沒辦法讓機(jī)器人去處理它遇到的所有問題,沒辦法教它們拿起物體。因?yàn)檫@是人工智能要做的事。
加州大學(xué)伯克利分校的研究人員給一個(gè)機(jī)器人裝上了人工智能系統(tǒng),這樣它就能知道如何用力抓取它以前從未見過的物體,而無需借助把手等工具。機(jī)器人專家想要開發(fā)出能夠掌控周圍環(huán)境的真正智能又靈巧的機(jī)器人,這是一件了不起的事情。秘訣在于,用一組點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫來代替物體,研究人員再把這些數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。
“它的訓(xùn)練方式是在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫,然后掌握它?!睓C(jī)器人專家KenGoldberg說,他和博士后JeffMahler一起開發(fā)了這個(gè)系統(tǒng)?!耙虼?,現(xiàn)在我們向它展示點(diǎn)云,它就明白如何用力抓取物體了?!昧Α渤闪瞬僮髦噶钪弧!边@個(gè)團(tuán)隊(duì)不僅僅是要讓機(jī)器人抓取物體,更是在尋找實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的最好方式。
利用這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和微軟的Kinect3-D傳感器,機(jī)器人得以觀察物體,并確定抓取的力度。當(dāng)它充滿信心時(shí),可以保證在100次中有99次抓取成功。Goldberg表示:“機(jī)器人在這么做的時(shí)候,其實(shí)并不知道這個(gè)物體是什么。它只是把這個(gè)物體看作是空間中的一堆點(diǎn),并選擇抓取某一堆。所以不管這個(gè)物體是一張皺巴巴的紙巾還是什么,都無所謂。”
想象一下,有一天機(jī)器人會潛入我們的家中,幫我們做家務(wù),不只是像掃地機(jī)器人Roomba那樣掃掃地,它還能洗碗、收拾雜物,以免老人被絆倒。
機(jī)器人會遇到很多新奇的東西,而親愛的人類懶得費(fèi)心去一一教會它們。通過自學(xué),它們可以更好地適應(yīng)周圍的環(huán)境。精準(zhǔn)度至關(guān)重要。如果機(jī)器人在洗碗,卻只能100次中握住盤子50次,那么結(jié)果將是非常尷尬的,一半的餐具都?xì)Я?。但這正是未來發(fā)展的有趣之處。
機(jī)器人不是單獨(dú)工作和學(xué)習(xí)的,它們會被連接到云端,以便共享信息。舉個(gè)例子,一個(gè)機(jī)器人學(xué)會了怎么樣疊好襯衫。然后,它可以將這個(gè)知識傳播給其他機(jī)器人,甚至是完全不同的機(jī)器人。通過這種方式,聯(lián)網(wǎng)機(jī)器不僅可以成為全球化的勞動力,還可以擁有全球化的思維。當(dāng)然,目前機(jī)器人還在適應(yīng)這個(gè)世界。
盡管Goldberg的新系統(tǒng)絕對是個(gè)大新聞,但它并不完美。請記住,當(dāng)機(jī)器人相信自己能夠抓取物體時(shí),它的準(zhǔn)確度就達(dá)到了99%。有時(shí)候即使它沒信心,它也可能會去抓取,或者就直接放棄了?!八晕覀儸F(xiàn)在正在做的一件事就是修改系統(tǒng),”戈德堡說,“當(dāng)它不自信的時(shí)候,而不是放棄它,它就會推動這個(gè)物體或者戳它,然后移動它,再看一遍,然后抓住它?!狈浅S幸馑肌,F(xiàn)在終于有人要給那些煩人的夾娃娃機(jī)一點(diǎn)顏色看看了。
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