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MIT的機器當老師,去教育其他機器人

MIT的機器當老師,去教育其他機器人



將來你可能會看到兩個一模一樣的機器人,一個是老師,一個是學生。

文 | 梁風


人工智慧正在飛速地發展,機器不僅可以自己學習,還可以當老師教育別人了。


據每日郵報報道,MIT做出一個新的機器人,它可以把自己的本領教給其他的機器人。


這個機器人被稱為「Optimus(擎天柱)」,它可以自動教其他機器人一些簡單的工作,比如說開門,把一個東西丟進桶里,或者把一個圓柱體從桶里取出來等等。

MIT的機器當老師,去教育其他機器人



Optimus把熱水瓶進桶里,這個機器人可以自動把這個任務教給其他機器人


在模擬當中,Optimus可以把這些技能無縫地轉移給另一個名叫「Atlas」的機器人。Atlas是一個六英尺高(1.8米)、400磅重(180公斤)的類人機器人。


在接受Optimus的教育之後,它就學會了這些基本技能,就像被人類程序員教過一樣。

為什麼Optimus這麼神奇呢?這得益於它的內核——C-Learn系統。


訓練機器人通常有兩種方法。


第一種,運動設計技術(motion-planning techniques),機器人的所有動作是由編程完成的,包括每個運動的時間和位置,比如讓機器人將金屬切割成特定的形狀和尺寸。


第二種,學習示範( learn from demonstration ),信息的輸入是通過運動捕捉,其方式與在電影和視頻遊戲中繪製CGI字元的移動相同,也就是說,讓機器人看一個任務,然後去複製它。


不過,這兩種方法都有缺陷。

學習示範的機器人,不容易將它們的技能轉移到另一個機器人身上,並保持準確。


而採用運動設計技術,雖然可以做到這一點,但是耗時耗力,必須要專家程序員手動編碼才可以。


因此,這兩種方法,在一些緊急情況中,比如火災、地震、海嘯、福島核危機之類的事件當中,恐怕就不能滿足需求了。

MIT的機器當老師,去教育其他機器人


Pérez-D Arpino和她訓練的Optimus機器人


MIT的計算機科學和人工智慧實驗室(CSAIL)的研究人員開發了一種新的系統,可以集兩者的優點融為一體,奮其所長的同時又能避其所短。


這就是上面提到的「C-Learn」,它可以不經編程就教會機器人一系列任務,僅僅需要提供一些如何移動的信息,然後給機器人示範一次任務就OK了。


舉個例子,有一個任務是:要求機器人用雙手抓住托盤,並將其抬起,使托盤與地面平行。雖然只給機器人演示了一次,但是它能夠利用它之前如何平行於對象的知識,來完成這個任務。


機器人也被教了其他一些技能,比如,抓住一個物體並將其放入桶中,以及將卡在氣缸內的圓柱體取出來。


這樣一來,用戶就可以讓機器人自己去教授其他的機器人了,不僅節省時間,而且能節省成本,如果希望多個機器人執行類似操作的話。


MIT的研究人員說,將來這個系統可以用來更快地製造拆彈機器人和救災機器人。


此外,它還降低了訓練機器的門檻。因為系統不需要進行編碼就能教給機器人任務,所以它允許沒有編碼經驗的人「訓練」機器人。


這種方法兼具學習示範的直觀,和運動設計技術的精準,可以讓機器人很快去學會新的任務。這項研究將在新加坡舉行的IEEE國際機器人和自動化大會(5月29日—6月3日)上發表。


當然,這個系統並非沒有缺陷。


例如,下面這種情況機器人可能就無法適應。機器人被教會了抓住一個物體,然後將它提取出來。但是情況需要機器人先提取物體,然後放下它,去完成一個它所學知識的逆向操作,機器人就做不到了。


「這涉及到一些邏輯思維,對於人類來說這是很簡單,但對於計算機來說,這是很有挑戰性的。」該研究的合作者之一、CSAIL的博士生Pérez-D Arpino解釋道。


雖然存在缺陷,不過這項研究還是擁有光明的前景的。它不僅有趣,還有可能創造更好的成本效益。期待MIT的機器人老師們早日走出實驗室,到世界各地去教書育人。


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