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這個機(jī)器人只需要一晚就可以學(xué)會新工作

2016-03-25 06:52 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:麻省理工科技評論 來源:麻省理工科技評論
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世界上最大的工業(yè)機(jī)器人公司發(fā)那科,正在開發(fā)可以通過“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”訓(xùn)練的新一代機(jī)器人。發(fā)那科東京辦公室里有一臺極聰明的工業(yè)機(jī)器...

  世界上最大的工業(yè)機(jī)器人公司發(fā)那科,正在開發(fā)可以通過“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”訓(xùn)練的新一代機(jī)器人。

  發(fā)那科東京辦公室里有一臺極聰明的工業(yè)機(jī)器人。給它一份簡單的工作,比如從一個箱子里拿出某種零件并放入另一個箱子里,它將會花一晚上的時間來學(xué)習(xí)如何把這份工作做的更好。第二天,它就能成為這份工作的熟手,就像曾有個專家給它編寫控制程序一樣。

  去年12月,在東京舉辦的2015國際機(jī)器人展中,發(fā)那科展示了通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練的機(jī)器人

  工業(yè)機(jī)器人可以實現(xiàn)無比精準(zhǔn)且快速的動作,例如抓取,這都是通過非常復(fù)雜的編程來實現(xiàn)的。編寫機(jī)器人的控制程序是非常困難并且費(fèi)時的,所以工業(yè)機(jī)器人只能在嚴(yán)格控制的環(huán)境下使用。

  發(fā)那科意圖改變這一事實。

  發(fā)那科的新一代機(jī)器人將使用“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的技巧來訓(xùn)練自己。當(dāng)這臺機(jī)器人執(zhí)行的動作時,比如拿起零件,它會同時對此錄像。不論成功還是失敗,這都可以讓它記住這個零件的模樣。這些數(shù)據(jù)會被用來優(yōu)化它的深度學(xué)習(xí)模型。而深度學(xué)習(xí)模型,是一個用來控制機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。近幾年,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于模式識別是一個非常有效的工具。

  “在8個小時的自學(xué)之后,它可以達(dá)到90%的準(zhǔn)確率。這幾乎和一臺專家編寫控制程序的機(jī)器人一樣”,東京人工智能公司Preferred Networks的 CRO Shohei Hido解釋說,“它可以通宵工作,當(dāng)?shù)诙靵淼綍r,它已經(jīng)把自己調(diào)整好了?!?BR>
  機(jī)器人研究人員正在測試,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是否可以加速并簡化工業(yè)機(jī)器人的編程問題。本月初,谷歌公司發(fā)表了他們使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練機(jī)器人拿放物體的研究報告。發(fā)那科的機(jī)器人使用的則是Preferred Networks所編寫的程序。

  去年8月,作為全世界最大的工業(yè)機(jī)器人公司,發(fā)那科對Preferred Networks投資730萬美金后,這兩家公司在12月東京舉辦的2015國際機(jī)器人展中展示了他們“自學(xué)機(jī)器人”的厲害。

  Hido表示,使用“學(xué)習(xí)”來編寫控制程序的好處之一就是當(dāng)幾個機(jī)器人協(xié)同工作時,他們可以通過分享各自的數(shù)據(jù)以及學(xué)到的知識來加速學(xué)習(xí)(2016年十大突破技術(shù)之一)。所以,八臺機(jī)器人協(xié)同工作一小時后的表現(xiàn)和一臺機(jī)器人工作八小時后的表現(xiàn)是極其相似的。“我們的目標(biāo)是分散學(xué)習(xí)”,Hido說,“你可以想象一下,在一家工廠里,有數(shù)百個機(jī)器人相互分享信息”。

  這種分散學(xué)習(xí)的技巧被稱為“云機(jī)器人”,是目前機(jī)器人行業(yè)中最火的潮流。

  “以發(fā)那科在行業(yè)中的地位,他們考慮強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)是非常合適的”,加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)器人學(xué)教授肯-戈德堡(KenGoldberg)說。因為發(fā)那科在全世界出售并安裝過數(shù)量龐大的工業(yè)機(jī)器人,云機(jī)器人將會改變他們對機(jī)器人的使用方式。

  戈德堡與同事們(包括谷歌的幾位研究員)將這一技術(shù)提升到了一個新高度,他們教機(jī)器人如何通過某種動作去抓取某種形狀的物體,而不僅限于抓取特定物品。他們將在今年5月舉辦的IEEE機(jī)器人及自動控制學(xué)國際大會上發(fā)表相關(guān)的論文。

  但是,戈德堡表示在機(jī)器人上實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)比一般的電腦系統(tǒng)要難很多。因為控制行動比在圖像中識別圖形復(fù)雜很多。“深度學(xué)習(xí)在模式識別方面得到了非常成功的發(fā)展”,戈德堡說,“你做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是機(jī)器人,在大量輸入的情況下,你要能為機(jī)器人設(shè)計相符的行為”。

  發(fā)那科不是唯一一家正在開發(fā)使用機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器人公司。在2014年,瑞士的機(jī)器人公司ABB投資了一家叫Vicarious的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。不過,這項投資還沒有任何結(jié)果。

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