你知道夾娃娃機嗎?那些騙你零花錢的花招。它們也許是你所知的最接近機器人的東西。當然,它們并不是真實的機器人,可是它們確實和機器人有相似的地方。比如說,它們沒辦法敏捷地抓取物體。
作為人類,也許你會覺得隨手從桌上拿起一張紙是十分簡單的事??墒腔孟胍幌?,讓機器人來做這件事。這就不簡單了。疑問是,許多機器人都被教訓要用超專業(yè)的算法來完結(jié)單一的任務。但很明顯,你沒辦法讓機器人去處理它遇到的一切疑問,沒辦法教它們拿起物體。由于這是人工智能要做的事。
加州大學伯克利分校的研究人員給一個機器人裝上了人工智能體系,這么它就能知道怎么用力抓取它曾經(jīng)從未見過的物體,而無需憑借把手等東西。機器人專家想要開宣布可以掌控周圍環(huán)境的真實智能又靈巧的機器人,這是一件了不得的工作。訣竅在于,用一組點云數(shù)據(jù)庫來替代物體,研究人員再把這些數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。
“它的練習方法是在根據(jù)點云數(shù)據(jù)庫,然后掌握它。”機器人專家KenGoldberg說,他和博士后JeffMahler一起開發(fā)了這個體系。“因此,如今咱們向它展示點云,它就理解怎么用力抓取物體了。‘用力’也成了操作指令之一。”這個團隊不只僅是要讓機器人抓取物體,更是在尋覓實現(xiàn)這一點的最好方法。
使用這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和微軟的Kinect3-D傳感器,機器人得以調(diào)查物體,并斷定抓取的力度。當它充滿信心時,可以確保在100次中有99次抓取成功。Goldberg表示:“機器人在這么做的時分,本來并不知道這個物體是啥。它只是把這個物體看作是空間中的成堆點,并挑選抓取某成堆。所以不論這個物體是一張皺巴巴的紙巾仍是啥,都無所謂。”
幻想一下,有一天機器人會潛入咱們的家中,幫咱們做家務,不只是像掃地機器人Roomba那樣掃掃地,它還能洗碗、拾掇雜物,避免白叟被絆倒。
機器人會遇到許多別致的東西,而親愛的人類懶得操心去逐個教會它們。經(jīng)過自學,它們可以十分好地習慣周圍的環(huán)境。精準度至關(guān)重要。如果機器人在洗碗,卻只能100次中捉住盤子50次,那么成果將是十分尷尬的,一半的餐具都毀了。但這正是將來開展的風趣的地方。
機器人不是獨自工作和學習的,它們會被連接到云端,以便共享信息。舉個比如,一個機器人學會了如何疊好襯衣。然后,它可以將這個常識傳播給別的機器人,乃至是徹底不一樣的機器人。經(jīng)過這種方法,聯(lián)網(wǎng)機器不只可以變成全球化的勞動力,還可以擁有全球化的思想。當然,如今機器人還在習慣這個國際。
盡管Goldberg的新體系絕對是個大新聞,但它并不完美。請記住,當機器人相信自個可以抓取物體時,它的準確度就達到了99%。有時分即便它沒信心,它也也許會去抓取,或許就直接拋棄了。“所以咱們?nèi)缃裾谧龅囊患录词切拚w系,”戈德堡說,“當它不自傲的時分,而不是拋棄它,它就會推動這個物體或許戳它,然后移動它,再看一遍,然后捉住它。”十分有意思。如今終于有人要給那些煩人的夾娃娃機一點色彩看看了。