0
本文作者: 岑大師 | 2017-11-14 18:20 |
美國當?shù)貢r間2017年11月13日至15日,第一屆機器人學習大會(1st Annual Conference on Robot Learning)在加州山景城召開。盡管這是沒有任何歷史參考的大會,但在組織者的強大號召力下(見雷鋒網(wǎng)之前文章:《薦會:CoRL:機器人與機器人領(lǐng)域的下一個頂級會議》),在會議開幕前4個月門票就被搶光,包括雷鋒網(wǎng)記者在內(nèi)的后來者不得不進入Waitlist等候。
本次大會會場設(shè)在Google Building QD3——作為本次會議的金牌贊助商,Google贊助了CoRL 2017的會議場地。主會場為QD3的一個大會議室,可以容納約300人,Poster區(qū)域被放在了QD3一進門的食堂區(qū)域,而展區(qū)只能被放在室外了。
大牛開場,干貨十足
早上9點,CoRL大會正式開幕。大會聯(lián)席主席、Google首席科學家Vincent Vanhoucke作為東道主致歡迎辭。在3分鐘的簡短開幕致辭中,Vincent簡短回顧了一年前和同事及朋友一起開始籌辦這個會的緣由:當機器學習的應用越來越廣泛,“What Can we do for Robotics?”(雷鋒網(wǎng)注:另一個機器學習的頂會ICLR口號是“What can we do for Deep Net?”二者可謂殊途同歸)帶著這個問題,Vincent和來自UC Berkeley的Ken Goldberg、Sergey Levine一起籌辦了這個會議。
Vincent的東道主致辭結(jié)束后,大會另一位主席Ken Goldberg稱,他剛從另一個機器人學術(shù)會議上回來,而在兩天的會議中機器學習仍然只是會議的一小部分,因此他很高興在這個會議上討論的都是機器學習與機器人相結(jié)合的相關(guān)內(nèi)容。隨后Ken也介紹了大會的第一位演講者——“機器人領(lǐng)域的馬龍·白蘭度(雷鋒網(wǎng)按:馬龍白蘭度最為人熟悉的角色是《教父》中的維托·柯里昂,意指機器人領(lǐng)域的“教父”)”、iRobot及Rethink Robotics的創(chuàng)始人Rodney Brooks。
Rodney Brooks的演講主題為《Robotics & Learning》。在演講中,Rodney Brooks先是潑了一盤冷水,盡管未來二三十年會有很多機器人和機器學習的應用進入我們生活,但“人工智能,機器學習、機器人還是熱過頭了”;
隨后Rodney話峰一轉(zhuǎn),引用了未來學家Roy Amara的一句話:“人們總是高估一項科技所帶來的短期效益,卻又低估它的長期影響?!?他稱任何極其先進的技術(shù)都與魔法無異,因而AI研究者之外的人——“我不是說Elon Musk或者Stephen Hawking”(全場笑)——總是會對AI造成誤解。
除了質(zhì)疑電影或科幻小說為我們描述的未來場景,Rodney還指出,部署AI的邊際成本可能會比你想象的高得多。這就是為什么1960年代的B-52轟炸機現(xiàn)在仍在使用、他40年前在斯坦福做研究時的“Gold Arm”的夾具與他現(xiàn)在Baxter/swyer機器人使用的夾具一模一樣、工廠的自動化操作系統(tǒng)可能還是Windows 3.1的原因。而幾乎所有機器人和 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)新想要從博士論文編程真正的商業(yè)應用,“還有很長的路要走”。
最后Rodney還為我們總結(jié)了機器人領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn),包括:更好的機器手、更好的抓取、在家庭和工作場所中的移動性、人體安全系統(tǒng)、更近距離的與人類物理互動、工作場所的可供性(雷鋒網(wǎng)按:Affordance是實驗心理學家 James J. Gibson提出的一個生態(tài)直覺理論的概念,指環(huán)境可以提供給人/機器人等的屬性)識別等。
而在下午的Keynote環(huán)節(jié)中,Brown University的Stefanie Tellex做了題為《Learning Models of Language,Action and Perception for Human-Robot Collabtion》的報告,分享了人類和機器人如何通過語言和視覺互動學習的相關(guān)研究。
除了Keynote報告外,在論文展示環(huán)節(jié)還有25篇文章做了Oral Presentation,當中有部分文章雷鋒網(wǎng)之前已有報道,如《李飛飛團隊最新跨界研究:神經(jīng)任務編程NTP,讓機器人具有強大泛化能力》和《BAIR論文:通過“元學習”和“一次性學習”算法,讓機器人快速掌握新技能》等。總體說來,今天的論文多為機器學習在抓取、算法、導航等方面應用的文章,在明后天還有諸如自動駕駛等更多領(lǐng)域的文章將會進行展示。
在會議現(xiàn)場,雷鋒網(wǎng)記者還遇到了華盛頓大學的機器人專家Dieter Fox教授,在不久前溫哥華召開的的IROS上,當時Dieter Fox作為Keynote Speaker做了題為《Toward Robots that Understand People and Their Environments》的演講。Dieter Fox稱,雖然在這個會議上自己沒有Keynote演講,但機器人和機器學習領(lǐng)域的結(jié)合值得關(guān)注,這也是他特地從西雅圖趕來硅谷參加這個會議的原因。但由于時間比較緊,周三中午就要回西雅圖,“可能趕不及會議結(jié)束?!?/p>
在會場中,由于所有參會者幾乎都是做機器人與機器學習相結(jié)合的研究工作,雷鋒網(wǎng)感覺到,在茶歇環(huán)節(jié)以及Poster環(huán)節(jié),與會者之間的交流互動比之前雷鋒網(wǎng)參加的學術(shù)會議更加熱烈。不少論文作者表示,機器人與機器學習的結(jié)合越來越緊密,在這里可以與更多做類似研究的研究者進行交流,這也是這個會吸引他們的地方。
大會的參展企業(yè)也表示了類似的看法。如AutoX的Kate Yuan表示,CoRL是一個關(guān)注機器學習與機器人結(jié)合的會議,這是一個細分領(lǐng)域,而這也是AutoX創(chuàng)始人肖建雄教授的強項,而肖建雄教授本人也將于11月14日到會場來參會。
在茶歇環(huán)節(jié),雷鋒網(wǎng)記者與大會的幾位組織者打了招呼。由于Vincent在開場介紹最后開玩笑說“我們邀請了媒體到現(xiàn)場,所以大家注意表現(xiàn)好一點”,雷鋒網(wǎng)問究竟有多少媒體人員到場?Vincent告訴雷鋒網(wǎng),有2個美國記者、2個日本記者、1個中國記者——“所以現(xiàn)在有1/5的媒體在這里了”;
在和Vincent聊天的時候,Yann Lecun也過來和Vincent打招呼,雷鋒網(wǎng)記者順便也和Lecun聊了兩句。遞上名片,Lecun竟然還記得在ICLR雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)采訪過他;
中午吃飯是在Google食堂吃飯,三條隊伍一起排隊,但最后的水果和甜點只有一隊,雷鋒網(wǎng)記者恰巧和Sergey Lervin排在了一起。問起Levine他之前郵件說大會已經(jīng)超出了接待能力,究竟最后有多少人注冊參會?Levine說最后正式注冊人數(shù)為350人,超額了40%,“總怕哪里出問題”;
順便說一句,Google食堂還是不錯的,吃的什么你們自己看。
明后天CoLR大會將會繼續(xù)進行。雷鋒網(wǎng)也將會為大家?guī)黻P(guān)于CoRL的更多報道。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。