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已經(jīng)有機(jī)器人能像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)了

本文作者: 思睿 2015-05-27 16:20
導(dǎo)語(yǔ):機(jī)器人的“大腦”與人類(lèi)大腦有很大的不同,因?yàn)闄C(jī)器人沒(méi)有人類(lèi)的直覺(jué),不會(huì)根據(jù)不斷變化的環(huán)境而作出變通和適應(yīng),使得很多事情變得幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。

已經(jīng)有機(jī)器人能像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)了

機(jī)器人的“大腦”與人類(lèi)大腦有很大的不同,指導(dǎo)機(jī)器人如何處理各種事項(xiàng)通常來(lái)說(shuō)就是編寫(xiě)的代碼是否正確的問(wèn)題。這聽(tīng)起來(lái)似乎機(jī)器人比人類(lèi)的學(xué)習(xí)方式更為簡(jiǎn)單,但實(shí)際上則是更加困難——因?yàn)闄C(jī)器人沒(méi)有人類(lèi)的直覺(jué),由于不會(huì)根據(jù)不斷變化的環(huán)境而作出變通和適應(yīng),使得很多事情變得幾乎不可能實(shí)現(xiàn),比如雷鋒網(wǎng)報(bào)道過(guò)的比戰(zhàn)斗機(jī)還復(fù)雜的Atlas,還無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境。

加州大學(xué)伯克利分校(UCB)的一組研究人員展現(xiàn)了一個(gè)機(jī)器人,其可以通過(guò)不斷地試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí),就像人類(lèi)的學(xué)習(xí)方式一樣。它的形成使人類(lèi)在人工智能領(lǐng)域的研究向前邁進(jìn)了一大步。

UCB的電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系的教授 Pieter Abbeel 表示,“已經(jīng)研發(fā)出了一種全新的方法來(lái)賦予機(jī)器人學(xué)習(xí)”。

這個(gè)方法的關(guān)鍵之處在于,當(dāng)這個(gè)機(jī)器人面對(duì)了之前從未接觸過(guò)的新鮮事物時(shí),研究人員也不必對(duì)機(jī)器人重新編程。完全相同的軟件,但在研究人員讓機(jī)器人學(xué)習(xí)所有不同的任務(wù)時(shí),軟件卻能對(duì)機(jī)器人如何學(xué)習(xí)進(jìn)行相應(yīng)的編碼。

已經(jīng)有機(jī)器人能像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)了

該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一系列的算法,允許一個(gè)名為 BRETT 的 Willow Garage PR2 機(jī)器人學(xué)習(xí)一系列電機(jī)操作的任務(wù),例如擰水瓶蓋子或組裝玩具飛機(jī),而這一切任務(wù)在執(zhí)行之前研究人員并沒(méi)有進(jìn)行預(yù)編程,用中國(guó)的一句俗語(yǔ)來(lái)表達(dá)的話(huà),就是讓機(jī)器人“摸著石頭過(guò)河”。

這一方法允許機(jī)器人在遇到比它們通常的操作環(huán)境還要更加雜亂的環(huán)境中更有效地運(yùn)作,如工廠(chǎng)或?qū)嶒?yàn)室。

大多數(shù)的機(jī)器人應(yīng)用都是將機(jī)器人放置在一個(gè)受控的環(huán)境中,所有的物體都處于可預(yù)見(jiàn)的位置上。而把機(jī)器人放到普通的現(xiàn)實(shí)生活中的挑戰(zhàn)則是機(jī)器人必須能夠感知和適應(yīng)周?chē)h(huán)境,周?chē)沫h(huán)境則是在不斷的改變。

為了讓機(jī)器人的學(xué)習(xí)能夠模仿人類(lèi)學(xué)習(xí),團(tuán)隊(duì)需要接入機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)分支——深度學(xué)習(xí)。關(guān)于深度學(xué)習(xí)雷鋒網(wǎng)有過(guò)很多報(bào)道,它會(huì)使用一種方法,讓人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從一個(gè)基線(xiàn)上推斷出相應(yīng)的知識(shí),整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程都無(wú)需研究人員對(duì)下一層的數(shù)據(jù)進(jìn)行編程。

人類(lèi)在整個(gè)生命歷程中都會(huì)通過(guò)我們自己的經(jīng)驗(yàn)和其他人那里學(xué)習(xí)到新的技能。這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程深深扎根于我們的神經(jīng)系統(tǒng)中。

通常情況下,當(dāng)研究人員提供了這個(gè)物體看起來(lái)像什么和他們?cè)谑裁次恢玫男畔⒑?,BRETT能夠在10分鐘以?xún)?nèi)就掌握每個(gè)任務(wù)。而如果讓BRETT自行識(shí)別并定位到這個(gè)物體,則需要花費(fèi)約3個(gè)小時(shí)才能完成——但隨著數(shù)據(jù)處理能力的提高,它的速度也會(huì)提高。

隨著處理的數(shù)據(jù)量不斷提升,機(jī)器人就可以開(kāi)始學(xué)習(xí)如何處理更復(fù)雜的事情,在未來(lái)5到10年,我們可以看到機(jī)器人學(xué)習(xí)能力顯著的進(jìn)步,甚至是教小孩寫(xiě)字了。

via cnet

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