工業(yè)機(jī)器人幾個(gè)小時(shí)可自學(xué)一門(mén)技能
在東京一棟外觀低調(diào)的辦公建筑里面，住著一個(gè)異常聰明的由日本Fanuc公司造出來(lái)的工業(yè)機(jī)器人。給工業(yè)機(jī)器人一個(gè)任務(wù)，比如從一個(gè)盒子里拾取小工具然后放入另一個(gè)容器里，機(jī)器人將用整個(gè)晚上想出如何完成任務(wù)。到了清晨，機(jī)器居然掌握了這項(xiàng)工作，就好像是一位專(zhuān)家為它設(shè)定了程序一樣。
在十二月份，F(xiàn)anuc在東京國(guó)際機(jī)器人展覽會(huì)上展示了一臺(tái)經(jīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的工業(yè)機(jī)器人
工業(yè)機(jī)器人可以有極好的精確度和速度，但是它們通常需要人非常謹(jǐn)慎的編寫(xiě)程序，從而做一些像抓取物品這樣的事。這是很困難且耗費(fèi)時(shí)間的，意味著這樣的工業(yè)機(jī)器人往往只能在高度控制的環(huán)境中工作。
Fanuc的工業(yè)機(jī)器人使用了一種名為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)，來(lái)訓(xùn)練它自己，可隨時(shí)學(xué)習(xí)新的任務(wù)。它在嘗試拾起物品的同時(shí)，能夠抓取這個(gè)過(guò)程的錄像。不管每次它是成功了還是失敗了，它都會(huì)記住物品長(zhǎng)什么樣的，用它學(xué)到的知識(shí)改進(jìn)控制它行動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在過(guò)去幾年，深度學(xué)習(xí)被證明是模式識(shí)別領(lǐng)域中的一條強(qiáng)有力的途徑。
「大約八個(gè)小時(shí)后，它就達(dá)到了百分之九十或更高的準(zhǔn)確度，也就是像一位專(zhuān)家為它編寫(xiě)程序那樣差不多的準(zhǔn)確度，」 Preferred Networks的首席研究官Shohei Hido說(shuō)。這家公司位于東京，專(zhuān)攻機(jī)器學(xué)習(xí)�！杆矶荚诠ぷ鳎坏搅说诙煸绯�，它調(diào)整好了。」
工業(yè)機(jī)器人研究員正在測(cè)試強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將它作為一種簡(jiǎn)化和加快工廠工業(yè)機(jī)器人編寫(xiě)程序的手段。這個(gè)月早期，Google發(fā)布了自己研究使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)教工業(yè)機(jī)器人如何抓緊物品的細(xì)節(jié)信息。
Fanuc機(jī)器人是由Preferred Networks編寫(xiě)程序。Fanuc這家世界大的工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)商，去年八月對(duì)Preferred Networks投資了730萬(wàn)美元。 這家兩家公司去年12月在東京的國(guó)際機(jī)器人展覽會(huì)上展示了這個(gè)學(xué)習(xí)型工業(yè)機(jī)器人。
Hido說(shuō)，這種學(xué)習(xí)方式潛在的一個(gè)巨大好處是，如果幾個(gè)工業(yè)機(jī)器人并行工作然后分享他們學(xué)到的，就可以促進(jìn)學(xué)習(xí)。所以，八個(gè)機(jī)器人一起工作一小時(shí)可以執(zhí)行與一臺(tái)機(jī)器工作八小時(shí)時(shí)相同的學(xué)習(xí)任務(wù)。「我們的計(jì)劃是面向分散式學(xué)習(xí)的，」Hido說(shuō)，「你可以想象成百上千個(gè)工業(yè)機(jī)器人分享信息。」
這種分散式學(xué)習(xí)的形式，有時(shí)叫做「云機(jī)器人」，正在成為科研界和產(chǎn)業(yè)界的大趨勢(shì)。
「Fanuc完全可以想到這一點(diǎn)」 Ken Goldberg說(shuō)，他是加州大學(xué)伯克利分校的研究工業(yè)機(jī)器人的教授，因?yàn)樗谌澜绲墓S里設(shè)置了如此多的機(jī)器。他補(bǔ)充到，云機(jī)器人將有可能重塑機(jī)器人在接下來(lái)幾年被應(yīng)用的方式。
Goldberg和同事（包括幾位Google的研究員）事實(shí)上正在將這一步推向更遠(yuǎn)，他們教機(jī)器人如何使用特定的動(dòng)作進(jìn)行抓取，并非對(duì)特定物品的抓取，而是特定形狀的物品都能抓起。一篇關(guān)于這項(xiàng)工作的論文將在五月份出現(xiàn)在 IEEE 機(jī)器人和自動(dòng)化國(guó)際會(huì)議上。
然而，Goldberg特別提到，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人是充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的，因?yàn)榭刂菩袨檫h(yuǎn)比辨認(rèn)圖片中的物體復(fù)雜得多�！干疃葘W(xué)習(xí)在模式識(shí)別上取得了巨大的進(jìn)步，」Goldberg說(shuō)，「在機(jī)器人領(lǐng)域，你面臨的挑戰(zhàn)是你要做的不只是模式識(shí)別。機(jī)器人要能夠針對(duì)大量的不同輸入產(chǎn)生合適的行為�！�
Fanuc可能不是唯一一家使用機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)工業(yè)機(jī)器人的公司。在2014年，瑞士的機(jī)器人制造商ABB投資了另一家叫做Vicarious的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。不過(guò)，那筆投資的成果還沒(méi)有顯現(xiàn)。
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