乍一看，Facebook新生的機器人平臺看起來有點雜沓。正在這家公司硅谷總部的一個新實驗室里，一只紅黑相間的Sawyer機器人手臂（來自比來開張的RethinkRoboTIcs）不休揮舞著，收回嗚嗚的機器聲。照理說，它該當可以把手臂挪動到右側空間中的一個地位，可是它卻向上挪動，偏離設置的標的目的，并重置到肇端地位。終于，它的手臂向左挪動了，十分瀕臨方針地位。可是，它卻再次猖狂天偏離了標的目的，不能不被再次重置。
不外，便像一只兔子為了遁藏獵鷹而往返波折，這個機器人看似猖狂實際上倒是很智慧的。Facebook認為它既是開辟更好機器人，也是開辟更好人工智能的要害。也就是說，這個機器人正在自學摸索世界。Facebook默示，將來有一天，將會呈現像近程顯現機器人一樣的智能機械。
當然，現階段的機器人仍處于十分拙笨的形態——一般來說，您必需用代碼為它們解釋所有：那是您向前滾動的方法，那是您挪動手臂的方法。咱們人類正在學習方法上要智慧得多。以至嬰兒也明確，一個從視線中消失的物體并不從物理世界中消失。他們曉得可以滾動球，但沒法滾動沙發。從沙發上摔下來不妨事，但從絕壁上摔下來卻不是。
一切這些試驗皆正在您的大腦中樹立了一個世界模子，那就是為何您可以正在學會駕駛汽車后，不會立馬撞車。Facebook首席人工智能科學家YannLeCun道：“咱們事先曉得，若是開車接近絕壁，然后向右轉動方向盤，汽車便會從絕壁上掉下來，不會有甚么功德產生。”咱們腦筋中有一個自學的模子，可以防備咱們做傻事。Facebook也試圖給機械供給這類形式。“在我看來，學習世界模子的體系是正在人工智能范疇真正取得重大進展的下一個應戰，”LeCun增補講。
不外，Facebook的研討小組并不是第一個試圖讓機器人自學挪動的團隊。正在加州大學伯克利分校，一組研討職員利用了一種叫做強化學習的技巧，來教一個名叫Brett的雙臂機器人把一個方釘塞進一個方孔里。簡而言之，機器人測驗考試了許許多多的隨機運動。若是正在一次挪動中更瀕臨方針，體系會給它一個數字“嘉獎”。若是它搞砸了，它會被數字“記功”。顛末屢次重復，追求嘉獎的機器人會讓它的腳愈來愈接近阿誰方孔，最初把釘子放進去。
讓機器人擁有“好奇心”
煤矸石分揀機器人機械手設計Facebook正在做的試驗有點分歧。“咱們想要測驗考試的是灌注貫注這類好奇心的看法，”Facebook人工智能研討科學家FranziskaMeier道。人類就是如許學會支配物體的：孩子們被對世界的好奇心所差遣。他們測驗考試新的器材，好比拽貓的尾巴，并不是由于他們必需這么做，而是他們念曉得若是如許做了會產生甚么。
是以，只管像Brett如許的機器人會一點一點天美滿本人的舉措，但Facebook的機器臂卻能夠會呈現接近方針時偏離標的目的的景象。那是因為研討職員不嘉獎它增量勝利，而是給予它測驗考試非最好舉措的自由。它正在測驗考試新的器材，即便這些器材此刻看起來并沒有特殊感性。
每次挪動皆為體系提供數據。正在每一個樞紐上施加扭矩是為了把手臂挪動到阿誰特定的地位。Meier道：“雖然不實現使命，但它給了咱們更多的數據，咱們經由過程如許的摸索取得的數據品種比沒有摸索時要多。”這個觀點被稱為自我監視學習——機器人測驗考試新事物并更新軟件模子，那可以資助它猜測其行動的效果。
這個設法主意是為了讓機械更靈巧，對一項使命沒有那么專注。咱們可以把它想象成實現一個迷宮。大概機器人曉得它須要晨哪個標的目的行進才氣找到出口。它能夠會一次又一次天測驗考試達到那里，即便它不可避免地會正在那次追趕中墮入死胡同。奧斯陸大學機器人專家TnnesNygaard道：“因為您如斯專注于向阿誰標的目的挪動，您能夠會走進角落。”他曾經開辟出一種四足機器人，可以本人學會走路。（Facebook也正在測驗考試讓一個六腿機器人本人行走，可是正在我觀賞實驗室的時間該公司還沒有能停止展現。）“與其如斯專注于道，我念朝著我曉得解決方案所在的標的目的行進，不如我試著專注于摸索。我將測驗考試探求新的解決方案。”
以是Facebook的機器人手臂做出的那些看似不連貫的舉措實際上是一種好奇心，恰是這類好奇心可以讓機械更簡單適應環境。想象一下一個家用機器人正試圖填裝洗碗機。大概它認為把杯子放在頂部架子上最無效的方式是從正面拿過去，正在這類環境下杯子會碰著架子的邊緣。從某種意義上道，這是確定性的：一次又一次的重復測驗考試，讓它走上這條沒有太幻想的途徑，正在這條途徑上，它試圖更好天側向裝載，但此刻它沒法備份并測驗考試新的器材。另一方面，一個充斥好奇心的機器人可以經由過程試驗跟學習，相識到從下面出去實際上是最好的方式。它是靈巧的，不是決定性的，那正在實際上容許它更簡單順應靜態的人類情況。
納米級分揀機器人模擬沒法替換理想
此刻，一種更簡略、更快速的教機器人辦事的方式是模擬。也就是說，樹立一個數字世界，比如說，一個動畫棒形人物，讓它教本人用一樣的試錯法運轉。這類方式絕對較快，由于當數字“機械”沒有受理想物理定律的約束時，迭代會快得多。
只管模擬能夠更無效，但它并不是真實世界的完美顯示——您沒法完整模擬靜態人類情況的復雜性。是以，只管研討職員曾經可能鍛煉機器人起首正在模擬中做一些工作，然后將這些常識傳送給理想世界中的機器人，但這類變化極為雜沓，由于數字世界跟物理世界是沒有婚配的。
正在理想世界中做任何工作能夠會更慢、更省力，但從某種意義上來講，您失掉的數據更地道。Facebook人工智能研討科學家RobertoCalandra道：“若是它正在理想世界中無效，那它實際上就是無效的。”若是您正在計劃極為龐大的機器人，您沒法模擬他們將要應答的人類世界的雜沓。但它們必需繼承生計下去。跟著咱們給機器人的使命變得愈來愈龐大，那一點尤為重要。正在工場生產線上晉升車門的機器人相對來說很簡單編碼，但卻沒法正在雜沓的家庭中導航。機器人將不能不依附創造力自行順應，如許它便不會被困正在反應回路中。一個程序員不克不及對每一個阻礙皆停止編程。
Facebook的名目是人工智能跟機器人完美聯合的一部分。傳統上，這些世界很大水平上是封鎖的。是的，機器人老是須要人工智能去自立操縱，便像利用機械視覺去感知世界一樣。可是，只管像谷歌、亞馬遜跟Facebook如許的科技巨子鞭策了雜數字情況下人工智能開展的龐大先進——讓計算機辨認圖象中的物體，例如，讓人類先給這些物體貼上標簽——但機器人依然相稱愚蠢，由于研討職員始終專注于讓物體正在沒有跌倒的環境下挪動。
跟著人工智能研討職員起頭利用機器人作為平臺去美滿軟件算法，這類環境起頭轉變。例如，Facebook能夠想教機器人本人辦理一系列使命。那反過來能夠會為人工智能助手的開展供給信息，它們可以更好地為您、為用戶，籌劃一系列的行為。“這是同一個問題，”LeCun道。“若是您能正在一個情況中辦理它，那么您也可以正在另一個情況中辦理。”
換句話說，人工智能正在使機器人變得更智慧，可是機器人此刻也正在資助促進人工智能。“許多與人工智能相關的風趣問題——特殊是人工智能的將來，好比咱們若何才氣到達人類程度的人工智能——現階段正由機器人范疇的工作人員去辦理，”LeCun道。“由于您不克不及用機器人舞弊。您不克不及讓不計其數的人給您貼標簽。”
當然，咱們依然有疑難，像Facebook如許的數字巨獸想要機器人做甚么？現階段，該公司默示這項研討與特定的產物渠道有關。
可是請記住，Facebook處置于人際關系營業。“咱們認為機器人技巧將是此中的一個緊張組成部分——想一想近程顯現之類的器材，”LeCun道。究竟結果，Facebook曾經是一家硬件公司，出產了視頻會議設備OculusVR體系跟Portal。“這類邏輯上的連續性大概是您可以從遠處節制的工作。”
但咱們正在逾越本人。迄今為止，除Roomba，每一個家庭機器人皆失利了，部門緣故原由是這些機械不敷智能或不敷有用。是的，不機器人可能特殊智慧，可是，大概Facebook這個揮舞的機器臂可以資助辦理這個問題。
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