Google 的一项新研究,让机器狗小跑步成为可能-

Google 的一项新研究,让机器狗小跑步成为可能

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3 月 4 日,据外媒 Tech Xplor 报导,Google、乔治亚理工学院和加州大学柏克莱分校(UC Berkeley)的研究人员联合发表了一篇论文,详细介绍了他们构建的一个透过 AI 技术自学走路的四足机器人 Rainbow Dash,它只需花费约数个小时,就能自己学会向前、向后以及左右转弯等运动。

有观点认为,儘管机器人很能干,能代替人类实现很多事情,但自然形成的原始动物还是比他们好很多,之所以这样说是因为,他们很难直接学习狗、像狗一样走路。

但是,近期 Google 人工智慧实验室的一项研究颠覆了人们对于这件事的认知,让这个环节变得容易多了。

这项研究由 Google 人工智慧实验室与加州大学柏克莱分校一起合作进行,目的是找到一种能够高效、自动地将狗在轻快地小跑这种「敏捷行为」转移到四足机器人身上的方法。这类事情以前就有人做过,但正如研究人员的部落格文章所指出的那样,既定的培训过程往往「需要大量的专家洞察力,而且通常涉及对每项所需技能漫长的奖励调整过程」。

学会适应环境的随机性

当然,这个摸索和扩展的过程是非常不容易的,甚至必要时需要配合手动调整以确保动物的动作能被机器人很好地模仿。而即使是一个非常像狗的机器人实际上也不是狗,而且狗的移动方式可能也不是机器人应该有的方式,因为这会导致后者摔倒、被锁住或以其他方式失败告终。

Google 人工智慧计画透过在正常的秩序中添加一些可控制的混乱来解决这个问题。一般情况下,狗的动作会被捕捉,像脚和关节这样的关键点会被仔细追蹤。在数位模拟中,这些点将近似于机器人的点,虚拟版的机器人试图用自己的动作来模拟狗的运动,学习它的动作。

到目前为止,一切都很好,但真正的问题是当你试图用模拟的结果来控制一个真正的机器人时,现实世界并不是一个具有理想化的摩擦规则的二维平面。不幸的是,这意味着未经修正的基于模拟的步态会使机器人直接在现实中的地面开始行走。

为了防止这种情况的发生,研究人员在模拟中使用的物理参数中加入了随机因素,使得虚拟机器人的重量更大,或者电机更弱,或者与地面的摩擦更大。这使得描述如何走路的机器学习模型不得不考虑到如何抵消各种各样、微小的差异和它们在生产过程中造成的複杂情况。

学会适应这种随机性,使得四足机器人学习走路的方法在现实世界中更加稳健,可以模仿目标狗的行走,甚至更複杂的动作,比如转弯和旋转,而不需要任何人工干预,只需要一点额外的虚拟训练。

当然,如果需要的话,手动调整仍然可以添加到混合中,但就目前的情况来看,这与以前完全自动完成的工作相比是一个很大的改进。

Google 对机器人的探索

除了这个四足机器人,年初 Google 推出了一款基于 AI 的聊天机器人,名叫 Meena,与之前最新的聊天机器人相比,它可以进行更合理、更具体的对话。

据公开数据,Meena 有 26 亿个参数,并接受了 341GB 文本的训练,这些文本从公共领域的社交媒体对话中被筛选出来。与现有最新的生成模型 OpenAI GPT-2 相比,Meena 具有 1.7 倍的模型容量,并接受了 8.5 倍的数据进行训练。可以使得聊天的过程更为有趣。

另外,当中国还在为自己的晶片研发苦苦挣扎的时候,GoogleAI 已经可以自己设计晶片。

根据公开资讯,用 AI 来设计 AI 晶片,最初是因为 Google 设计演算法的速度要远高于晶片设计的时间,比如某些神经网络架构已经出来了,但是匹配的硬体加速器还是 2 年前的,这样使得先进的演算法只能在比较「落后」的硬体上执行,因此它的执行状况就不会理想。要解决这个问题,Google 最终给出的方案就是「让 AI 设计 AI 晶片」,这样晶片的设计时间就会大为缩短。

而未来,这种技术很有可能在机器人上应用,从而使得机器人具备「意识」……

谈及 Google 机器人的辉煌经历,最早可以追溯到 2013 年。

那一年,被​​称为 Android 之父的 Andy Rubin 亲自挂帅,连续收购了 9 个机器人公司,其中包括当时专为军方研究机器人的波士顿动力、以及曾在 DARPA 机器人挑战赛中获胜的 S​​chaft 等。可以说,他们的起点非常高。

然而,2017 年,波士顿动力被卖给了软银,随后 Schaft 也被正式关闭。

近年来,他们继续在四足机器人方面发力,包括此次让机器狗小跑起来的这项研究,不知是不是后悔当年痛失波士顿动力。

根据中国工研院 IEK 的研究报告预估,预计至 2021 年,全球智慧机器人的市场规模将增长至 336 亿美元。

除了 Google、亚马逊、微软,还有许多初创公司也投入机器人领域。但依据当前市场情况来看,能够进入市场的商业化机器人还比较少。

就在去年,波士顿动力宣布 Spot 将四足机器人开始商业化,同年已经有一些企业收到了 Spot 并展开应用测试,它们在人类的操控下完成建筑工地巡检、巡航追蹤工程进度等工作。到了 11 月,Spot 迎来了第一个商业买家──德国公司 HoloBuilder,该公司与波士顿动力的合作,进一步推动建筑行业的数位化和自动化,将现实捕捉的大量工作转移到机器人平台上。

今年 2 月 20 日,据日本媒体报导,日本鹿岛建设株式会社发布消息称,已在施工现场引入了四足行走机器人「Spot」。利用四足行走机器人在隧道施工现场进行实证试验后,还对其进行升级以应对更加恶劣的地形,希望能使得「Spot」不仅能完成自动化巡逻等任务,还可以缓解建筑行业人手不足的问题。

波士顿动力创始人兼 CEO 雷博特曾表示:「机器人将比网际网路还强大。网际网路提供了大众一个知识接触的管道,但是并没有给予人们接触真实世界的机会,但机器人加上网路可以让人类操控、拿取实体物件,也就是又增加了一个认识世界的角度。」

或许在错失波士顿动力这件事情上,很难说得上好坏,但 Google 机器人计画的一举一动,仍然值得我们关注。

  • Google research makes for an effortless robotic dog trot
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