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機器人有望跨越仿真—現(xiàn)實鴻溝混合模型是變革的第一步

2019-07-10 10:44:27來源：科技日報

奔跑

、攀援

、摔倒、爬起

，對于野外動物來說

，這些動作是與生俱來的本能

。我們?nèi)祟惓錾螅莆者@些動作的時間相對慢一些或者需要訓(xùn)練

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奔跑

、攀援、摔倒

、爬起

，對于野外動物來說

，這些動作是與生俱來的本能。我們?nèi)祟惓錾?div id="jfovm50" class="index-wrap">，掌握這些動作的時間相對慢一些或者需要訓(xùn)練

，但作為彌補，我們擁有非常精細的手部運動技能

，可以從容操作各種工具

。

而眾所周知，無論是優(yōu)雅地行走還是自然地抓取

，機器人在這方面的表現(xiàn)一直不盡如人意

，步態(tài)運動的協(xié)調(diào)性和機器手的靈巧度一直是業(yè)界難題。

但現(xiàn)在

，情況正一點點發(fā)生變化

。

據(jù)日前英國《自然》新聞與觀點文章稱，歷經(jīng)幾十年

，機器人終于在機器學(xué)習(xí)的幫助下

，開始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了

。這一突破

，被認為拉開了具有“物理靈活性”的人工智能時代的序幕，同時

，開啟了一個“機器人自主時代”

。

機器人“活得”比你想的要難

一個機器人的“生命”，是從仿真開始的

。

機器人工程師們首先會看引導(dǎo)軟件在虛擬世界中是否表現(xiàn)良好

，如果令人滿意，這個軟件就會被放進機器人體內(nèi)

，應(yīng)用于物理世界

。

但在物理世界中，看似很小的障礙都會讓機器人陷入困境

，他們不可避免地遭遇“真實世界”帶來的無數(shù)巨大難題——那些無法預(yù)測的表面摩擦力

、結(jié)構(gòu)柔性、振動

，以及機器人自身的傳感器延遲

、致動器轉(zhuǎn)化不良等等，這一連串障礙

，幾乎沒有一個能用數(shù)學(xué)模型提前假設(shè)

。

過去幾十年來，工程師其實也在不斷嘗試通過基于預(yù)測性數(shù)學(xué)模型(經(jīng)典控制論)的軟件，去引導(dǎo)機器人進行肢體活動

。然而

，這個方法在引導(dǎo)機器人肢體執(zhí)行行走、攀爬和抓取不同形狀物體這類極為簡單的任務(wù)時

，被證明無效

。

機器人在仿真環(huán)境中即使再應(yīng)對自如，進入真實的物理世界

，也會如懵懂孩童般跌跌撞撞

。

機器學(xué)習(xí)或能彌合仿真與現(xiàn)實差距

當(dāng)人們已習(xí)慣機器人數(shù)十年如一日的蹣跚學(xué)步，科學(xué)家們卻突然點亮了希望

。

日前

，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院機器人系統(tǒng)實驗室團隊在《科學(xué)·機器人學(xué)》上發(fā)表最新論文，給出了新證據(jù)表明

，運用數(shù)據(jù)驅(qū)動法設(shè)計的機器人軟件

，有很大希望解決機器人學(xué)和人工智能研究長期面臨的巨大難題——仿真與現(xiàn)實之間的差距。

團隊演示的方法是將經(jīng)典控制論與機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合

。他們首先設(shè)計了一個四足機器人的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，并給機器人起名“ANYmal”

。接下來

，再從引導(dǎo)機器人四肢運動的致動器中收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)輸入多個人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

，從而建立了第二個模型

。

這個機器學(xué)習(xí)模型，就可以自動預(yù)測“AMYmal”機器人的肢體運動

。經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

，只要插入第一個模型中，就可以在電腦上仿真運行這個混合模型

。

團隊發(fā)現(xiàn)這種利用數(shù)據(jù)驅(qū)動法設(shè)計的軟件

，大大提高了機器人的運動技能——它速度更快，動作也更精準(zhǔn)

。而且先將運動策略在仿真器中優(yōu)化

，再轉(zhuǎn)入機器人體內(nèi)在物理世界進行測試，最后機器人的表現(xiàn)

，竟然和仿真表現(xiàn)一樣好

。

混合模型是變革的第一步

這一成就，被認為是機器人及人工智能的一項重要突破

，其預(yù)示著

，曾經(jīng)不可逾越的仿真與現(xiàn)實之間的差距正在被消弭。

其也預(yù)示著新一輪人工智能的重大變革，而混合模型

，正是這場變革的第一步

。之后，所有的分析模型都將面臨“下崗”

。

通過機器人在現(xiàn)實環(huán)境中收集到的數(shù)據(jù)

，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型——這一方法也被稱為“端到端訓(xùn)練”(end-to-end training)。其正緩慢但堅定地照進現(xiàn)實

，在諸如關(guān)節(jié)式機械臂

、多指機械手、無人機

，甚至是無人駕駛汽車中得到應(yīng)用

。

或許不久的將來，機器人工程師將不必再“告訴”機器人如何走路

、如何抓取

，而是讓機器人利用自身收集得來的數(shù)據(jù)，進行自我學(xué)習(xí)

。

不過

，現(xiàn)階段其也存在一定挑戰(zhàn)。最重要的就是要優(yōu)化可擴展性

，以確定“端到端訓(xùn)練”是否可以擴展用于引導(dǎo)擁有幾十個致動器的復(fù)雜機器

，譬如類人機器人、制造工廠

、智能城市這一類大型系統(tǒng)

，進而用數(shù)字技術(shù)幫助人類切實地提高生活質(zhì)量。

《自然》觀點文章稱

，對人類來說

，當(dāng)腦中對未來行動的思路越清晰，這個人的自我意識能力也就越高?div id="4qifd00" class="flower right">

，F(xiàn)如今

，機器人已經(jīng)在學(xué)習(xí)的路上更進一步，其不僅是一次具有實際意義的突破

，讓某些工程性勞動得以解放

，還標(biāo)志著科學(xué)家們已開啟了“機器人自主時代”。

責(zé)任編輯：孫知兵

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