復(fù)雜的機(jī)器人不需要花很多錢。一項新的研究表明，即使是相對便宜的機(jī)器人也可以使用人工智能快速完成復(fù)雜的操作任務(wù)并學(xué)習(xí)新技能。
（來源：STEPHANIE ARNETT/MITTR|ENVATO）
（來源：STEPHANIE ARNETT/MITTR|ENVATO）
斯坦福大學(xué)的研究人員僅用3.2萬美元就成功地制造了一個有輪子的機(jī)器人，它可以在人類的監(jiān)督下烹飪?nèi)阑洸?。然后，研究人員使用人工智能訓(xùn)練它自主完成個人任務(wù)，如烹飪蝦仁、清理污漬和呼叫電梯。
其他能夠完成如此復(fù)雜任務(wù)的機(jī)器人往往要花費數(shù)十萬美元，但研究人員通過選擇現(xiàn)成的機(jī)器人零件和3D打印硬件來保持該項目的低成本。
研究人員教這款名為Mobile ALOHA（“一種用于雙臂操作的低成本開源硬件遠(yuǎn)程操作系統(tǒng)”的縮寫）的機(jī)器人完成了七項不同的任務(wù)，這些任務(wù)需要各種移動和靈巧技能，例如沖洗平底鍋或與某人擊掌。
例如，為了教機(jī)器人如何烹飪蝦仁，研究人員對其進(jìn)行了20次遠(yuǎn)程操作，包括將蝦放入鍋中，翻轉(zhuǎn)，然后上菜。
美國斯坦福大學(xué)博士生、項目聯(lián)合負(fù)責(zé)人Zipeng Fu說，他們每次的操作都略有不同，因此機(jī)器人學(xué)會了用不同的方法來完成同一任務(wù)。
斯坦福大學(xué)助理教授切爾西·芬恩（Chelsea Finn）是該項目的顧問，她說，機(jī)器人隨后接受了這些演示訓(xùn)練，人類操作的其他不同類型任務(wù)的演示訓(xùn)練，這些任務(wù)與烹飪蝦仁無關(guān)，比如撕下紙巾或膠帶，而這些任務(wù)是由早期的無輪子的ALOHA機(jī)器人收集的。
這種新數(shù)據(jù)和舊數(shù)據(jù)相結(jié)合的“共同訓(xùn)練”方法，能夠幫助Mobile ALOHA相對快速地學(xué)習(xí)新工作，而通常的方法是在數(shù)千甚至數(shù)百萬個示例中訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)。芬恩說，從這些舊數(shù)據(jù)中，機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)與手頭任務(wù)無關(guān)的新技能。
雖然這類家務(wù)活對人類來說很容易（至少當(dāng)我們有心情做的時候），但對機(jī)器人來說仍然很難。它們很難抓握和操縱物體，因為它們?nèi)狈θ祟愄焐哂械木_性、協(xié)調(diào)性和對周圍環(huán)境的了解。
然而，最近將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人的努力在解鎖新功能方面顯示出了很大的前景。例如，谷歌的RT-2系統(tǒng)將語言視覺模型與機(jī)器人相結(jié)合，使人類能夠向機(jī)器人發(fā)出口頭命令。
芬恩說：“真正令人興奮的是，這種模仿學(xué)習(xí)的方法非常通用。它非常簡單，并且也可以很容易地擴(kuò)展。”她補(bǔ)充道，收集更多的數(shù)據(jù)供機(jī)器人模仿，可以讓它們處理更多基于廚房的任務(wù)。
美國紐約大學(xué)計算機(jī)科學(xué)副教授勒雷爾·平托（Lerrel Pinto）沒有參與這項研究，他說：“移動ALOHA已經(jīng)證明了一些獨特的東西：相對便宜的機(jī)器人硬件可以解決非常復(fù)雜的問題。”
美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)助理教授迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）補(bǔ)充道，Mobile ALOHA表明機(jī)器人硬件已經(jīng)非常強(qiáng)大，并強(qiáng)調(diào)人工智能是制造更有用的機(jī)器人所缺少的部分。
平托說，該模型還表明，機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)是可以轉(zhuǎn)移的：對一項任務(wù)的訓(xùn)練可以提高機(jī)器人在其他任務(wù)中的表現(xiàn)。
他說：“這是一個非常理想的特性，因為當(dāng)數(shù)據(jù)增加時，即使不一定是為了你關(guān)心的任務(wù)，它也可以提高機(jī)器人的性能。”
斯坦福大學(xué)的博士生、團(tuán)隊成員Tony Zhao表示，下一步斯坦福大學(xué)團(tuán)隊將訓(xùn)練機(jī)器人掌握更多數(shù)據(jù)，以完成更艱巨的任務(wù)，例如整理和折疊褶皺的衣物。
傳統(tǒng)上，機(jī)器人很難洗衣服，因為這些物體被捆成他們難以理解的形狀。但Zhao表示，他們的技術(shù)將幫助這些機(jī)器完成人們以前認(rèn)為不可能完成的任務(wù)。
作者簡介：梅麗莎·?；R（Melissa Heikkilä）是《麻省理工科技評論》的資深記者，她著重報道人工智能及其如何改變我們的社會。此前，她曾在POLITICO撰寫有關(guān)人工智能政策和政治的文章。她還曾在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》工作，并曾擔(dān)任新聞主播。
支持：Ren
運(yùn)營/排版：何晨龍
