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阿尔法狗已经逆天,为啥机器人地上捡东西那么难?

导读: 加州伯克利机器人教授 Ken Goldberg 愁容满面,他不断摩挲着手中的咖啡杯,嘴里还念念有词的说道:“让机器人掌握这类数据怎么这么难啊。”

加州伯克利机器人教授 Ken Goldberg 愁容满面,他不断摩挲着手中的咖啡杯,嘴里还念念有词的说道:“让机器人掌握这类数据怎么这么难啊。”

阿尔法狗已经逆天 为啥机器人地上捡东西那么难?

如今,人工智能已经可以轻松处理复杂的认知工作如协助法律和医疗研究,但对机器人来说,捡起地上掉落的衣服依然是天方夜谭。伯克利、康奈尔等大学和亚马逊、丰田等公司都在不断努力,试图让机械手拥有人手一样的敏捷度。

如果某一天有人能取得成功,无疑将引发新一轮的机器人革命,这些灵巧的机器将进一步释放社会生产力。

诚然,机器进入我们生活已经几个世纪了,但它们能做的工作较为有限。“它们都被安置在固定地点,重复的做着各种机械的任务。”Goldberg 说道。不过,一旦出了工厂,在一些非结构化的环境中,如乱糟糟的房间和繁忙的仓库,机器就会变得束手无策。

阿尔法狗已经逆天 为啥机器人地上捡东西那么难?

抓住窍门

“抓取某个物体听起来简单,人类甚至不用思考就能轻松完成,但对于机器人来说这一动作却非常微妙且难以捉摸。”Goldberg 说道。但如果仔细推敲,这一过程其实要依靠我们大脑中非常复杂的网络来完成。就拿端起马克杯来说,人类大脑会自动计算出怎样握持杯子最稳,它连每个指头该放的地方都规定的清清楚楚。

人类通过进化,大脑已经有了自己高度定制的处理惯例。“虽然桌子上放的钢笔我从来没见过,但我知道自己能轻松把它拿起来。”Goldberg 说道。“在拿取钢笔的过程中,大脑重拾此前类似的体验,并将处理方法回传给双手。”现在,Goldberg 正与自己的学生教机器人学习这个小窍门。为此他们专门搭建了一个名为 Dexterity Network(敏捷网络)的网络数据库,这里存了约一万个 3D 虚拟物品,未来数据库存放虚拟物品的规模可能还会逐步扩展至百万级。

去年 9 月份我参观 Goldberg 的实验室时,他在我面前摆了许多奇形怪状的 3D 打印模型。Goldberg 让我试着拿起其中一个,但我发现这些东西根本没有可以握住的把手,于是第一次某个模型从我手中滑落了。Goldberg 称这种形状为敌对形状,他认为如果自家数据库能搞定这些形状的物体,机器手敏捷度就能比人手还棒。

为此,Dex-Net 数据库专门开发了一个算法,对数据库中的每个虚拟物体,都会尝试通过 1000 种不同的方式抓取 1000 次。三个月后,我再次造访实验室,在这里我见到了 Goldberg 的得意门生 Jeff Mahler,他现在负责运营数据库,而且已经完成了工业机器人 YuMi 与数据库的连接。“工业机器人擅长做重复工作,但在环境不断变换的情况下,机器人需要不断适应自己感受到的新环境,这是个巨大的挑战。”Goldberg 说道。

借助 Alexa,Mahler 让机器人把那些奇怪的 3D 打印模型放在盒子里。机械手触碰到那个给了我下马威的物品后,也手滑了。不过,错误也能产生新经验,如果能弄上百台一起测试的话,就能找到抓取这个物品的窍门,一台机器人学会了,联网的所有机器人就都学会了。

亚马逊在机器人研发上也有自己的一套。2015 年,电商巨头推出了亚马逊机器人竞赛项目,获胜的机器人未来可能会进入装运中心服役,彻底替代人类工人。2016 年,该比赛的获胜者是来自荷兰的代尔夫特大学,他们的机器人从大包中取出了 12 件货物并分别将它们放在了不同的箱子中。在抓取表面平滑的货物时,机器人用到了吸盘,其他的则采用机器爪。整个过程虽然很精确,但速度实在太慢了。

伯克利大学还没参与到亚马逊的竞赛中来,不过今年它们将参加历史悠久的家政机器人大赛。在比赛中,机器人要完成吸尘、送饭或打扫房间的任务。不过,参赛机器人限制较多,各家团队只能用丰田的人类支援机器人或软银可爱的小辣椒 Pepper。

那么家政机器人吸引力到底如何呢?“如果花 2000 美元就能让家里整洁如新,我会毫不犹豫买一台的。”Goldberg 预测道。此类机器人不但能对付乱扔东西的熊孩子,还能帮助残疾人或老人做家务,未来它们可能还会承担外出购物的任务。

雷锋网注意到,一家名为 Seven Dreamers 的公司已经做出了叠衣机器人 Laundroid,经过多年研发,这款产品今年 3 月就将正式上市,不过它动作非常缓慢,而且只会做叠衣服一个动作。

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