不要被 Atlas 嚇到了,它可能還沒你想像得那麼厲害

作者 | 發布日期 2016 年 02 月 25 日 23:02 | 分類 Google , 機器人 follow us in feedly
雷鋒網配圖

近日你一定聽說了一個叫 Altas 的機器人,這個機器人因為在人類各種嚴酷手段地摧殘下,表現優異成功地讓業內集體亢奮,而上次集體亢奮是過年前 Google 的人工智慧在圍棋上戰勝了歐洲冠軍樊麾。上次,很多人擔心人工智慧要超越人類了,而這次,有人驚嘆機器人與人類的距離已如此觸手可及。巧合的是,Altas 同樣來自 Google。



在之後一輪輪地科普文的科普轟炸下,Altas 的背景已被翻個底朝天,相信你對它已經有足夠的了解,同時你應該被它的強大所折服,至少我聽到不少人說看完後有些信服馬斯克的機器人威脅論了。這個機器人以及它背後的團隊波士頓動力公司,被業內公稱為最厲害的人形機器人與製造者,尤其是在動力平衡上,即使是日本的 Asimo 也望塵莫及。目前我們看到的 Altas 實際上是其第三代雙足機器人,而讓人驚嘆的點主要有 3 個:室外行走、追箱子以及摔倒爬起。有如此優異的機器人出現當然是好事,不過,仔細觀看影片,你會發現一些問題。

 

第一,室外行走或有人為干預

室外行走展示的是機器人的強大平衡力,山林、雪地,Altas 行走在這樣的環境中並且行走地及其穩定,不可謂不驚人。Altas 是透過雷射雷達掃描進行環境掃描的,從而讓自己避開障礙物行走,不過,在影片中我們可以看到,Altas 在室外行走時,雷射雷達定位器並沒有在動。因此,Altas 的室外行走極有可能是被人為操控的,而如果事實真是如此,那麼我們將重新以另一種標準看待它了。

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第二,開門追箱子使用二維條碼定向定位

影片中 Altas 不僅可以輕鬆抓取紙箱,而且還能在工作人員將紙箱挪動過程中緊緊跟隨紙箱。不過,紙箱上的每個面上卻出現了類似二維條碼的黑白格子,同時在機器人推門的門上,也貼上了這樣的二維條碼。很顯然,機器人之所以能如此快速輕鬆地定位,是有這些二維條碼的幫助。

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最後一點,摔倒只摔在室內

Altas 被踢倒然後迅速站起來的表現同樣讓人很驚豔。「踢」是波士頓動力對待機器人的常見方式,雖然看起來有些殘忍,不過只有這樣,機器人才能提高平衡能力。之前在 Bigdog 的測試影片中,Bigdog 在室內室外都被踢過很多次。而這次,Altas 只在室內被踢。也就是說,Altas 能否在室外倒下後站立起來,是一大疑問。同時,Altas 只展示了狗吃屎式摔倒,相對來說這是最簡單的起立方式了。

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當然,儘管知道了這些,大家仍然認定 Altas 就是最厲害的人形機器人。哈爾濱工業大學深圳研究生院機電工程與自動化學院副教授朱曉蕊告訴記者,紙箱和門上有二維條碼其實並不是什麼問題,因為波士頓動力研究的核心是動力平衡,「人形機器人最重要的是平衡性,它搬東西也是為了測它的重心,如何在重心變化的過程中保持平衡,跟它搬東西是沒什麼關係的。」而當記者提出在室外是否有人為操控,對方表示這個光從影片很難看出來。

「其實這個技術很複雜,有人操作一點都不奇怪,因為你要給它輸入命令啊,但是操作的程度是怎樣,這個才是重點。這個干預程度是有非常多的可能性,比如我給機器人的命令,我先一股腦兒地全都輸入進去,然後讓它自己去行動;另外一種情況是現場給命令,這個也是人為操控的,但重要的是,機器人自主的部分有多少。這個其實是一個循序漸進的過程,最差的情況是,機器人每走一步我都操控一下,然後我一直看著它走到哪去了,然後地面的坡度、不平整度,在我這裡都有資料,然後我去一步一步地操控它,這是最初級的情況。不過,從影片來看,沒辦法看出它是屬於哪個階段,因為完全自主與完全非自主其中的差距是可以很小的。」

IEEE 記者顯然也對這個問題很關注,他們及時採訪了波士頓動力的創始人 Marc Raibert,對方的回覆是,在室外,工作人員會使用無線電控制機器人的轉向,而對於環境的感應以及運動平衡控制,則是機器人自己自主完成的。

朱曉蕊表示,最重要的是人為干預的程度,如果只是較少地干預,那說明機器人的平衡能力還是很驚人的。如果你看了上屆 DARPA 機器人挑戰賽,你就能感受到其中的差距了。波士頓動力是 DARPA 機器人挑戰賽的贊助方,它會向參賽團隊提供 Altas 機器人本體,由他們進行演算法設計。上屆的 DARPA 機器人挑戰賽的決賽中,共有大概 6 個團隊使用了 Altas 機器人本體,不過表現卻是一般,在比賽中多次摔倒。「當然,你也別太認真,影片往往只會展示最好的部分,或許 Altas 在室外走了很多次,唯獨那次成功了也說不定,然後把這段剪輯出來。」

波士頓動力贊助 DARPA 機器人挑戰賽,是有回報的,它的要求是這些拿錢的團隊在這些比賽中所使用的演算法等技術將被其收入囊中,之後再將其整合進自己的機器人中。例如,這次 Altas 似乎就借鑒了去年的參賽機器人 RoboSimian 的手部設計。RoboSimian 模仿了猴子的設計,身體也像猴子一樣具備很高的靈活性。機器人在摔倒後想要爬起來,手部的支撐是很關鍵的力量,從影片中 Altas 在摔倒後爬起的表現,似乎新設計讓其輕鬆不少。

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▲ 機器人RoboSimian

雖然說有了這些「作弊」行為,不過在核心的運動平衡控制上,波士頓動力的實力確實不容小覷。這家公司的機器人團無一不是能走能跑還能抗踢的。

(本文由 雷鋒網 授權轉載)

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