Google 的一項新研究,讓機器狗小跑步成為可能

作者 | 發布日期 2020 年 04 月 10 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 機器人 Telegram share ! follow us in feedly


3 月 4 日,據外媒 Tech Xplor 報導,Google、喬治亞理工學院和加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)的研究人員聯合發表了一篇論文,詳細介紹了他們構建的一個透過 AI 技術自學走路的四足機器人 Rainbow Dash,它只需花費約數個小時,就能自己學會向前、向後以及左右轉彎等運動。

有觀點認為,儘管機器人很能幹,能代替人類實現很多事情,但自然形成的原始動物還是比他們好很多,之所以這樣說是因為,他們很難直接學習狗、像狗一樣走路。

但是,近期 Google 人工智慧實驗室的一項研究顛覆了人們對於這件事的認知,讓這個環節變得容易多了。

這項研究由 Google 人工智慧實驗室與加州大學柏克萊分校一起合作進行,目的是找到一種能夠高效、自動地將狗在輕快地小跑這種「敏捷行為」轉移到四足機器人身上的方法。這類事情以前就有人做過,但正如研究人員的部落格文章所指出的那樣,既定的培訓過程往往「需要大量的專家洞察力,而且通常涉及對每項所需技能漫長的獎勵調整過程」。

學會適應環境的隨機性

當然,這個摸索和擴展的過程是非常不容易的,甚至必要時需要配合手動調整以確保動物的動作能被機器人很好地模仿。而即使是一個非常像狗的機器人實際上也不是狗,而且狗的移動方式可能也不是機器人應該有的方式,因為這會導致後者摔倒、被鎖住或以其他方式失敗告終。

(Source:影片截圖)

Google 人工智慧計畫透過在正常的秩序中添加一些可控制的混亂來解決這個問題。一般情況下,狗的動作會被捕捉,像腳和關節這樣的關鍵點會被仔細追蹤。在數位模擬中,這些點將近似於機器人的點,虛擬版的機器人試圖用自己的動作來模擬狗的運動,學習它的動作。

到目前為止,一切都很好,但真正的問題是當你試圖用模擬的結果來控制一個真正的機器人時,現實世界並不是一個具有理想化的摩擦規則的二維平面。不幸的是,這意味著未經修正的基於模擬的步態會使機器人直接在現實中的地面開始行走。

為了防止這種情況的發生,研究人員在模擬中使用的物理參數中加入了隨機因素,使得虛擬機器人的重量更大,或者電機更弱,或者與地面的摩擦更大。這使得描述如何走路的機器學習模型不得不考慮到如何抵消各種各樣、微小的差異和它們在生產過程中造成的複雜情況。

學會適應這種隨機性,使得四足機器人學習走路的方法在現實世界中更加穩健,可以模仿目標狗的行走,甚至更複雜的動作,比如轉彎和旋轉,而不需要任何人工干預,只需要一點額外的虛擬訓練。

當然,如果需要的話,手動調整仍然可以添加到混合中,但就目前的情況來看,這與以前完全自動完成的工作相比是一個很大的改進。

Google 對機器人的探索

除了這個四足機器人,年初 Google 推出了一款基於 AI 的聊天機器人,名叫 Meena,與之前最新的聊天機器人相比,它可以進行更合理、更具體的對話。

據公開數據,Meena 有 26 億個參數,並接受了 341GB 文本的訓練,這些文本從公共領域的社交媒體對話中被篩選出來。與現有最新的生成模型 OpenAI GPT-2 相比,Meena 具有 1.7 倍的模型容量,並接受了 8.5 倍的數據進行訓練。可以使得聊天的過程更為有趣。

另外,當中國還在為自己的晶片研發苦苦掙扎的時候,GoogleAI 已經可以自己設計晶片。

根據公開資訊,用 AI 來設計 AI 晶片,最初是因為 Google 設計演算法的速度要遠高於晶片設計的時間,比如某些神經網絡架構已經出來了,但是匹配的硬體加速器還是 2 年前的,這樣使得先進的演算法只能在比較「落後」的硬體上執行,因此它的執行狀況就不會理想。要解決這個問題,Google 最終給出的方案就是「讓 AI 設計 AI 晶片」,這樣晶片的設計時間就會大為縮短。

而未來,這種技術很有可能在機器人上應用,從而使得機器人具備「意識」……

談及 Google 機器人的輝煌經歷,最早可以追溯到 2013 年。

那一年,被​​稱為 Android 之父的 Andy Rubin 親自掛帥,連續收購了 9 個機器人公司,其中包括當時專為軍方研究機器人的波士頓動力、以及曾在 DARPA 機器人挑戰賽中獲勝的 S​​chaft 等。可以說,他們的起點非常高。

然而,2017 年,波士頓動力被賣給了軟銀,隨後 Schaft 也被正式關閉。

近年來,他們繼續在四足機器人方面發力,包括此次讓機器狗小跑起來的這項研究,不知是不是後悔當年痛失波士頓動力。

根據中國工研院 IEK 的研究報告預估,預計至 2021 年,全球智慧機器人的市場規模將增長至 336 億美元。

除了 Google、亞馬遜、微軟,還有許多初創公司也投入機器人領域。但依據當前市場情況來看,能夠進入市場的商業化機器人還比較少。

就在去年,波士頓動力宣布 Spot 將四足機器人開始商業化,同年已經有一些企業收到了 Spot 並展開應用測試,它們在人類的操控下完成建築工地巡檢、巡航追蹤工程進度等工作。到了 11 月,Spot 迎來了第一個商業買家──德國公司 HoloBuilder,該公司與波士頓動力的合作,進一步推動建築行業的數位化和自動化,將現實捕捉的大量工作轉移到機器人平台上。

(Source:影片截圖)

今年 2 月 20 日,據日本媒體報導,日本鹿島建設株式會社發布消息稱,已在施工現場引入了四足行走機器人「Spot」。利用四足行走機器人在隧道施工現場進行實證試驗後,還對其進行升級以應對更加惡劣的地形,希望能使得「Spot」不僅能完成自動化巡邏等任務,還可以緩解建築行業人手不足的問題。

波士頓動力創始人兼 CEO 雷博特曾表示:「機器人將比網際網路還強大。網際網路提供了大眾一個知識接觸的管道,但是並沒有給予人們接觸真實世界的機會,但機器人加上網路可以讓人類操控、拿取實體物件,也就是又增加了一個認識世界的角度。」

或許在錯失波士頓動力這件事情上,很難說得上好壞,但 Google 機器人計畫的一舉一動,仍然值得我們關注。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:Xue Bin (Jason) Peng

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