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像教孩子一样养成一个机器人:做饭、开门、搭乐高

机器人学习

话说,有这么一位德国老爹 Vogt,他有个酷爱乐高的儿子。

每天看着儿子乐此不彼地用乐高玩具拼出各种形状,作为一名机器人学教授,Vogt 的脑洞关不住了 :能不能教一个机器人来干这事儿?

说干就干,Vogt 和同事们在实验室里搞了一个工业机器人手臂,给它装上了眼睛—— Kinect 深度相机,让它“看着”两名戴着运动追踪标签的同事,为它示范如何用乐高搭建一个火箭。

经过第一阶段训练后,机器人已经能够在实验人员的帮助下,成功搭建出乐高火箭,而且还能灵活处理一些不在预期位置的乐高块。

下个月, Vogt 还将带着这个机器人,作为人类对机器人示范教学的范例,参加在墨西哥坎昆举行的人形机器人会议。

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图片来自:Interactive-robotics

Vogt 的团队认为,通过人类的示范学习,机器人能够在一些需要熟练工的岗位上更好地帮助人类完成工作。

除了 Vogt,还有不少科学家也在尝试通过演示或自我试错的方法,教会机器人掌握各种技能。比如有些远程控制的机器人,就能够通过嗡嗡声的触觉反馈,在前几次试验中获取经验。

去年,马里兰大学的机器人已经能够通过观看 Youtube 上的做饭视频,学习烹饪技艺了。

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本月初,Google 的研究人员也通过深度神经网络及云技术的应用,让机器人在互相学习中,成功掌握了开门的技能。

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图片来自:Spectrum.ieee

今年早些时候,Google X 实验室向人们展示了深度神经网络如何帮助机器人自学抓取的过程。在实验中,一组机械手臂在经历了约 80 万次抓取尝试后,由于神经网络不断进行自我训练,成功率得到了明显提高。

通过直接向机器人演示做事的方法,让它学会新技能,可能会比编写各种算法来得更简单些。坦佩亚利桑那州立大学的 Heni Ben Amor 表示:

“理想情况下,人类与机器人联合起来,应该能够做一些在单独情况下做不到的事。”

题图来自:New Scientist

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