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日期: 2017-05-20 | 來源: 科學網 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
如果人們能夠不用編程教機器人執行新任務，那麼很快，機器人助手將會成為人們日常生活的壹部分。如果你不得不學習給機器人編碼，那還不如自己做叁明治。現在，壹個新系統讓教育機器人變得像教孩子壹樣容易。這帶來了方便，但也讓人擔憂——如果你擔心機器人統治的話，因為它們能夠利用這個系統彼此共享技能。
圖片來源：百度
有兩個訓練機器人的基礎方法。其中壹個是對它的動作進行編程，這需要時間和編碼特長。另壹個是通過牽引它的肆肢移動它們的數字表示，或者通過自己執行任務然後讓機器人模仿。但壹些復雜的任務有時需要比個人用雙手操作的更加精確，其中壹個很好的例子就是拆除炸彈。
現在，利用壹個叫作C-LEARN的系統，科學家向壹台機器人灌輸了壹個知識庫，在學習新任務時，它能夠僅用幾個簡單步驟就實現智能化應用。
“C-LEARN采用了壹種非常實用且非常好的方法。”美國加州大學伯克利分校自動化學家、並未參與此項研究的Anca Dragan說。
在這個系統中，人類用戶首先需要建造這個機器人的知識庫。研究人員在壹個軟件程序中通過敲擊和牽引肆肢，教壹個名叫Optimus的雙臂機器人學習。它們操作了壹些動作，比如抓住壹個圓柱的頂部，或是壹個方塊的旁邊。它們從不同位置執行了7次任務。這些動作每次都會有些許變化，機器人在此過程中尋找壹些模式，並將其融入自己的系統。例如，如果抓手經常大約與物體平行，那麼機器人會推斷平行是這壹過程中的壹個重要因素。
在這壹點上，該研究帶頭人、麻省理工學院的計算機學家Claudia Pérez D’Arpino說，這個機器人“有些像壹個兩歲的孩童，它知道如何接近壹個物體並抓取它”。利用知識庫，機器人能夠僅用壹種演示學習新的多步驟任務。用戶可以用C-LEARN軟件像機器人展示想要的任務，然後允許或是糾正機器人的嘗試。這是壹次性就可以解決的問題。
“機器人能夠遵從10多年來存在的幾何約束。”西雅圖華盛頓大學自動化專家、並未參加此項研究的Maya Cakmak說，“然而，到目前為止只有專家能夠利用它們。”
為了檢測這個系統，研究人員把4個多步驟任務教給Optimum：撿起壹個瓶子把它放進壹個桶中，用雙臂抓起並水平舉起壹個托盤，用壹只手打開壹個盒子並用另壹只手按裡面的按鈕，用壹只手抓住壹個立方體上的手柄並用另壹只手將木棒從立方體中直接拿出來。在每個任務中，Optimus都收到了壹個演示，然後做了10次嘗試。在40次嘗試中，成功率達37次，研究人員將在今日舉行的美國電氣和電子工程師協會（IEEE）國際機器人與自動化會議上報告這壹進展。
對於更加復雜的挑戰，研究人員將Optimus的知識庫和對於4個任務的計劃輸入兩足平衡機器人Atlas的模擬系統。Atlas設法完成了全部肆個任務。但在研究人員刪除其中壹些輸入的知識後，比如保持某個動作的平行性約束之後，任務失敗了。
D’Arpino說，這樣的知識轉移會產生實際應用。“你可以教壹個機器人在德國的壹家工廠做壹件事，沒有理由你不能把它轉移到加拿大的機器人身上。”當然，對於那些擔心未來機器人在互聯網世界中彼此傳授新技術的人來說，他們可能會認為這是機器人統治世界的第壹步。
D’Arpino正在研究當人們和Optimus首次交流時能否教給它們新的技能。盡管她還沒有准備好詳細討論，不過她認為到目前為止充滿了潛力。下壹步，她希望能夠教機器人將它們學到的技術靈活地運用到工作中。
最終的壹個目標是教機器人拆彈，這壹復雜任務通常需要機器人以高精准度快速定向。其他的應用包括在災難中搜救人、制作電子產品以及幫助病患或懶人做家務。“把機器人請進家門具有潛力，但現實是目前它們什麼也做不了。”D’Arpino說，“怎樣才能讓機器人在你的家中不像真空呢？這有些難。”不過，她希望改變現狀。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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