柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

家事工作是一個集視覺、觸覺、運動、關節控制等為一體的任務,綜合性很強,這是其他碎片應用不具備的環境,對訓練多元功能協作的智慧體很有幫助。

新年伊始,柏克萊就傳出新進展,他們教機器人做家務的能力更上一層樓了。

在最新的論文中,柏克萊介紹了他們是如何讓機器學會讀懂人類的潛台詞或未盡之意,而不是傻乎乎地按照字面意思或者獎勵系統來機械地運動。

舉個例子,當餐桌機器人上菜時,它會知道躲避酒櫃,或者在停電等緊急情況下停止端盤子,而不是為了盡可能多地得到獎賞(端一個盤子完成後,系統會提供一個獎勵),而馬不停蹄地送盤子。甚至還可能直接把盤子打碎,這樣就可以獲得更多的「盤子」(獎勵)了……

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

看到這個新聞時,很多人的第一反應是:機器人真笨啊,這麼簡單的任務兩歲的小孩子都會做。第二反應是柏克萊教機器人做家務的執念也未免太深了吧!因為他們之前還開發過引擎教機器人鋪床單、疊衣服、收拾桌面,總之,非要讓機器人學會做家務。

想要挑戰家務技能的除了柏克萊,還有Deepmind。去年2月,Deepmind就提出了一種新的學習典範「預訂輔助控制SAC-X」,用來幫助機器人學會整理桌子和堆疊衣物。

前不久喬治亞理工學院的研究人員,也發表了新的強化學習演算法,可以教會機器人穿衣服。

為什麼這麼多AI巨頭不約而同地走上了家務培訓的道路?未來我們能擁有《底特律:變人》中卡菈小姐那樣溫柔能幹的家政機器人嗎?

家務三十六計:家政機器人都掌握了哪些技能?

首先我們來看看,在這麼多人類菁英、AI巨頭的助攻下,機器人都學會了哪些家務小技能。

先來說說「家政狂魔」柏克萊。

早在去年,我們就解讀過柏克萊的通用預測模型,它可以幫助機器人自主學習和掌握很多一般基礎技能,在此基礎上學習和預測主人的意圖和任務的共性,從而可以舉一反三執行廣泛的任務類別,成長為一個優秀的「家務多面手」。比如摺疊短褲毛巾、挪移蘋果、整理桌面等等。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

柏克萊還推出了一個深度學習模型Dex-NET,基於角點檢測和抓取策略,讓機器人完成鋪床單這一艱巨任務。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

最值得一提的是新的研究成果「偏好優化模型」。機器人不僅能完成一般性任務,而且還能夠推斷出更佳的解決方法,適應具有隱藏條件的複雜現實環境。

比如在常規的「actor-critic」增強學習回饋機制中,主人要求機器人導航前往紫色的門,那麼機器人就會選擇最短路徑(傳統意義上的最佳解),而忽略這麼做會打碎路上的花瓶。

因為機器人無法獲知,主人是否關心花瓶會不會被打碎。但如果機器人能自己模擬和演練過去發生過的行為軌跡,比如主人一直都繞著花瓶走,說明她是重視花瓶的完整狀態的,由此推斷出繞過花瓶是最有可能獲得獎勵、應該積極追求的目標。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

機器人擁有洞察隱藏條件的能力,意味著它們可以從一種狀態中學習人類的偏好,系統無需事無鉅細地列出所有現實環境中的因果聯繫和條件,獎勵函數也不再是線性機械的,機器人可以自主模擬和學習過去的經驗,判斷和應對未知的動態環境。

對於做家務這個任務來說,判斷主人的喜好來進行作業,可以說是必殺技了。

與柏克萊相比,Deepmind其實對醫療這種高階精密任務更感興趣。但這並不妨礙它在家政領域發光發熱。

Deepmind的「預訂輔助控制SAC-X」模型,就旨在幫助機器人學會探索和掌握家務方面的基本技能。就像嬰兒在爬行和走路之前必需發展出協調和平衡能力一樣,SAC-X也有助於幫助機器掌握幾種核心的視覺-運動技能。

比如運用模擬手臂,按照正確的順序,即使沒有見過這各任務,也能從零開始學習,並按要求順利地把物體舉起來。這樣就能在無需額外編輯程式的前提下,完成整理桌面這樣的複雜任務。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

此外,喬治亞理工學院將布料引入學習框架,教機器人學會穿衣服的論文也非常別出心裁。

因為衣服的布料材質各不相同,穿衣服的動作也無法遵循特定的運動軌跡,會和布料產生複雜的互動變化,機器人必須不斷練習,對各個子任務(拽起邊緣、扯平衣角等)進行模擬和最佳化,在不斷變化的環境條件中學習到穩定的創意控制策略,最終完成穿不同衣服的任務目標。無論襯衫、套頭毛衣,還是外套,都是很妥當。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

聽起來,好像大部分家務工作機器人都可以駕馭嘛,但讓人感到難過的是現實中能夠見到的家務機器人,幹起活來依然是一副又慢又笨的蠢樣子。

例如由柏克萊設計、Rethink Robotics公司開發的家庭助手,疊一個毛巾就要15分鐘;而加州 FoldiMate推出的智慧型洗疊機器,可以按照程式把衣服疊成需要的方塊,但需要人手動放置在展台上,並沒有節省多少人力,售價還高達980美金(約3萬元台幣)……嗯,還是自己動手吧!

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

不是比人慢,就是比人貴,靠機器人做家務性價比實在是太低了。那麼,既然不能真的幫人類做家務,教機器人學習這些技能,究竟有何意義?

為什麼是做家務,不能去工廠搬磚嗎?

這麼多研究人才花盡心力,要是去教小學生大概都能讓他考上大學了,幹嘛非要讓機器人做家事呢?

原因恐怕在於,做家事提供了一個從零開始學習複雜控制任務的訓練環境,這對通用性機器智慧來說至關重要。

首先,家事工作的真實性和多樣性,有助於智慧體學會如何用最少的先驗知識來解決複雜問題。

先驗知識指的是一種不依賴於經驗總結(類似編寫好的程式,從結果推導過程)的一種「元能力」,透過觀察學會推理和判斷。而機器人就沒有這種「天生的」知識,但顯然我們也不可能將機器人服務的每個家庭、每個可能任務都進行預先編輯程式,這時,訓練機器人的通用能力就顯得尤為關鍵了。

儘管機器永遠不可能擁有像人一樣的先驗能力和通用性,在各個學科、各個工作崗位都能表現差不多。但在很多垂直領域,比如工業、家務、語言等,先驗能力強的機器智慧體就可以低成本、高適應性、靈活地完成工作任務,解決那些現在只有人才能解決的問題。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

另外,家事工作是一個集視覺、觸覺、運動、關節控制等為一體的任務,綜合性很強,這是其他碎片應用不具備的環境,對訓練多元功能協作的智慧體很有幫助。

比如柏克萊教機器人從垃圾桶中拾取原本看不見的物體,就需要透過鏡頭採集深度圖像,形成模擬數據集,再利用該數據集訓練質量卷積神經網路(GQ-CNN),對物體進行圖像分割,確定抓取嘗試成功的可能性,最後形成抓取成功概率最高的策略,再對夾持器關節進行即時精密控制,才能最終完成這一操作。一次訓練,多種收穫。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

更重要的是,家務的操作環境比起工業機器人、電子遊戲等,都更加鬆散,充滿變化,任務的主觀預期和隱藏含義更難界定和預測,無形中加大了訓練難度。與此同時,家事工作的訓練成本也比較低,也更容易為大眾所理解,社會效益和營銷價值雙豐收。

相比對機器狗拳打腳踢、在《Dota》中血虐真人玩家,讓機器做做家務簡直堪稱是最政治正確、價廉物美的訓練方式了。

做完家務,這些研究還有什麼用?

在家政機器人背後,實際隱含的是一種智慧體創生的本質邏輯:在複雜的環境中自己探索出解決隨機和非結構化問題的合理方案,可以安全地與環境互動,同時高效地完成任務。

具體一點說,訓練家政機器人,主要有一下三個方面的好處:

一是培養更具有通用智慧的機器人,在不需要過多指導的前提下,執行一系列任務,提高機器自動化的安全性和工作效率。

柏克萊和Deepmind前赴後繼,只為教出一個會做家務的機器人?

二是有助於開發用於分層規劃、感知和推理的演算法,可以幫助自動駕駛、工業自動化、智慧物聯網等等領域解決應用問題;

三是推動零樣本學習、少樣本學習等技術的進步。在缺乏外部獎勵信號的情況下,演算法也能很好地推理出行為的意圖,可以顯著提升電商、內容產品推薦系統的使用體驗。

這樣,大家恐怕就不難理解,為什家務會成為通用智慧體成長道路上無法繞過的「墊腳石」了。

使用 Facebook 留言

發表回應

謹慎發言,尊重彼此。按此展開留言規則