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机器人学习发展新动向 抓物、调酒、软件都能学

导读: 随着材料科学、计算机科学、大脑科学等领域的快速发展,机器人虽然距离科幻电影中的形象还相去甚远,但随着“学习”能力的不断提升,开发和拓展机器人与现实世界互动的科技实践,却无时不刻震撼着你我的眼球。

  机器人在现代制造业上发挥着不可替代的作用,然而,更安全、更便宜特别是更智能的机器人还是供不应求。

  随着材料科学、计算机科学、大脑科学等领域的快速发展,机器人虽然距离科幻电影中的形象还相去甚远,但随着“学习”能力的不断提升,开发和拓展机器人与现实世界互动的科技实践,却无时不刻震撼着你我的眼球。虽然,每一次学习都只进步了一点点,但正是这“一点点”的进步,终将汇聚成未来的智能世界。

  美国《麻省理工技术评论》10月份以来发布了几篇有关机器人学习能力新动向的文章,或许对机器人发烧友来说,是个有趣的、跟踪最新技术方向的重要参考。

  “自学”抓取多种物品

  一般用途机器人的目标之一,就是与日常生活中的物品以智能的方式互动,但是机器人的抓取能力实在差到令人尴尬。让机器人捡起一个电视遥控器、一瓶水或者一个玩具枪,它都会无休止地去摸索,除非再编制一个让它在特定环境下捡起特定物品的程序。

  这与人类抓取东西的能力形成鲜明对比。一个人类婴儿能够在最混乱和非结构化的环境下,快速学会抓取特定的物品。

  那么,机器人能像婴儿那样通过反复试验和纠错来学习抓握吗?

  如今,卡耐基梅隆大学的里瑞尔·平托和阿波西纳威·敢普塔证明了这种可能性。他们为名为巴克斯特的机器人装载了深度学习功能,让它在堆满了一桌子的日常物品中,像婴儿那样坐在桌子前的高椅上自己学习。

  巴克斯特是一个现代化的两臂工业机器人,被设计成可在工厂车间环境下执行重复性任务。它的每个胳膊都由一个标准的两指平行爪和一个能让机器人看清楚去抓什么的高清摄像头,它还有一个微软Kinect传感器,提供一览无余的视角。

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