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世界上最靈活機(jī)器人問(wèn)世,5年內(nèi)將超越人類(lèi)

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2018-03-28   瀏覽次數(shù):749
核心提示:  上面的機(jī)械人或許看起來(lái)其貌不揚(yáng),然則依據(jù)新的測(cè)試辦法,它是今朝最靈活的機(jī)械,具有多項(xiàng)技巧,好比對(duì)你的渣滓抽屜停止分類(lèi)整頓,速度和技能驚人。  這類(lèi)靈活性的癥結(jié)不在于它的機(jī)械抓手,而在于它的年夜腦。

  上面的機(jī)械人或許看起來(lái)其貌不揚(yáng),然則依據(jù)新的測(cè)試辦法,它是今朝最靈活的機(jī)械,具有多項(xiàng)技巧,好比對(duì)你的渣滓抽屜停止分類(lèi)整頓,速度和技能驚人。


  這類(lèi)靈活性的癥結(jié)不在于它的機(jī)械抓手,而在于它的年夜腦。該機(jī)械人基于名為Dex-Net的軟件拾取物體,即便物體異常奇異,其肯定效力也異常高,使人難以相信。

  這臺(tái)新機(jī)械人由加州年夜學(xué)伯克利分校傳授Ken Goldberg和他的一位研討生Jeff Mahler建造。 Goldberg專(zhuān)注于人工智能,他在由麻省理工科技評(píng)論組織的舊金山EmTech Digital博覽會(huì)上展現(xiàn)了機(jī)械人的最新版本。

  Goldberg的機(jī)械人比之前開(kāi)辟的任何器械都更接近于人類(lèi)的闇練水平。而具有高靈巧性的工業(yè)機(jī)械人可以在倉(cāng)庫(kù)、工場(chǎng)、病院、家庭場(chǎng)景中找到用武之地。

  Dex-Net特殊聰慧的一點(diǎn)是它進(jìn)修抓取的才能。該軟件測(cè)驗(yàn)考試在虛擬情況中拾取物品,經(jīng)由過(guò)程重復(fù)試錯(cuò)來(lái)練習(xí)深度神經(jīng)收集。即便在模仿中,這也是一項(xiàng)艱難的義務(wù)。但更主要的是,Dex-Net可以將它從之前看到的一個(gè)物品推行到新的物品。假如不肯定應(yīng)當(dāng)若何捉住一個(gè)物品,機(jī)械人乃至?xí)七M(jìn)這件物品以更好地不雅察它。

  該體系的最新版本包含一個(gè)高分辯率3-D傳感器和兩個(gè)手臂,每一個(gè)手臂都由分歧的神經(jīng)收集掌握。一只手臂裝備了傳統(tǒng)的機(jī)械人手爪,另外一只手臂帶有吸氣體系。機(jī)械人的軟件掃描一個(gè)物體,然后檢查兩個(gè)神經(jīng)收集,以及時(shí)決議特定物體是該抓取照樣汲取。

  加州年夜學(xué)伯克利分校的研討人員還開(kāi)辟出了一種更好的辦法來(lái)權(quán)衡一個(gè)抓取機(jī)械人的機(jī)能:一種稱(chēng)為“每小時(shí)均勻抓取數(shù)”的器量尺度,它是經(jīng)由過(guò)程將每次抓取的均勻時(shí)光與一組分歧對(duì)象的均勻勝利幾率相乘而盤(pán)算出來(lái)的。

  新的目標(biāo)將贊助機(jī)械人的研討試驗(yàn)室分享他們的結(jié)果。 “我們一向在議論若何尺度化成果,以便不雅察提高,”Goldberg說(shuō), “這一切都取決于你所應(yīng)用的機(jī)械人,你所應(yīng)用的傳感器,和異常主要的是,你的機(jī)械人所抓取的是甚么物體。”

  人類(lèi)每小時(shí)可以或許拾取400至600個(gè)物品。在比來(lái)由亞馬遜組織的競(jìng)賽中,最好的機(jī)械人可以或許做到70到95之間。Goldberg說(shuō),新機(jī)械每小時(shí)可以到達(dá)均勻200到300個(gè)。這項(xiàng)結(jié)果將在本年晚些時(shí)刻在澳年夜利亞的一次會(huì)議上展現(xiàn)。

  在演講中Goldberg彌補(bǔ)說(shuō),在五年內(nèi),他估計(jì)機(jī)械人每小時(shí)的效力將“到達(dá)乃至跨越人類(lèi)的均勻程度”。

  抓取和把持奇怪和生疏的物體是機(jī)械人技巧的一個(gè)根本挑釁。例如,在汽車(chē)工場(chǎng)的機(jī)械人疾速而準(zhǔn)確,但沒(méi)法順應(yīng)變更或生疏的情況。除工場(chǎng)或倉(cāng)庫(kù)任務(wù)以外,具有更龐雜的操作才能的機(jī)械人要”“有效",比來(lái)的選項(xiàng)或許是贊助病院、老年護(hù)理機(jī)構(gòu)的人們。

  比來(lái)的機(jī)械人技巧停頓是幾項(xiàng)技巧同時(shí)成長(zhǎng)的成果。更小、更平安的機(jī)械人愈來(lái)愈多,新的端部夾取機(jī)械人曾經(jīng)涌現(xiàn),更主要的是,機(jī)械進(jìn)修方面獲得的嚴(yán)重停頓。

  除Goldberg在其他幾個(gè)學(xué)術(shù)試驗(yàn)室的任務(wù)和研討以外,DeepMind和OpenAI等研討人員曾經(jīng)開(kāi)端摸索機(jī)械進(jìn)修若何可以或許使機(jī)械人變得加倍智能和更具順應(yīng)性。機(jī)械人技巧的提高極可能反應(yīng)到人工智能的其他范疇,例如感知。

  “機(jī)械進(jìn)修對(duì)機(jī)械人技巧發(fā)生了史無(wú)前例的影響,”曾看過(guò)UC Berkeley機(jī)械人演示的MIT傳授Russ Tedrake說(shuō)。“讓機(jī)械人運(yùn)用到我們機(jī)械人技巧的年夜數(shù)據(jù)中,這有著使人難以相信的價(jià)值。”

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