NVIDIA 研发 AI 学习系统,让机器人像人类一样“自学”

机器学习已成为人工智能要重点突破的领域之一,而我们知道,在机器能真正习得一项本领之前,我们需要给它喂养海量的数据、进行足够的训练。也就是说,机器「学习」实际上同样要耗费大量的人力和物力。

不过日前 NVIDIA 的科研人员表示,他们正在采用一种新的 AI 学习系统来训练工业机器人,即仿照我们人类自学的方法,让它们通过观察人类执行指定任务,来重复这项执行工作。

通常情况下,机器学习都需要成千上万条预存数据来训练一组神经网络,然而其在高效性和场景适用性上都存在不足。

相比而言, NVIDIA 的研究员所研发的 AI 学习系统,高效性、适用性和性价比都要高很多。

至于这种 AI 学习系统的具体运用方式,我们可用一张流程图来表示:

整个学习系统中,一系列用于感知、规划和执行的深度神经网络,将帮助机器人完成整个学习过程。

第一步,机器人通过摄像头观看人类示范的一项指定任务的执行过程,然后由感知网络推断出场景中物体的特征、位置和关系。

第二步,规划网络基于所观察到的物体信息和执行全程,生成一个执行方案。

最后,执行网络负责完成这项任务,与此同时,如果其所处的环境发生变化,感知网络则会将这个信息传递到执行网络,使执行网络能做出相应的调整。

此外,这个系统的另一大亮点,就是它能用简单的英语对其正在执行的步骤生成可读的描述,这样研究人员就能立马知道出现了什么问题,并及时对错误进行修正。

Nvidia 表示,这是首次将合成数据(synthetic data)与图像中心方法结合到机器人上。而合成数据的使用,则能让神经网络获得近乎无限的海量数据。

另外值得一提的是,该学习系统还有可能被应用到「人机协同」工作的场景中,至于具体操作和可行性,则还需另做评估。

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