教机器人学做家务不再遥远,加州大学伯克利分校新研究有突破

来源:连线

作者:Matt Simon

智能观 编译

让一个机器人尝试一项它没被明确训练过的任务,是一件蛮搞笑的事。它会发懵,不知所措,甚至干脆扑倒在地直接放弃,它才不会介意你当下的心境。因此,教机器人一些新技能,很容易令人精疲力尽,这需要一行行代码和操作教程。

但是,加州大学伯克利分校的新研究让这件事变得容易起来:

一个名叫PR2的仿人机器人,看到有人将苹果放进碗里,它会尝试模仿人的行为,自己做同样的事。即使它以前从未见过苹果,也能做对这件事。

这项任务不算复杂,但它朝着使机器人快速适应我们的需求迈出了一大步。无论与拿取水果相关的,还是其他方面的事。

想想我们的刷牙行为。

你学会刷牙,是因为父母告诉你该怎么刷——把牙膏挤在牙刷上,把牙刷放进嘴里,前后上下刷,刷完吐出来并漱口。然后,你可以借鉴这些经验,来学习怎样使用牙线。你知道自己牙齿的特点,知道它们之间的间隙,你需要用一种工具来清洁它们。

教机器人同样的事情,原理是一样的,只是具体操作不同。

想教传统机器人刷牙和用牙线清洁牙齿,你得编写两组截然不同的命令——它不能像人一样借鉴之前的经验。加州大学伯克利分校的机器学习研究人员Chelsea Finn说:“很多机器学习系统都需要从头开始学习。虽然这很有价值,但意味着我们没有积累任何知识。从本质上说,这些系统是从头脑空白开始的,如果让它们学习一项新任务,每次它们都要从头开始。”

Finn的系统为仿人机器人提供了宝贵的经验。她说:“我们收集了人类执行多种不同任务的视频,还收集了机器人被遥控操作完成相同任务的演示,综合两方面数据对机器进行训练,以便机器人在看到人类做一件事的视频后,也能学会模仿那件事。"

看看下面的动图。机器人看到,它面前摆放着两件物品,人类将圆瓶子推到它左臂的位置,而没有推面巾纸。接下来,在调整了物品摆放位置后,机器人可以识别出被人移动过的物品,并进行类似的操作。它是通过学习“经验”做到的。

“这种方法的一个好处是,不用非常精确地跟踪人手和场景中的物体,” Finn说,“只要推断出人类正在做什么和任务的目标,机器人就能做到这一点。”准确地跟踪人手很容易失败——手的一部分可以被遮挡,东西也会被移动得太快,机器无法详细读取。

用这种方法调教的机器人,灵活性也在增加。

当初你学会刷牙时,应该不会完全像你父母那样,每次先向哪边刷,刷几次,是先刷上齿还是先刷下齿。你会想,只要用正确的方法,把牙刷干净,就可以了。这意味着首先它是一个更简单的学习任务,其次它为你提供了刷牙的一些原理,并帮你运用到如何使用牙线上。这些与灵活性有关,而不是硬性编码行为。

对家用劳动型机器人来说,这些是至关重要的。我的意思是,你想不想教一个机器人,操纵家里的每一个物体?Finn说:“我们希望的是,可以让普通人很容易地向机器人展示该做什么。如果我们能告诉机器人该怎么做,那么让机器人在正常环境中向人类学习会容易得多。”

以做家务为例。麻省理工学院的研究人员,正致力于研发一个系统。该系统通过模拟,教机器人做某些家务,比如煮一杯咖啡。往常需要一组命令生成一段视频,教机器人制作咖啡。现在,研究人员正在努力改变这种情况——让系统观看YouTube上一个人做家务的视频。系统不仅可以识别出正在发生的事情,还可以从中学习。

Finn希望,她的系统能从YouTube上找到的更多“不受约束”的(非实验室的)视频,并能从中学习。

https://www.wired.com/story/dont-just-lecture-robotsmake-them-learn/

—完—

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