“AlphaGo只是圍棋高手,不會炒回鍋肉!”上海交大教授正在研發“全才”機器人

日期:2020-07-08 09:39:25 作者:綿陽新聞網 瀏覽:166 次

如果有一臺機器人,幾乎可以通過 “自學” 的方式,完成人類 80%-90% 的日常工作和任務,你信嗎?

或許你會說,人類可以做到的事,機器人為什么不可以?

但很顯然,我們如今看到的機器人,功能單一,遠遠達不到我們對智能的期望,也滿足不了現實中對任務和場景自適應的需求。

如今,我們會根據不同的任務和場景設計各種機器人和相應的算法,但由于外部變量空間太大,同一機器人在不同任務或操作之間的可遷移性較弱,不能替人類完成各種各樣的任務。

一直以來,“通用智能” 被認為是一個很好的技術解決方案,具備與人類同等智慧或超越人類的人工智能,能表現出正常人類所具有的所有智能行為,可以為機器人提供一個統一的模型,一直都是人工智能行業內的學者、科研機構和企業的追求。

但是,要實現機器人在多領域內的通用,這項技術還需要一個載體 — — “通用智能本體”,其可以在很大程度上提高機器人對不同任務的可遷移性。

事實上,人本身就是一個通用智能本體。要像人一樣,通用智能本體需要對其所在環境(特別是操作對象)有深度的理解。

近期,上海交通大學與非夕機器人科技聯合在《中國工程院院刊》上發表了 “通用智能本體” 的論文,提出基礎理論概念。論文作者盧策吾教授告訴 DeepTech,“通用智能本體是機器人(至少是通用機器人)的終極目標。通用智能本體不僅能看懂(人類的行為),也能很好地去理解,還能對外界作出反饋?!?/p>

盧策吾認為,通用智能本體有點像我們日常使用的通用計算機,幾乎可以完成日常生活中的所有任務,但一些特殊的任務,依然需要一些專用機器人來完成。

上海交大教授正在研發“全才”機器人

圖|人類生產所需完成的任務個數接近無窮且大多各不相同,兩條線之間的區間就是通用智能帶來的紅利。(來源:盧策吾)

“AlphaGo 只是圍棋高手”

任務遷移能力是衡量一個通用智能本體智能程度的最重要標準。如果要讓擅長下圍棋的 AlphaGo 去玩其他棋類或者星際爭霸之類的游戲,其遷移成本會很高。

有了通用智能本體,未來工廠內的產品組裝、醫院內的病人看護、家庭內的按摩和家務勞動等操作,都可以由一個通用智能本體來完成?!斑@就是通用智能本體的初衷?!?盧策吾說。

當前的智能機器人通過深度學習來認知世界,但深度學習對外部世界的感知能力比較弱,它只是去看,并沒有真正理解物體的本質。比如,深度學習只是通過模式識別去辨認一把剪刀,如果 “眼前” 的物體像一把剪刀,就判斷其為剪刀,而并沒有真正理解剪刀的概念。

上海交大教授正在研發“全才”機器人

(來源:Pixabay)

而通用智能本體不是做簡單的模式識別,它關心的是這個物體的功能,可以直達物體的本質?!熬拖袢祟?,一個杯子能不能被用來喝水,與杯身的花紋無關?!?盧策吾告訴 DeepTech。

因為有了交互,通用智能本體就可以接受不同的概念,概念之間的搜索空間就會大大減少。比如,通用智能本體在看到一個礦泉水瓶時,會先通過視覺進行猜測,再去用力擰開,確定其為礦泉水瓶后,再將結果上傳到云端,完成這一過程后,通用智能本體又增加了一次學習經驗。這不只是視覺上的經驗,也與力覺有關,在一定程度上具備了自學習的可能性。

“回鍋肉”問題

人類的大部分操作都可以被肢解為一些不可再分的元操作(可不再向下分解的通用操作,比如抓取、插、拔、揉壓等),而這些元操作之間有特別強的通用性。

人類的元操作集合是有限的,在定義好元操作集合后,人類的任何操作任務都可以解析為一個元操作流,也就是一串元操作序列。一旦機器人學會所有人類的元操作,再加上大量的(物體)知識引擎,就使得通用智能本體具有可行性。

由于多個信息維度交互的存在,通用智能本體很有可能在遷移能力上實現突破。比如,擰瓶蓋和擰螺帽是差不多的,力學模式和操作范式就也是差不多的。瓶蓋和螺帽都有一個凸起,都可以被旋轉,這些特點都可以被泛化和定義,不管它是綠色的,還是藍色的,都需要用手握住并轉動,而且力的模式,大概需要多大的力,也是很清楚的。

但要實現通用智能本體的愿景,依然存在不小的挑戰 — — 通用智能本體既要符合人類的智能設計,又要符合與計算機相似的體系架構。

上海交大教授正在研發“全才”機器人

(來源:盧策吾)



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