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亚博官网|机器人开始自主学习,是人类福祉,还是定时炸弹?
时间:2021-01-25 来源:亚博 浏览量 33079 次
本文摘要:动物们在原野上飞来飞去,柔软地爬在树上,摔倒前站稳脚跟。

动物们在原野上飞来飞去,柔软地爬在树上,摔倒前站稳脚跟。和我们灵长类的表弟一样,人类也可以使用拇指和纤细的运动技能,完成剥掉柑橘类的皮,在黑暗的走廊里寻找正确的钥匙等任务。行驶和捕捉对很多生物来说是小菜一碟,但机器人在步态移动和灵巧方面依然不尽如人意。

目前,Hwangbo等人在Science Robotics杂志上写道,某种机器人软件的设计方法需要数据驱动,这种方法正好解决了机器人和人工智能研究领域中长期不存在的挑战——模拟与现实的差距几十年来,机器人专家根据预测性数学模型(称为经典控制理论)制作了软件,以此引领机器人肢体的行为。但是,这种方法在引导机器人肢体完成行驶、攀登、捕获这些看起来非常简单的问题上是违宪的。机器人一般通过模拟开始其生命。如果那个领先软件在虚拟世界表现好的话,那个软件就不会放在机器人的体内,而是和机器人一起转移到现实世界。

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在现实世界中,机器人不可避免地会遇到很难预测的状况。包括表面摩擦、结构灵活性、振动、传感器延迟和时差的驱动器。

一般的驱动器把能量转换成运动指令。出乎意料的是,这些情况不可能事先在数学运算中详述。因此,即使是模拟优秀的机器人,即使遇到看起来微小的物理障碍也不会绊倒或跌倒。

Hwangbo等人将经典的控制理论和机器学习技术相结合,研究了扩大类似差距的方法。录像:【 图像来源: nature所有者: ETH Zurich/Daniel Winkler】首先,这个团队设计了中型四足机器人的传统数学模型,命名为ANYmal (上图)。其次,他们从领导机器人肢体运动的驱动器收集数据。

然后,他们将收集到的数据输出到被称为神经网络的机器学习系统,制作出可以自动预测AMYmal机器人肢体类似运动的第二模型。最后,这个团队将训练有素的神经网络纳入第一个模型,在标准的台式计算机上运营混合模型。

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混合模拟器比基于分析模型的模拟器速度慢,精度高。更重要的是,机器人的运动在混合模拟器中优化后,移动到机器人的体内,与现实世界相连。

此时,机器人在现实世界中的行动会像在模拟器中一样顺利。这个缓慢的突破突破突破了看起来无法逾越的模拟和现实的差距。

Hwangbo等人使用的方法似乎是机器人领域的另一个根本变化。混合模型的经常出现是这一根本变化的第一步。

下一步是完全出局分析模型,取而代之的是机器学习模型,该模型根据机器人在现实环境中收集的数据展开训练。现在,这种称为端到端训练的纯数据方法正在迅速增长。媒体报道了一些想法的应用,包括铰链式机器人臂、多指机器人、无人机,甚至自动驾驶汽车。

机器人专家正在寻找提高计算速度、提供非常丰富的传感器数据和提高机器学习算法质量的方法。现在还不确定大学是否应该暂停古典控制理论的教授。

但笔者指出这是不祥之兆:未来机器人的行走依然依赖专家,无视,他们可以利用自己身体中的数据开始自学。当然,许多挑战依然不存在,其中最重要的是扩展性挑战。迄今为止,从末端到末端的训练机构只适用于只有很少驱动器的物理机器人。

执行机构越少,描述机器人运动所需的参数就越多,模型就变得非常简单。构建可扩展性的方法也可能包括更多阶段模块化的机器学习体系结构. 我想告诉你从末端到末端的控制是否能扩大到享受几十个驱动器的简单机器。

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还包括人形机器人和作为用数字技术提高市民生活的城市地区的生产工厂和智能城市等大规模系统,另一个挑战是技术上和个性化上都很低。对一些研究者来说,从用于比较简单的数学模型到用于“潘多拉箱”的机器学习系统(不知道其中的内部工作原理)的变化,洞察力悄然退场,显示出有失控感。

对我来说,看到机器人像孩子一样学会自己走路非常满意。Hwangbo等人阐明的看法也可以从内心之谜的角度考虑。意识仍然是人类本性中最古老的谜团之一。人的自我意识的定义非常模糊。

但是,人们通过研究机器人软件,可以理解关于人类思维的老问题。我们可以推断,自我意识和由此延伸的意识,其核心是我们抽象思考自己的能力的表现,即自我模仿。

一个人越能看到,他对未来发展的心理图就越详细,自我意识能力就越强。现在机器人需要自学进行自我模拟. 这个突破不仅简单,而且可以降低一些工程的开销,标志着机器人自律时代的开始。(公众号:)录:本编译器从nature录:【封面图像来源:网站名nature,所有者: ETH Zurich/Daniel Winkler】版权文章中,发出禁令刊登。以下,听取刊登的心得。


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