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Facebook加入机器人研究序列以推进人工智能

发布日期:2019-06-03

机器人技术为推进人工智能提供了重要机会,因为让机器在物理世界中独立学习将有助于在其他场景中开发更有能力和灵活的AI系统。这对于大型科技公司来说并不罕见,如谷歌,Nvidia和亚马逊等科技公司都在使用机器人来探索人工智能研究的途径。

Facebook AI研究人员正在探索新技术,以突破人工智能可以实现的界限。他们的主要工作都集中在自我学习上,这项工作可以让机器人更强大,也让人工智能进行更有效地学习,更好地推广到新的应用上。除了机器人手臂之外,Facebook还试图让六足机器人学会如何行走,希望将训练所需的时间减少到几小时而不是几天或几周。

“机器人技术的伟大之处在于它实时发生在现实世界中,”Facebook的人工智能研究实验室联合董事总经理Antoine Bordes说到。

通过触觉传感学习

机器人通常依靠计算机视觉,但触摸也是一个重要而复杂的研究领域。例如,给予特定的操作人物,如果物体被遮挡,则机器人可以使用触觉感测来完成任务。研究人员开发了一种新的学习方式,无需专用培训数据,通过与环境的多种自我监督的互动性探索,完成自我监督学习从而实现新目标。这项研究还为探索多模式学习创造了新的途径,这对于广泛的人工智能研究非常重要,例如开发系统以更好地理解不同模式的内容。

机器人学习如何自己走路

为了突破机器如何独立学习的极限,通过运用有效数据的RL算法来学习更好的进行控制,并随着时间的推移改善其性能,使六足机器人能够学会走路 - 而不需要特定任务的信息或培训。

利用好奇心更有效地学习

好奇心是人类学习的核心动力,Facebook AI研究人员正在应用这一概念来改善机器人在现实世界中的学习方式。“好奇的”AI系统因探索和尝试新事物以及实现特定目标而获得改变,从而减少不确定性。我们已经成功地将这种技术应用于模拟和真实世界的机器人手臂。

研究人员表示,寻求解决不确定性实际上可以帮助机器人更快地完成任务,也能更好地推广到新任务和初始条件。这有助于进行结构化探索,以便更快,更有效地学习并帮助开发将不确定性纳入其他模型的新方法。

机器人技术:人工智能研究的长期重点

机器人将帮助我们构建可以更有效地学习并更好地推广到新应用的AI,即使在嘈杂和高度复杂的环境(如物理世界)中也是如此。专注于使用机器人工作,这不仅会带来更强大的机器人,而且还会在未来几年和几十年内推动人工智能突破极限。如果想要更接近能够思考,规划和帮助人们的机器,需要构建能够在多种场景中学习的人工智能系统