工業(yè)機器人幾個小時可自學一門技能
在東京一棟外觀低調(diào)的辦公建筑里面，住著一個異常聰明的由日本Fanuc公司造出來的工業(yè)機器人。給工業(yè)機器人一個任務，比如從一個盒子里拾取小工具然后放入另一個容器里，機器人將用整個晚上想出如何完成任務。到了清晨，機器居然掌握了這項工作，就好像是一位專家為它設定了程序一樣。
在十二月份，F(xiàn)anuc在東京國際機器人展覽會上展示了一臺經(jīng)強化學習訓練的工業(yè)機器人
工業(yè)機器人可以有極好的精確度和速度，但是它們通常需要人非常謹慎的編寫程序，從而做一些像抓取物品這樣的事。這是很困難且耗費時間的，意味著這樣的工業(yè)機器人往往只能在高度控制的環(huán)境中工作。
Fanuc的工業(yè)機器人使用了一種名為深度強化學習的技術，來訓練它自己，可隨時學習新的任務。它在嘗試拾起物品的同時，能夠抓取這個過程的錄像。不管每次它是成功了還是失敗了，它都會記住物品長什么樣的，用它學到的知識改進控制它行動的深度學習模型或大型神經(jīng)網(wǎng)絡。在過去幾年，深度學習被證明是模式識別領域中的一條強有力的途徑。
「大約八個小時后，它就達到了百分之九十或更高的準確度，也就是像一位專家為它編寫程序那樣差不多的準確度，」 Preferred Networks的首席研究官Shohei Hido說。這家公司位于東京，專攻機器學習�！杆矶荚诠ぷ�；到了第二天早晨，它調(diào)整好了�！�
工業(yè)機器人研究員正在測試強化學習，將它作為一種簡化和加快工廠工業(yè)機器人編寫程序的手段。這個月早期，Google發(fā)布了自己研究使用強化學習教工業(yè)機器人如何抓緊物品的細節(jié)信息。
Fanuc機器人是由Preferred Networks編寫程序。Fanuc這家世界大的工業(yè)機器人生產(chǎn)商，去年八月對Preferred Networks投資了730萬美元。 這家兩家公司去年12月在東京的國際機器人展覽會上展示了這個學習型工業(yè)機器人。
Hido說，這種學習方式潛在的一個巨大好處是，如果幾個工業(yè)機器人并行工作然后分享他們學到的，就可以促進學習。所以，八個機器人一起工作一小時可以執(zhí)行與一臺機器工作八小時時相同的學習任務。「我們的計劃是面向分散式學習的，」Hido說，「你可以想象成百上千個工業(yè)機器人分享信息�！�
這種分散式學習的形式，有時叫做「云機器人」，正在成為科研界和產(chǎn)業(yè)界的大趨勢。
「Fanuc完全可以想到這一點」 Ken Goldberg說，他是加州大學伯克利分校的研究工業(yè)機器人的教授，因為它在全世界的工廠里設置了如此多的機器。他補充到，云機器人將有可能重塑機器人在接下來幾年被應用的方式。
Goldberg和同事（包括幾位Google的研究員）事實上正在將這一步推向更遠，他們教機器人如何使用特定的動作進行抓取，并非對特定物品的抓取，而是特定形狀的物品都能抓起。一篇關于這項工作的論文將在五月份出現(xiàn)在 IEEE 機器人和自動化國際會議上。
然而，Goldberg特別提到，將機器學習應用于機器人是充滿挑戰(zhàn)的，因為控制行為遠比辨認圖片中的物體復雜得多�！干疃葘W習在模式識別上取得了巨大的進步，」Goldberg說，「在機器人領域，你面臨的挑戰(zhàn)是你要做的不只是模式識別。機器人要能夠針對大量的不同輸入產(chǎn)生合適的行為�！�
Fanuc可能不是唯一一家使用機器學習開發(fā)工業(yè)機器人的公司。在2014年，瑞士的機器人制造商ABB投資了另一家叫做Vicarious的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。不過，那筆投資的成果還沒有顯現(xiàn)。
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