• 为突破AI能力限制,脸书要教机器人在真实世界中自主学习

    发布于2019-05-22 06:50:54

    导读: 图片来源: 脸书*/脸书AI研究院正在透过教导机器人自主学习的计划,来探索新技术,进而突破AI能力的限制,该计划透过自我监督学习法,解决了一些机器
    导读: 脸书AI研究院透过教导机器人自主学习的计划,协助开发者建立学习效率更高、更通用的AI系统
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    脸书

    脸书AI研究院正在透过教导机器人自主学习的计划,来探索新技术,进而突破AI能力的限制,该计划透过自我监督学习法,解决了一些机器人领域的挑战,像是开发出能够自由走动、探索周遭环境且操作物体的机器人,该机器人研究将能够协助开发者,建立学习效率更高、更通用的AI系统。

    脸书指出,要增进AI的能力,机器人提供了重要的机会,包含行走型的六足机器人、关节手臂机器人和搭载触觉感测器的机器人手臂,因为教导机器在真实的世界中自主学习,可以帮助研究人员开发出在其他场景中,更具有能力和灵活性的AI系统。

    与其他领域的AI研究相同,大部分的机器人研究也聚焦于自我监督(self-supervised learning)学习的方法,也就是使系统直接从原始资料学习,不需要透过针对特定任务结?#22815;?#35757;练资料来学习,因此自我监督系统更能胜任新任务?#31361;?#22659;,为了建立通用的机器人系统,脸书改善了以模型为基础的强化学习技术,让机器人直接用感测器输入的资料,透过尝?#28304;?#35823;法,自己学习应对真实世界的能力。

    教导机器人如何自主学习走路

    首先,为了突破机器独立学习的能力,脸书开发一套以模型为基础的强化学习方法,在不给机器人特定任务资讯或是训练的情况下,使六足机器人学会走路,机器人一开始学习时,没有任何环境或是物理的资讯,而是透过资料高效率(data-efficient)的强化学习算法,使控制器学习如何实验目标输出,像是自我移动,在自我学习的过程中,当机器人产生资料时,模?#31361;?#20381;据奖励优化并改?#30772;?#34920;现。

    脸书表示,要学习如何行走是非常具有挑战性的,因为机器人必须借助身?#31995;?#24863;测器,从平衡、位置和空间导航中推理,但是因为感测器收集的资料有噪声,使得计算工作变得有?#35759;齲?#32780;有时会发生错误,脸书的目标即是要减少机器人学习走路的互动次数,将学习时间从数天甚至数周,缩短成数小时内,该研究成果不仅能够帮助机器人研究,还能改?#30772;?#20182;强化学习的应用,像是A/B测试或是任务排程。

    利用好奇心使机器人更有效率地学习

    好奇心是人类学习的主要动力,脸书最近与纽?#21363;?#23398;共同的研究中,将上述的概念,应用于改善机器人如何在现实世界中学习,具有好奇心的AI系统,会在探索?#32479;?#35797;?#29575;?#29289;时,以及在完?#21830;?#23450;目标时,获得奖励,而过去类似的系统是用随机的方?#25945;?#32034;环境,脸书则是用结?#22815;?#30340;方式,来找寻满足机器人好奇心的方法,因而减少模型的不确定性,目前脸书已经将这项技术用在模拟和真实世界的机器人手臂系统中。

    脸书的方法不同于其他好奇心驱动的机器人研究,脸书明确地优化不确定性的行动,为了在动态模型中针对探索不确定性的动作,给予较高的奖励,脸书将模型预测的变数也纳入奖励评估的函数中,如此一来,机器人系统就能察觉模型的不确定性,并针对奖励最大化?#22270;?#23569;模型不确定性,进行动作序列优化,使得机器人更能够处理新任务和情况,透过该方法,机器人系统能够产生许多多元的新资料,且学习速度也会提升,在一些案例中,只需要数十次的迭代就能完成学习,不需要经过数百或是数千次。

    不只视觉,机器人还要借助触觉感测器学习

    大多数的机器人主要都仰赖电脑视觉技术,但是触觉也是一项重要?#25351;?#26434;的研究领域,在操作物体的任务中,若物体在视觉上被遮蔽,机器人就能透过触觉感测器来完成该任务,脸书与?#21448;?#22823;学柏克莱?#20013;?#21512;作,开发一套从触觉完成目标的自我监督学习法,且没有透过特定任务的训练资料,脸书利用影片预测模型来优化控制策略模型,该预测模型不需要奖励机制,而是利用系统探索环境的多种互动,实验结果显示,机器人能够完成一系列复杂的触觉任务,包含滚球、移动操作杆,以及在20面的骰子中辨识出正确的面。

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