正在人們認識傍邊，機器人依照開發(fā)者的志愿而做出指定的舉措好像是一件理所應當?shù)氖拢⑶?，機器人實現(xiàn)使命還要做到精準、疾速。然而，F(xiàn)acbook的研討職員卻沒有奔忙尋常路，他們成心讓機器人“犯錯誤”，那究竟是為何呢？
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“州官放火”是“智”也
正在Facebook位于硅谷的新實驗室里，有一個叫作Sawyer的機器人（來自曾經(jīng)開張的RethinkRobotics公司），它白烏相間的手臂揮舞著，試圖實現(xiàn)研討職員交給它的使命。
依照指令，Sawyer的手臂該當挪動到右側(cè)一處流動地位，然而，Sawyer把手臂舉高，然后偏離軌道，錯開了指定地位，從頭返回了原點；研討職員只好將Sawyer重置，讓它繼承實現(xiàn)之前的使命。那一次，Sawyer的手臂的確往右移了，但便正在十分瀕臨指定地位的時間，它再一次偏離了運動軌道，返回了肇端地位。兩次使命皆失利了。
或者有人會以為Sawyer的“惡劣”行動使人抓狂。但便像兔子為了遁藏獵鷹而迂回前進一樣，Sawyer看似拙笨的行動實際上是一種特別的智慧。
Facebook認為，無論是關于機器人的開辟，仍是AI的開辟來講，這類智慧皆至關重要。
強化學習讓機器人更“智慧”
一般來說，開發(fā)者會編程機器人，讓他們經(jīng)由過程這些設定好的指令去履行舉措，不外從某種程度上來講，這類方法有點死板。
而咱們?nèi)祟愓趯W習上則要智慧得多。由于，即便是嬰兒也明確，物體從視線中消失并沒有代表從世界上消失；玩具球可以滾來滾去，沙發(fā)卻不可；長大后，人們可能學習駕駛，而不是撞車。
那所有皆要歸功于人類大腦里樹立起來的世界模子。
Facebook首席AI科學家YannLeCun默示：
若是咱們正在絕壁邊開車，方向盤只有往右轉(zhuǎn)，汽車便會掉下去，以是，咱們絕不會如許做。咱們大腦里的世界模子會阻撓咱們本人做傻事。
廣州分揀機器人技術Facebook也正在測驗考試為機械供給這類形式，YannLeCun增補講道，樹立世界模子的體系是AI取得重大進展的下一個應戰(zhàn)。
實際上，F(xiàn)acebook并不是第一個測驗考試讓機器人學會自我挪動的團隊。
正在加州大學伯克利分校，研討職員利用了一種名為強化學習（reinforcementlearning）的技巧，讓雙臂機器人Brett把方形釘子塞進一個方形洞里。
包裹分揀機器人視頻正在此進程中，研討職員會讓Brett測驗考試許許多多隨機的舉措：若是Brett更瀕臨方針，體系便會給它“嘉獎”；若是Brett搞砸了，體系會給它“記功”。
這些紀錄，Brett皆會保留上去，然后顛末屢次迭代，它會愈來愈精準天找到方洞，并把釘子放進去。
翻新的自我監(jiān)視學習
而Facebook的測驗考試有點分歧，F(xiàn)acebookAI研討科學家FranziskaMeier默示:
無序分揀機器人難點咱們念測驗考試的是給機器人灌注貫注好奇心的觀點。
人類就是經(jīng)由過程好奇心去意識世界的，好比，孩子們念曉得猛拽貓尾巴會產(chǎn)生甚么，以是他們會來做這類測驗考試。是以，Brett是經(jīng)由過程一點一點天接近方針，去改善本人的舉措，而Facebook的Sawyer則是接近方針，然后存心偏離軌道。
閃兔分揀機Facebook研討職員致力于讓Sawyer自由天測驗考試非最好舉措，而不是嘉獎它不休取得的勝利，即便那正在其時看起來并沒有感性。Meier道：
雖然Sawyer不實現(xiàn)使命，但它給了咱們更多的數(shù)據(jù)，咱們經(jīng)由過程這類方法取得的數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)的方法要多。
這個觀點被稱為自我監(jiān)視學習——機器人測驗考試新行動并更新軟件模子，從而資助它猜測本人的行動效果。
如許做的目標是讓機械可能加倍靈巧地去實現(xiàn)使命，或者說，更簡單順應靜態(tài)的人類情況。
好比，機器人要將架子上的杯子放到中間的架子，最好的方式是將杯子間接平移，然而兩個架子之間有隔板，那便須要機器人重復實驗、重復出錯，直到它摸索出更好的解決方案。
正如奧斯陸大學的機器人專家TonnesNygaard所說的那樣：
若是咱們始終執(zhí)著于一個解決方案，咱們能夠會走進死胡同；咱們更該當專注于摸索更多新的解決方案。
模擬與理想之間的差異
一些研討職員經(jīng)由過程模擬來教機器人實現(xiàn)使命——樹立一個數(shù)字世界，再讓此中的動畫工具經(jīng)由過程“出錯”的方法去實現(xiàn)使命。這類方式絕對較快，由于當數(shù)字“機械”沒有受理想世界物理定律的約束，它們迭代的速率要快得多。
不外，雖然模擬更高效，但它并不克不及完美天反應真實世界，模擬靜態(tài)人類情況的復雜性。
智能包裹分揀機器人自動分揀機器人多少錢一臺那便招致，機器人正在模擬情況中可能完美婚配的實際，正在理想世界中卻沒有合用。正在理想世界中做任何工作皆能夠更慢、更省力，但益處是，機器人能取得的數(shù)據(jù)更地道。
Facebook的人工智能研討科學家RobertoCalandra默示：
若是它正在理想世界中行得通，那它便真的行得通。
究竟結果，機器人正在理想世界中要面臨各類意想不到的貧苦，程序員沒有能夠?qū)γ恳粋€皆預先停止編碼。
AI跟機器人井水不犯河水
從某種程度上來講，F(xiàn)acebook的名目是AI跟機器人的偉大融會。
雖然谷歌跟亞馬遜跟Facebook等科技巨子曾經(jīng)大大鞭策了AI的開展，好比讓機械停止圖像識別，不外這個使命仍基于人們事先給圖片揭好標簽。不能不認可，機械仍是不敷智慧。
跟著AI研討職員起頭利用機器人作為平臺去改善軟件算法，這類環(huán)境起頭發(fā)生變化。
例如，F(xiàn)acebook教機器人自力實現(xiàn)一系列使命，那反過來能夠會對開辟AI助手有所開導，讓它們可能更好地為用戶服務。LeCun說道：
若是機器人辦理了一個問題，同理，它也能正在另一種環(huán)境下辦理這個問題。
簡而言之就是，AI正在讓機器人變得更智慧，而機器人也正在資助促進AI的開展。
不外，F(xiàn)acebook默示，現(xiàn)階段，公司的這項研討并不毗鄰到特定的產(chǎn)物。不外，LeCun道：
咱們認為，機器人將正在近程顯現(xiàn)中施展緊張作用。究竟結果，F(xiàn)acebook擁有Portal跟OculusVR體系。
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