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机器人开始自主学习,是人类福祉,还是定时炸弹?|秒速快三全天在线计划

发布时间:2021-09-03    来源:秒速快三的必中软件72997

本文摘要:动物们在田野里漫游,在树上灵活地爬上去,摔倒前立刻站稳脚跟。

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动物们在田野里漫游,在树上灵活地爬上去,摔倒前立刻站稳脚跟。和我们的灵长类表亲一样,人类也可以利用拇指和细致的运动技能完成柑橘皮等任务。虽然行驶和捕捉对于很多生物来说都是小菜一碟,但是机器人在步移和灵巧方面依然不尽人意。现在,Hwangbo等人在Science的Robotics杂志上写文章,报告证明某机器人软件的设计方法必须由数据驱动,该方法正好需要解决机器人和人工智能研究领域中长期不存在的挑战,即模拟和现实之间的差距。

几十年来,机器人专家在预测性数学模型(称为古典控制理论)的基础上制作软件,引领机器人肢体的行动。但是,这种方法在引导机器人肢体行驶、爬上、捕捉这些看起来非常简单的问题上违反宪法。

机器人一般在模拟中开始生命。当领先软件在虚拟世界中表现良好时,该软件不放在机器人体内,与机器人一起转入现实世界。在现实世界中,机器人不可避免地会遇到难以预测的情况,包括表面摩擦、结构灵活性、振动、传感器延迟、具有时差的执行机构,一般执行机构将能量转化为运动指令。出乎意料的是,这些情况不可能事先用数学运算详细说明。

因此,即使是在模拟中表现出色的机器人,遇到微小的物理障碍也不会绊倒或摔倒。Hwangbo等人将古典控制理论与机械学习技术相结合,研究了增加差距的方法。记录:【图像来源:nature所有者:ETHzurich/DanielWinkler】首先,该团队设计了中型四脚机器人的传统数学模型,命名为ANYmal(如上图所示)。

其次,从引导机器人肢体运动的执行机构收集数据。然后,他们将收集的数据输出称为神经网络的机械学习系统创建第二个模型,该模型可以自动预测AMYmal机器人肢体的类似运动。最后,团队将训练好的神经网络放入第一模式,在标准台式电脑上运营混合模式。混合模拟器比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,转移到机器人体内,连接到现实世界,机器人在现实世界的行动就像在模拟器中一样顺利。这个迟到的突破闭幕了看起来不可逾越的模拟和现实差距。Hwangbo等人使用的方法似乎改变了机器人领域的另一个根本性。

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混合模型的频繁出现是这种根本变化的第一步。下一步是完全出局分析模型,取而代之的是机械学习模型,该模型将由机器人在现实环境中收集的数据进行训练。

目前,这种称为终端到终端培训的纯数据方法发展迅速。媒体报道了铰链机器人的胳膊、多指机器人、无人机、自动驾驶汽车等创造性的应用。机器人专家仍在研究如何提高计算速度、丰富传感器数据和提高机器学习算法质量。

现在不正确的大学是否应该暂停教授古典的管理理论。但是,笔者指出,未来的机器人行驶依赖专家,无视,可以利用自己身体的数据自学。

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当然,许多挑战仍然不存在,其中最重要的是可扩展的挑战。迄今为止,从末端到末端的训练机制只适用于少量执行器的物理机器人。执行器越少,机器人运动所需的参数越多,模型越简单。构建可扩展性的途径可能包括多层次和模块化的机械学习结构。

我想告诉你,从末端到末端的控制能否扩大到几十个简单的机器,包括娃娃机器人、生产工厂和智能城市(用于数字技术提高市民生活的城市地区)等大型系统,必须进一步研究。另一个挑战是技术低,个性低。对于一些研究人员来说,从用于比较简单的数学模型到应用于潘多拉盒子的机械学习系统(其中内部工作原理不为人知)的改变,标志着洞察力悄悄离场,失控感油然而生。

对我来说,看到机器人像孩子一样学会自己走路,我很满意。Hwangbo等人明确提出的看法,也可以从心灵之谜的角度考虑。意识仍然是人性中最古老的谜题之一。

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人类对自我意识的定义非常模糊。但人们对机器人软件的研究可以让我们了解人类思维的老问题。

我们可以推断自我意识和延伸的意识。其核心是我们抽象思考自己能力的表现,即自我模仿。一个人越看越近,他对未来发展的心理图像越详细,自我意识能力越强。

目前,机器人需要自学模拟。这个突破不仅简单,而且可以降低一些工程费用,标志着机器人自律时代的开始。(公共编号:)记录:本文编译器来自nature记录:【封面照片来源:网站名nature,所有者:ETHurich/DanielWinkler】版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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