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Facebook:不会“犯错”的机器人,不是“聪明”的机器人-名仕亚洲城星力捕鱼

发布时间:2021-03-12    来源:名仕亚洲城星力捕鱼17623

本文摘要:在人们的意识中,机器人根据开发者的意愿登录的动作可能是理所当然的,而且机器人完成任务需要正确快捷。

在人们的意识中,机器人根据开发者的意愿登录的动作可能是理所当然的,而且机器人完成任务需要正确快捷。但是,Facbook的研究者为什么不回顾普通的道路,不打算让机器人犯错误呢?让我们一起考虑一下。知故犯是智,Facebook也位于硅谷的新实验室,有一个叫做智的机器人(来自破产的RethinkRobotics公司),拥有红黑之间的胳膊,想完成研究者的转让任务。根据指令,Sawyer的手臂必须移动到右侧相同的方向,但Sawyer压低手臂,背离轨道,远离注册方向,新回到原点的研究人员必须重置Sawyer,然后完成以前的任务。

这次,Sawyer的手臂明显向右移动,但在非常相似的注册方向时,再次背离运动轨道,回到了继续方向。两次任务都结束了。也许有些人不会真实,Sawyer的淘气不道德。但就像兔子为了逃离猎鹰而迂回前进一样,Sawyer看起来僵硬的道德本质上是相似的聪明。

Facebook指出,无论是机器人的研发还是AI研发,这种智慧都很重要。加强自学使机器人更加聪明,一般来说,开发者不编程机器人,用这些原作的指令继续行动,但这种方式可能有点死板。我们的人在自学上要聪明得多。

因为即使是宝宝,物体从视野中消失并不意味着从世界上消失。玩具球可以滚动,但沙发敢于。

长大后,人们需要自学驾驶员,而不是爆胎。这一切都得益于人类大脑中共同创造的世界模型。

Facebook首席AI科学家Yann,LeCun回答说在悬崖上开车的话,方向盘向右拐的话车就不会掉下来,所以绝对不会这样做。我们脑海中的世界模式不会阻止我们自己做傻事。Facebook也试图为机器获得这种模式。

YannnLeCun补充道,创建世界模型的系统是AI奖取得重大进展的下一个挑战。实质上,Facebook并不是第一个让机器人学习自我移动的团队。记录:右图是加利福尼亚大学伯克利分校,研究人员用于提高自学(reinforcementlearning)的技术,将双臂机器人Brettt的钉子插入了方形的洞。在这个过程中,研究者不会让Brettt。

试试很多随机动作。如果Brettt的目标更相似,系统就不会给予报酬。如果Brettt被破坏,系统就不会记得太多。

这些记录,Brettt都会保留下来,然后经过多次递送,它们不会更准确地找到方孔,并将钉子放进去。原创自导自学,Facebook的尝试有点不一样,FacebookAI研究科学家向Franziskameier回应:我们想尝试的是向机器人灌输好奇心概念。

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人类通过好奇心了解世界。例如,孩子们想告诉他们拉猫尾巴不会再发生什么,所以他们不会这样做。因此,Brett通过一点一点地附近的目标来改善自己的动作,Facbook的Sawyer是附近的目标,故意背离轨道。Facebook研究者的目的是让Sawyer有权地尝试非最佳动作,而不是大幅度获得的顺利,即使当时看起来不合理。

Meier说:虽然Sawyer没有完成任务,但它给了我们更好的数据。用这种方法得到的数据比传统方法多。这个概念被称为自我监督自学——机器人尝试新的不道德,改版软件模型,有助于预测自己的不道德结果。

(公共编号:)记录:右图为Facebook所说的自我监督自学算法模型,目的是使机器更加灵活地完成任务,或者更容易适应环境动态的人类环境。例如,机器人必须把架子上的杯子放在旁边的架子上,最坏的方法是转动杯子,但是两个架子之间有隔板,机器人必须重复试验,重复受罚,直到找到更好的解决办法。正如奥斯陆大学的机器人专家TonnesNygard所说,如果我们仍然坚持解决方案,我们可能会走出死胡同,我们应该更加专注于寻找新的解决方案。

模拟和现实之间的差距,一些研究人员通过模拟教机器人完成任务-创造数字世界,使其中的动画对象以受罚的方式完成任务。这种方法相对较慢,因为当数字机器不受现实世界物理法则的限制时,它们的返回速度会更快。

但是,模拟更有效率,但是无法最大限度地表现真正的世界,模拟动态人类环境的复杂性。因此,机器人在模拟环境中需要终极的理论,但在现实世界中并不局限。在现实世界中做任何事情都可能更快更费力,但好处是机器人能获得的数据更纯粹。

Facebook的人工智能研究科学家,RobertoCalandra回答说如果在现实世界能顺利进行的话,就能顺利进行。但是,机器人在现实世界中面临着各种意想不到的困难,程序员不可能事先开展所有代码。AI和机器人相互辉映:右图是Facebook。

Faebook的六脚机器人,Faebook的项目可能是AI和机器人最好的融合。谷歌、亚马逊、Facebook等科学技术巨头已经大大推进了AI的发展。

例如,让机器展开图像识别,这项任务是基于人们事先在图像上贴上标签。被否认机器太聪明了。随着AI研究人员开始用于机器人作为平台改进软件算法,这种情况开始发生变化。例如,Facebook教育机器人独立国家已经完成了一系列任务,这可能会对研发AI助手产生灵感,需要更好地为用户服务。

LeCun说:如果机器人解决了问题,同样,在别的情况下也能解决问题。简而言之,人工智能正在让机器人看起来更聪明,而机器人也在协助AI发展。但是,Facebook回答说,现在公司的这项研究没有连接到特定的产品。

但是,LeCun指出,机器人在远程表现中最重要。但Facebook享有Portal、OculusVR系统。

记录:本文编译器自Wired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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