谷歌把14個機器人手臂鉤在一起，這樣它們就能互相幫助學習
谷歌的研究人員正試圖幫助機器人像人類一樣在世界上導航，這意味著大量的實踐。研究科學家Sergey Levine和他的團隊選取了14個機械臂，將它們連線在一起，並使用摺積神經網路讓這些機器人自己學習如何拾起杯子、膠帶分配器和霓虹燈綠色玩具海豚之類的小物體。
大多數一歲大的嬰兒都能學會如何抓住和撿起小物體，但同樣的任務對於機器來說卻難以學習。機械臂通常透過程式設計來識別物體並以某種預先程式設計的方式對其作出反應，但它不能像人類那樣輕鬆地對環境的變化作出反應。這是一個很好的方法，對於在可預測的地方發生的任務，以及與機器已被教導接觸的物件。但是，機器人能被訓練去拾起他們從未見過的物體嗎？
為了找到答案，研究人員讓機器人手臂隨機地向裝滿物品的盒子猛撲過去，偶爾運氣不好地撿起一個。每天結束時，研究人員採集機器人嘗試過程中收集的資料，並用這些資料訓練神經網路，以便更好地預測抓取的結果。在80萬次抓取嘗試的過程中，聯網武器能夠開始自我糾正其行動。很快，他們就以更高的頻率拾起物體，甚至採用了一些可能被觀察到的策略，比如為了抓住另一個物體而推開一個物體，以及發展不同的技術來拾起軟物體和硬物體。
所有這一切都發生在沒有研究人員程式設計系統如何拿起這些物體。透過使用反饋迴路，他們能夠將撿起物體的失敗率降低到18%。研究人員計劃將他們的研究擴充套件到更廣泛的抓取策略，然後在實驗室外的各種環境和真實場景中嘗試這種方法。
- 發表於 2021-05-03 19:06
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