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06-21
在人们的意识中，机器人按照开发者的意愿执行指定动作似乎是理所当然的事情，而机器人完成任务也必须准确、快速地完成。
然而，Facebook 研究人员采取了一种不同寻常的方法。
他们故意让机器人“犯错误”。
为什么是这样？让我们来看看。
“明知”就是“智慧”。
Facebook 在硅谷的新实验室里，有一个名为 Sawyer 的机器人（来自已解散的 Rethink Robotics 公司）。
它的红黑双臂挥舞着，试图完成研究人员布置的任务。
它的使命。
根据指示，Sawyer 的手臂应该移动到右侧的固定位置。
然而，索耶抬起手臂，然后偏离轨道，错开指定位置，又回到了原来的位置；研究人员不得不重置Sawyer，让它继续完成之前的任务。
这一次，索耶的手臂确实向右移动，但就在它非常接近指定位置时，它再次偏离了方向，回到了起始位置。
两次任务都失败了。
有些人可能会觉得索耶的“顽皮”行为令人抓狂。
但就像兔子绕道躲避猎鹰一样，索耶看似笨拙的行为实际上是一种特殊的聪明。
Facebook 认为，这种智能对于机器人和人工智能的发展都至关重要。
强化学习让机器人“更聪明” 一般来说，开发者通过这些设定的指令对机器人进行编程来执行动作，但从某种程度上来说，这种方法有点死板。
我们人类在学习方面要聪明得多。
因为即使是婴儿也明白，物体从视野中消失并不会从世界上消失；它会随着物体的消失而消失。
玩具球可以滚动，但沙发不行；作为成年人，人们可以学习驾驶而不是撞车。
这一切都归功于人脑中建立的世界模型。
Facebook首席AI科学家Yann LeCun表示：如果我们在悬崖边开车，只要方向盘向右打，车子就会掉下来，所以我们永远不会这么做。
我们大脑的世界模型阻止我们做愚蠢的事情。
Facebook 也在尝试为机器提供这种模型，Yann LeCun 补充说，构建世界模型的系统是人工智能取得重大进展的下一个挑战。
事实上，Facebook并不是第一个尝试让机器人学会自行移动的团队。
雷锋网注：上图为Brett机器人及其开发者Pieter Abbeel。
在加州大学伯克利分校，研究人员使用一种名为强化学习的技术，让双臂机器人 Brett 将方形木钉塞进一个方形洞穴中。
在此过程中，研究人员要求布雷特尝试许多随机动作：如果布雷特更接近目标，系统就会给他“奖励”；如果布雷特搞砸了，系统就会给他一个“记过”。
Brett会保存这些记录，然后经过多次迭代，它会越来越准确地找到方孔并把钉子放进去。
创新的自我监督学习 Facebook的尝试有点不同，Facebook AI研究科学家Franziska Meier表示：我们想要尝试的是向机器人灌输好奇心的概念。
人类通过好奇心来了解世界。
例如，孩子们想知道如果他们拉猫的尾巴会发生什么，所以他们会尝试一下。
因此，当 Brett 通过一点一点地接近目标来完善自己的动作时，Facebook 的 Sawyer 则在逐渐接近他的目标，然后故意偏离轨道。
Facebook 研究人员的目标是让 Sawyer 能够自由地尝试非最佳行动，而不是奖励它持续的成功，即使这在当时看起来并不合理。
“虽然 Sawyer 没有完成任务，但它为我们提供了更多数据，而且我们通过这种方式获得了比传统方法更多的数据，”迈尔说。
这个概念被称为自我监督学习——机器人尝试新的行为并更新其软件模型以帮助它预测其行为的后果。
雷锋网注：上图就是Facebook所说的“自监督学习”算法模型。
这样做的目的是让机器更灵活地完成任务，或者更容易适应动态的人类环境。
例如，如果机器人要将架子上的杯子放到旁边的架子上，最好的方法就是直接移动杯子。
然而，两个货架之间有一个隔断，这需要机器人一次又一次地试错，直到探索出更好的解决方案。
好的解决方案。
正如奥斯陆大学机器人专家 Tonnes Nygaard 所说：如果我们坚持一种解决方案，我们可能会走进死胡同；如果我们坚持一种解决方案，我们可能会走进死胡同；我们应该集中精力探索更多新的解决方案。
模拟与现实之间的差距一些研究人员使用模拟来教机器人完成任务——创建一个数字世界，在这个数字世界中，动画对象在完成任务时会犯错误。
这种方法相对较快，因为当数字“机器”不受现实世界物理定律的约束时，它们的迭代速度会快得多。
然而，虽然模拟效率更高，但它并不能完美地反映现实世界并模拟动态人类环境的复杂性。
这就引出了机器人在模拟环境中可以完美匹配的理论，但在现实世界中并不适用。
在现实世界中做任何事情可能会更慢、更费力，但好处是机器人获得的数据更纯净。
Facebook 的人工智能研究科学家 Roberto Calandra 表示：如果它在现实世界中有效，那么它确实有效。
毕竟，机器人在现实世界中会面临各种意想不到的麻烦，程序员不可能对每一项都进行预先编码。
AI与机器人相辅相成雷锋网注：上图是Facebook的六足机器人。
从某种程度上来说，Facebook的项目是人工智能和机器人的伟大融合。
尽管谷歌以及亚马逊和 Facebook 等科技巨头在人工智能方面取得了重大进展，例如允许机器执行图像识别，但该任务仍然基于人们提前标记图像。
我不得不承认，机器还不够智能。
随着人工智能研究人员开始使用机器人作为改进软件算法的平台，这种情况开始发生变化。
例如，Facebook 教机器人独立完成一系列任务，这反过来可能会激发人工智能助手的开发，从而更好地为用户服务。
LeCun 说，如果机器人解决了一个问题，它也可以在另一种情况下解决它。
简而言之，人工智能正在让机器人变得更聪明，而机器人正在帮助推动人工智能的发展。
不过，Facebook表示，目前该公司的研究并未与特定产品相关。
尽管如此，LeCun 表示：我们认为机器人将在远程呈现领域发挥重要作用。
毕竟Facebook拥有Portal和Oculus VR系统。
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