机器人可以做的事情越来越多,摘水果、组装家具、做寿司……但实际上现在的人工智能还离不开人工干预。
不过最近伊隆·马斯克创办的人工智能组织OpenAI展示了一个具有里程碑意义的成果,其去年首次发布的机械手Dactyl,已经学会了单手解魔方,而这项技能是Dactyl自学而成的。
在视频中可以看到,Dactyl解魔方的手法还稍显笨拙,需要花费4分钟左右才能完成,这比起熟练的魔方高手还是有很大差距。但解魔方的手速并不是Dactyl新能力的重点,而是这意味着我们距离理想中的AI机器人更近一步了:
那是一种可以通过学习执行各种现实任务的机器人,而且无需经过长达数月到数年的训练,甚至无需专门编程。
实际上,机器人解魔方并不是什么新鲜事。2016年半导体制造商英飞凌制造的一个机器人,能在不到1秒钟之内复原一个魔方,远远超过了人类的最快纪录。两年后麻省理工学院开发的一款机器人把将这个时间缩短到了0.4秒。
但这些机器人的形态大都和人手很不一样,这样的设计也注定了无法完成更多不同的任务。而Dactyl采用的是模仿人手的24关节机械手,研究人员希望Dactyl能学习如何像人类一样来控制这些关节。
OpenAI的机器人技术主管PeterWelinder表示,其实很多机器人都能轻易解魔方,但Dactyl与这些机器人最大的不同在于,那些机器人是制造出来专门用于解魔方的,但Dactyl却能完成更多任务。
我们正在尝试制造一个通用的机器人,能像人手一样完成多种操作,而不是局限于某项特定任务。
因此,Dactyl真正了不起的地方不在于能单手解魔方,而是如何学习这项技能的过程。因为在整个过程中,研究人员其实并没有专门为机械手的操作进行编程,一切都要靠Dactyl自己领悟。
而要让机器人「自学成才」则离不开人工智能。Dactyl采用的是一种在虚拟环境中进行的深度学习模型,这种虚拟环境的训练模式有一个好处,那就是不会耗费现实世界的时间,此外还不用担心机器人在训练中摔坏或者伤害他人。
Dactyl在虚拟世界中积累数万年的训练经验,但在现实中只过了几个月时间,颇有点「山中方一日,世上已千年」的感觉,这种训练方式大大缩短了AI的学习时间,背后则需要数千个超高性能的CPU和GPU同时运行。
通过这种训练而成的Dactyl还能自行应对各种突发状况,比如在解魔方过程中研究人员不断用一些物体去戳它,还用纸屑和泡沫进行干扰,但Dactyl依旧能完成任务,而在训练中没有模拟过这种情形。
PeterWelinder指出,现在机器人之所以无法像人类一样掌握多项技能,是因为机器人要完成一项简单的任务,也需要大量的训练,完成新任务则要从头开始训练,即便是波士顿动力的网红机器狗也无法实现自主操作,如果没有专门编程和人工干预连基本的动作都难以完成
但如果机器人的AI算法可以像人类一样建模,就能快速掌握多项技能。正如OpenAI所说,Dactyl是迈向未来机器人的一小步,但却至关重要,能让人工智能不再依赖人类,代替人类完成更多复杂的体力劳动。