馬斯克支持的實(shí)驗(yàn)室使用相當(dāng)于100年的經(jīng)驗(yàn)使機(jī)器人靈活地操縱物體
該項(xiàng)目在OpenAI研究論文（題為《學(xué)習(xí)靈活的手動(dòng)操作》）中有詳細(xì)說(shuō)明，并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型幫助機(jī)器人手掌握如何精確地抓住和操縱像正方體這樣的物體。
研究人員稱，庫(kù)卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，機(jī)器人在短時(shí)間內(nèi)積累了相當(dāng)于100年的經(jīng)驗(yàn)。研究人員在論文中寫道：雖然對(duì)物體的靈活操控是人類的一項(xiàng)基本日常任務(wù)，但對(duì)自主機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然具有挑戰(zhàn)性。現(xiàn)代機(jī)器人通常被設(shè)計(jì)用于受限設(shè)置中的特定任務(wù)，并且很大程度上無(wú)法利用復(fù)雜的末端執(zhí)行器。相比之下，人們能夠在多種環(huán)境中執(zhí)行各種靈巧的操作任務(wù)，庫(kù)卡機(jī)器人，使人手成為機(jī)器人操縱研究的靈感來(lái)源。
在幫助計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型識(shí)別被操縱物體的樣子之后，研究人員轉(zhuǎn)而進(jìn)行了艱苦的工作，庫(kù)卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，即使用384臺(tái)機(jī)器來(lái)訓(xùn)練模型，以使用模擬的攝像機(jī)圖像來(lái)預(yù)測(cè)物體的方向。為了加快學(xué)習(xí)速度，研究人員將項(xiàng)目的許多方面隨機(jī)化，如重力和正方體表面的紋理等。所有這些都有助于讓AI更好地了解在現(xiàn)實(shí)生活中操縱像這個(gè)正方體這樣的東西會(huì)是什么樣的-以及足夠的變量來(lái)幫助AI學(xué)習(xí)如何處理任何模式。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的SmrutiAmarjyoti告訴TheVerge，這項(xiàng)研究本身并未預(yù)示機(jī)器人操縱方面的任何突破。但他表示，所產(chǎn)生的機(jī)器人手部動(dòng)作是優(yōu)雅的，他沒(méi)有意識(shí)到可以通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)。其他研究人員指出，該項(xiàng)目仍存在許多局限性，例如任務(wù)僅限于手掌朝上的機(jī)器人和機(jī)器人使用不是特別大的正方體。