OpenAI是由ElonMusk等諸多硅谷大亨聯(lián)合建立的人工智能非營利組織癣彩。在神秘的OpenAI內(nèi)部蛛蒙，一些倉庫機器人正在學(xué)習(xí)如何完成家務(wù)活衣式。

OpenAI在成立之初僅是為了進行人工智能研究寸士，而現(xiàn)在正在對FetchRobotics生產(chǎn)的機器人重新編程。FetchRobotics是一家提供自動化倉庫配套設(shè)備的公司碴卧。OpenAI進行的研究是給這些機器人裝備軟件使其能自主學(xué)習(xí)弱卡。

OpenAI的研究反映出，與其在硬件上突破住册，不如在軟件和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的創(chuàng)新能更好地提升機器人的能力婶博。FetchRobotics旗下提供的一系列倉庫機器人包括一套能跟隨工人繞工廠行進的機器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)能運輸物品至指定地點投放荧飞。而OpenAI采用的系統(tǒng)基于移動基站凡人，并配有三維深度傳感器、二維激光掃描儀和七自由度的機器手臂叹阔。

在經(jīng)過強化學(xué)習(xí)之后挠轴，F(xiàn)etchRobotics的機器人便可以完成一些家務(wù)活了。

早在4月份耳幢，OpenAI又將Pieterabbeel教授納入麾下岸晦。PieterAbbeel教授是加州大學(xué)伯克利分校機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的首席專家。Abbeel教授展示了機器人可通過名為深層強化學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)方式來掌握一些人類難以編程的動作痪僵，比如疊毛巾螃浑、從冰箱中取物。DeepMind暮诫，谷歌旗下的一家專攻人工智能的子公司诵城，也是通過這種方式才能讓電腦玩電腦游戲達到超乎常人的水平。

Abbeel教授的機器人學(xué)習(xí)項目是從零開始参唆。Abbeel教授搭建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來接收內(nèi)置傳感器信號從而控制機器人的運動慷组，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠一點一點自主調(diào)節(jié)自身參數(shù)設(shè)定，直置完成既定動作矿退。比如伸果，機器人在學(xué)習(xí)如何抓取一個既定目標的過程中板薛，可能會抓取上千次。

“一旦達成了這個目標刊搁，其帶來的經(jīng)濟利益和工業(yè)效益不可小覷石葫，”MarcDeisenroth如是說道。MarcDeisenroth是倫敦帝國學(xué)院機器強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家钻局，“試想一下汰寓，機器人不僅能拖地板還能洗碗，熨衣服苹粟，擦窗戶和做早飯會是一種怎樣的情形有滑。”

Deisenroth說嵌削，（更新軟件就能升級）現(xiàn)有的機器人能降低使用成本毛好。“目前開來苛秕，軟件似乎是一個棘手的問題”肌访，他補充說道⊥Ы伲“然而吼驶，拋開這個問題不談，升級軟件就能帶來提升機器人性能何樂而不為呢店煞⌒费荩”，他說顷蟀，就好比柔性機械手與彈性腳與猴子的腳類似一樣酒请，這一理念也是研究人員正在研究的課題。

連同日本fanuc公司在內(nèi)的一些制造商也在使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練工廠的機器人庵坛，以便機器人能迅速的適應(yīng)新任務(wù)梯匈，比如讓它們抓取不熟悉的物體象瓤。而當機器人一起接受訓(xùn)練時恼睹，其受訓(xùn)時間也會相應(yīng)縮短。

來自荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的JensKober是機器人學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家叨林，他指出：“從手動給機器人編程轉(zhuǎn)變?yōu)橘x予機器人自主學(xué)習(xí)能力是未來機器人領(lǐng)域的重要一環(huán)狞衷。”他還指出料鲫，讓機器人能相互分享所學(xué)的東西亦是至關(guān)重要的久耍。

雖然像FetchRobotics旗下的機器人早已進入許多工廠、倉庫使用肝慕，但是家用的機器人管家卻仍停留在科幻小說中椭皿。讓一臺機器去完成諸如洗碗掐悄，疊衣服或收拾房間等看似簡單的任務(wù)仍是一件極為困難的事情。使用傳統(tǒng)方式編程的機器人刻渔，在一個不熟悉的物體面前或者光線的細微變化都有可能癱瘓帅刀。

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