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如何让机器人实现“通用学习”?Alphabet走出了第一步丨硬科技

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如何让机器人实现“通用学习”?Alphabet走出了第一步丨硬科技

X实验室希望Everyday Robot可以基于已有的系统设计,自己学习人类交给它的各项日常生活中的任务,实现和人类的自由沟通,而不需要针对每项任务对机器人进行精心的编码。

图片来源:视觉中国

记者 | 孙文豪

在Alphabet X(前称为Google X)实验室的官网上有一个这样的问题:“如何让每个人都能教给机器人新的技能,使其可以帮助人们完成所需要的一切?”

这个愿望到今天看来仍然显得不切实际,不过Alphabet X希望可以率先实现这一目标。

近日,Alphabet X实验室上线了一个全新的项目,取名为“Everyday Robot”。这一项目最终希望可以制造“通用学习机器人”(general-purpose learning robot)。

在工作环境中的Everyday Robot 图源:X实验室官网

X实验室由Alphabet旗下一个神秘的团队组成,其前身为Google X。他们没有对外界公布办公地点与运营状况。但这个由Alphabet前总裁谢尔盖·布林直接领导的团队,主导实施了例如Google眼镜、Google自动驾驶汽车(Driverless Car)等重要项目,如今Everyday Robot也位列其中。

X实验室希望Everyday Robot可以基于已有的系统设计,自己学习人类交给它的各项日常生活中的任务,实现和人类的自由沟通,而不需要针对每项任务对机器人进行精心的编码。

“我们希望可以构建在非结构化人类环境(例如家庭和办公室)中自主运行的机器人。”X实验室有着对Everyday Robot的清晰规划。目前,X实验室先让Everyday Robot学习了如何正确进行垃圾分类等生活技能。

根据科技媒体The Verge报道,X实验室进行了一场Everyday Robot与工作人员的垃圾分类比赛,在试验现场,Everyday Robot垃圾分类的错误率在5%左右,而实验室的工作人员错误率达到了20%。

Everyday Robot在进行垃圾分类 图源:X实验室官网

此外,Everyday Robot还可以针对特定的垃圾进行填埋或者回收利用。据Wired报道,在X实验室中有20多个机器人在工作人员的监督下学习这些事情。

不过目前Everyday Robot的表现也并非令所有人满意。在实验过程中,个别机器人没有顺利地在房间内走动,原因是地板上的小孔透出的光线使得机器人传感器产生了错误的判断。另外还有一台机器人在抓取杂物的过程中突然掉了一根手指,让场面一度有些尴尬。

Everyday Robot的负责人汉斯·彼得·布隆德莫(Hans Peter Brondmo)也承认这一项目还有很大的进步空间。“我们还有很长的路要走。”汉斯坦言,“成熟的产品可能还需要几年的时间。”

创造能适应更为复杂环境的机器人,并非只有谷歌一家公司在进行尝试。

根据Wired报道,英伟达和Facebook等公司也正在创造能在世界范围内运行的硬件,同时构建复杂的多模式AI系统,以让机器人可以在更高效地工作。

为了应对外部的挑战,Everyday Robot项目也已经与自家的Google AI达成合作,使得AI技术可以帮助机器人更出色地完成各种任务。

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如何让机器人实现“通用学习”?Alphabet走出了第一步丨硬科技

X实验室希望Everyday Robot可以基于已有的系统设计,自己学习人类交给它的各项日常生活中的任务,实现和人类的自由沟通,而不需要针对每项任务对机器人进行精心的编码。

图片来源:视觉中国

记者 | 孙文豪

在Alphabet X(前称为Google X)实验室的官网上有一个这样的问题:“如何让每个人都能教给机器人新的技能,使其可以帮助人们完成所需要的一切?”

这个愿望到今天看来仍然显得不切实际,不过Alphabet X希望可以率先实现这一目标。

近日,Alphabet X实验室上线了一个全新的项目,取名为“Everyday Robot”。这一项目最终希望可以制造“通用学习机器人”(general-purpose learning robot)。

在工作环境中的Everyday Robot 图源:X实验室官网

X实验室由Alphabet旗下一个神秘的团队组成,其前身为Google X。他们没有对外界公布办公地点与运营状况。但这个由Alphabet前总裁谢尔盖·布林直接领导的团队,主导实施了例如Google眼镜、Google自动驾驶汽车(Driverless Car)等重要项目,如今Everyday Robot也位列其中。

X实验室希望Everyday Robot可以基于已有的系统设计,自己学习人类交给它的各项日常生活中的任务,实现和人类的自由沟通,而不需要针对每项任务对机器人进行精心的编码。

“我们希望可以构建在非结构化人类环境(例如家庭和办公室)中自主运行的机器人。”X实验室有着对Everyday Robot的清晰规划。目前,X实验室先让Everyday Robot学习了如何正确进行垃圾分类等生活技能。

根据科技媒体The Verge报道,X实验室进行了一场Everyday Robot与工作人员的垃圾分类比赛,在试验现场,Everyday Robot垃圾分类的错误率在5%左右,而实验室的工作人员错误率达到了20%。

Everyday Robot在进行垃圾分类 图源:X实验室官网

此外,Everyday Robot还可以针对特定的垃圾进行填埋或者回收利用。据Wired报道,在X实验室中有20多个机器人在工作人员的监督下学习这些事情。

不过目前Everyday Robot的表现也并非令所有人满意。在实验过程中,个别机器人没有顺利地在房间内走动,原因是地板上的小孔透出的光线使得机器人传感器产生了错误的判断。另外还有一台机器人在抓取杂物的过程中突然掉了一根手指,让场面一度有些尴尬。

Everyday Robot的负责人汉斯·彼得·布隆德莫(Hans Peter Brondmo)也承认这一项目还有很大的进步空间。“我们还有很长的路要走。”汉斯坦言,“成熟的产品可能还需要几年的时间。”

创造能适应更为复杂环境的机器人,并非只有谷歌一家公司在进行尝试。

根据Wired报道,英伟达和Facebook等公司也正在创造能在世界范围内运行的硬件,同时构建复杂的多模式AI系统,以让机器人可以在更高效地工作。

为了应对外部的挑战,Everyday Robot项目也已经与自家的Google AI达成合作,使得AI技术可以帮助机器人更出色地完成各种任务。

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