去年，F(xiàn)acebook Inc.的FAIR人工智能實(shí)驗(yàn)室通過(guò)啟動(dòng)一系列機(jī)器人項(xiàng)目擴(kuò)大了其研究范圍。目的是促進(jìn)新型實(shí)驗(yàn)，在這種實(shí)驗(yàn)中，安裝在自動(dòng)機(jī)器上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題。

今天，F(xiàn)acebook Inc.以三篇學(xué)術(shù)論文的形式首次公開(kāi)披露了這項(xiàng)工作。每個(gè)項(xiàng)目都描述了一個(gè)不同的項(xiàng)目，致力于開(kāi)發(fā)新的更有效的AI模型訓(xùn)練方法來(lái)處理陌生情況。該公司希望這些方法最終也將證明對(duì)其他任務(wù)也有用，例如改進(jìn)其垃圾郵件檢測(cè)算法。

Facebook研究員Franziska Meier，Akshara Rai，Roberto Calandra寫(xiě)道：“機(jī)器人技術(shù)為推進(jìn)人工智能提供了重要機(jī)遇，因?yàn)樵谖锢硎澜缰凶孕袑W(xué)習(xí)的教學(xué)機(jī)器也將幫助我們?cè)谄渌闆r下開(kāi)發(fā)功能更強(qiáng)大，更靈活的AI系統(tǒng)。”在博客文章中。

Facebook今天詳細(xì)介紹的第一個(gè)項(xiàng)目專注于移動(dòng)性。FAIR的研究人員正在使用一個(gè)綽號(hào)為Daisy(如圖)的六足機(jī)器人來(lái)測(cè)試一個(gè)AI模型，該模型無(wú)需事先培訓(xùn)即可學(xué)習(xí)走路。該軟件僅處理來(lái)自Daisy傳感器的數(shù)據(jù)和一組預(yù)編程的行程目標(biāo)。

Facebook的長(zhǎng)期目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器人，該機(jī)器人可以弄清楚如何在相對(duì)困難的地形(如沙地)上導(dǎo)航。這樣，該公司希望將AI培訓(xùn)過(guò)程從現(xiàn)在的幾個(gè)月或幾周壓縮到只有幾個(gè)小時(shí)。

Facebook通過(guò)其第二個(gè)項(xiàng)目，即與紐約大學(xué)的合作，朝著后一個(gè)目標(biāo)取得了更大的進(jìn)步。FAIR開(kāi)發(fā)了一種方法，該方法允許機(jī)械臂在幾十次嘗試后即可學(xué)會(huì)如何抓取物體，而不是通常需要數(shù)百或數(shù)千次嘗試。虛擬獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)可以激勵(lì)A(yù)I查找并填補(bǔ)其知識(shí)空白，從而實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。

研究人員寫(xiě)道：“盡管以前的類似系統(tǒng)通常會(huì)隨機(jī)探索環(huán)境，但我們的系統(tǒng)卻以結(jié)構(gòu)化的方式進(jìn)行，試圖通過(guò)了解周圍環(huán)境來(lái)滿足其好奇心，從而減少模型的不確定性。” “我們的研究表明，尋求解決不確定性實(shí)際上可以幫助機(jī)器人更快地完成任務(wù)。”

第三個(gè)也是最后一個(gè)項(xiàng)目旨在使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)觸摸進(jìn)行學(xué)習(xí)。FAIR與加州大學(xué)伯克利分校的研究人員共同修改了最初用于視頻處理的模型，以分析來(lái)自高分辨率觸覺(jué)傳感器的數(shù)據(jù)。然后，他們將AI連接到機(jī)器人，以教給它一些相對(duì)復(fù)雜的動(dòng)作。

人工智能學(xué)會(huì)了擲球，移動(dòng)操縱桿并識(shí)別20面骰子的右面，而沒(méi)有給出任何具體說(shuō)明。研究人員僅向模型提供高級(jí)任務(wù)描述，以使其處于正確的軌道。