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深度學習機械臂能模擬自己建模 向擁有自我意識機器人邁出重要一步

   日期:2019-02-01     瀏覽:152    
核心提示:發(fā)布日期:2019-02-01   科技日報華盛頓1月30日電 (記者劉海英)美國哥倫比亞大學研

發(fā)布日期:2019-02-01

  科技日報華盛頓1月30日電 (記者劉海英)美國哥倫比亞大學研究人員在機器人研發(fā)方面取得重大進展,他們開發(fā)出的機械臂,能夠在沒有任何物理學、幾何學和運動動力學先驗知識的情況下自建模型,來思考和適應不同情況,處理新任務,以及檢測和修復自身損傷。相關研究30日發(fā)表在《科學·機器人》雜志上。

  數(shù)十年來,擁有自我意識的機器人一直是科幻小說家熱衷的素材,但到目前為止,現(xiàn)實世界中自動控制機器的運作還都依賴人類為其建模。如果想讓機器變得獨立,迅速適應一些無法預見的場景,首先需要讓它們學會模擬自己。

  在新研究中,研究人員設計了一個四自由度鉸鏈式機械臂,該機械臂一開始會進行隨機移動,收集大約1000條移動軌跡數(shù)據(jù),然后通過深度學習,自建模型。最初的自建模型非常不準確,機械臂不知道它是什么,也不知道它的關節(jié)是如何連接的。但經(jīng)過不到35個小時的訓練,這個自建模型就可以與真實的機械臂高度一致。

  研究人員測試了這一機械臂執(zhí)行取放任務——抓住物體并將其放入一個容器中的能力。在閉環(huán)控制系統(tǒng)中,機械臂的成功率為100%。而在沒有任何外部信息反饋、完全依賴內(nèi)部自建模型的開環(huán)系統(tǒng)中,機械臂的成功率也達到了44%。此外,研究人員還測試了機器臂自檢損傷的能力。他們用一個3D打印的變形組件來替代機械臂原有組件,而機械臂檢測到了這一變化并重新訓練了它的自建模型,最終機械臂的性能幾乎沒有受到影響,同樣很好地完成了取放任務。

  研究人員指出,自建模型的能力是機器人擺脫所謂的“狹義人工智能”限制,獲得更強大能力的關鍵。雖然新研發(fā)機械臂的自建模能力還無法與人類相比,但相關研究向研發(fā)出擁有自我意識的機器人邁出了重要一步。

  同時研究人員也警告稱,使機器擁有自我意識的技術雖然能產(chǎn)生更有彈性和適應性的系統(tǒng),但也意味著某種程度的失控,需謹慎對待。

來源:科技日報

 
 
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