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處于嬰兒時(shí)期的服務(wù)機(jī)器人更依賴場(chǎng)景 亟須掌握正確學(xué)習(xí)方法

2020-08-19 15:42:35來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)  

“服務(wù)機(jī)器人是人工智能的一個(gè)載體,針對(duì)不同的場(chǎng)景,比如工業(yè)場(chǎng)景、養(yǎng)老場(chǎng)景、特種場(chǎng)景等,具有不同的功能。”在近日舉辦的第二十二屆中國(guó)科協(xié)年會(huì)機(jī)器人與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇上,澳門科技大學(xué)教授、澳門人工智能與機(jī)器人學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)韓子天表示。

“在我讀書的時(shí)候,一個(gè)機(jī)器人的售價(jià)約是60萬(wàn)元到80萬(wàn)元,10年以前30萬(wàn)元,現(xiàn)在變成了15萬(wàn)元,國(guó)內(nèi)的售價(jià)多少呢?大概在8萬(wàn)元左右。”北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所名譽(yù)所長(zhǎng)王田苗表示,機(jī)器人的普及腳步已經(jīng)越來(lái)越快。

據(jù)億歐《2020中國(guó)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》,人工智能技術(shù)的突破、核心零部件成本的下降,加速了服務(wù)機(jī)器人在各領(lǐng)域的滲透。近五年,中國(guó)服務(wù)機(jī)器人行業(yè)增速高于全球平均增速,市場(chǎng)規(guī)模占全球比例超25%,同時(shí)在產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)環(huán)境等方面都具備全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),在疫情催化之下以及數(shù)年的持續(xù)高速增長(zhǎng)基礎(chǔ)上,中國(guó)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來(lái)仍將迅速擴(kuò)張且潛力巨大。

但專家們也普遍表示,目前的服務(wù)機(jī)器人在智能化水平、尤其是自主交互方面還相當(dāng)于嬰幼兒,這既是機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的障礙,也是未來(lái)應(yīng)該主要發(fā)力的地方。

交互性差限制服務(wù)機(jī)器人發(fā)展

王田苗例舉了未來(lái)人工智能機(jī)器人可能應(yīng)用前景廣闊的幾個(gè)方向:如企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域中的機(jī)器人代理;醫(yī)療健康領(lǐng)域中養(yǎng)老、手術(shù)機(jī)器人,智能假肢等;智慧城市領(lǐng)域中的安防、消防、環(huán)保,以及物流、無(wú)人駕駛、金融科技等。“大量應(yīng)用人工智能的機(jī)器人將支撐高效豐富的物質(zhì)生產(chǎn)活動(dòng)和生產(chǎn)要素的重構(gòu)。在這種背景下,我們?cè)賮?lái)討論人工智能和機(jī)器人未來(lái)發(fā)展的格局是什么。”王田苗說(shuō)。

“機(jī)器人最大的優(yōu)點(diǎn)是可以做一些重復(fù)性、危險(xiǎn)性或者人類厭惡的工作,比如安防工作,人不愿意在晚上巡邏或者值班,這些崗位就可以由服務(wù)機(jī)器人去替代。所以不能說(shuō)服務(wù)機(jī)器人是完全來(lái)跟人類競(jìng)爭(zhēng)的,服務(wù)機(jī)器人更多的是對(duì)人類工作的補(bǔ)強(qiáng)、增強(qiáng)。”韓子天說(shuō)。

但在王田苗看來(lái),目前適合服務(wù)機(jī)器人的工作,環(huán)境還是比較固定的,作業(yè)流程標(biāo)準(zhǔn)化,工作比較繁重、單調(diào)、枯燥;而在幼兒教育和護(hù)理、老人的護(hù)理等方面,服務(wù)機(jī)器人還“愛莫能助”。在荷蘭代爾夫特理工大學(xué)副教授詹斯·科伯(Jens Kober)看來(lái),機(jī)器人利用人工智能能做的事情,主要與認(rèn)知和高級(jí)推理有關(guān),但是目前機(jī)器人還不具備這些能力,此外,在實(shí)際的運(yùn)動(dòng)方面和與環(huán)境的交互方面還需要進(jìn)一步發(fā)展。

韓子天同樣表示,機(jī)器人目前并沒有思想,也沒有自主意識(shí)。雖然它可以進(jìn)行視覺感知、語(yǔ)音感知等,但是歸根結(jié)底,目前的機(jī)器人沒有自主思想,也沒有辦法進(jìn)行很好的自主決策,沒有思想和知識(shí)體系,不能和人類很好地交互。

嬰兒期服務(wù)機(jī)器人更依賴場(chǎng)景

“服務(wù)機(jī)器人就像剛出生的嬰兒。在很多新的技術(shù)比如視覺技術(shù)、語(yǔ)言技術(shù)發(fā)展比較成熟的時(shí)候,才會(huì)有比較好的服務(wù)機(jī)器人出現(xiàn)。”韓子天說(shuō),而通用型服務(wù)機(jī)器人目前是很難實(shí)現(xiàn)的。

“所以,服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展,到目前為止,更依賴場(chǎng)景。這和工業(yè)機(jī)器人很像,工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)流程定義清楚的情況下才能用,服務(wù)機(jī)器人也是一樣,也要把它的服務(wù)場(chǎng)景定義清楚,做一個(gè)工作規(guī)劃,服務(wù)機(jī)器人才能投入到工作的場(chǎng)景里面去使用。”韓子天說(shuō)。他強(qiáng)調(diào),這就是服務(wù)機(jī)器人的場(chǎng)景依賴。人把場(chǎng)景定義清楚,把機(jī)器人的行為定義清楚,才能做出比較有用的服務(wù)機(jī)器人。

曠視科技副總裁王銀學(xué)舉了個(gè)AI堆垛機(jī)的例子,在立體倉(cāng)庫(kù)里,貨碼得再整齊,也不可避免會(huì)掉下來(lái),這往往會(huì)導(dǎo)致貨被壓碎。而在堆垛機(jī)上裝一個(gè)攝像頭后,不僅僅能觀察貨物掉落情況,AI系統(tǒng)還可以通過運(yùn)行軌跡反算出是從什么地方掉下來(lái)的,并預(yù)判掉落情況。此外,堆垛機(jī)上不僅裝了攝像頭,還裝了遠(yuǎn)紅外探測(cè)設(shè)備,隨時(shí)巡邏,如果局部溫升超過一定程度就會(huì)報(bào)警,預(yù)防火災(zāi)發(fā)生。此類固定場(chǎng)景、固定模式的人工智能機(jī)器應(yīng)用,效果立竿見影。

“機(jī)器人跟智能設(shè)備重要的區(qū)別在于機(jī)器人有行為,我們甚至希望它以后有自主行為。”韓子天表示,我們所說(shuō)的場(chǎng)景依賴,比如養(yǎng)老場(chǎng)景、車載場(chǎng)景、醫(yī)療場(chǎng)景、安防場(chǎng)景等,這些場(chǎng)景就相當(dāng)于機(jī)器人服務(wù)的邊界,重要的是它在這個(gè)服務(wù)邊界里面有什么行為。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)可提升機(jī)器人智能水平

“過往的很多設(shè)計(jì)里面,機(jī)器人都是很被動(dòng)的,用語(yǔ)音問詢機(jī)器人一些情況,或者與機(jī)器人一些特定場(chǎng)景的問答,機(jī)器人的回答流程標(biāo)準(zhǔn)化。現(xiàn)在機(jī)器人社交方面的功能越來(lái)越多,在一些場(chǎng)景比如服務(wù)于養(yǎng)老院,或者與兒童交互,主動(dòng)交互成為新熱點(diǎn)。”詹斯·科伯介紹說(shuō),所謂主動(dòng)交互,是希望機(jī)器人該講話就講話,該不講話就不講話,做一個(gè)懂你的機(jī)器人,主動(dòng)交互的設(shè)計(jì)因此成為一個(gè)非常重要的內(nèi)容。

“機(jī)器人是擬人化的設(shè)備,它的社交性非常重要,機(jī)器人跟機(jī)器人之間是不需要語(yǔ)音的,但是跟人的交互是需要語(yǔ)音交流的,語(yǔ)音的交互或者說(shuō)行為的主動(dòng)交互,它的邊界在哪里,它的適度在哪里,都是近幾年業(yè)界比較關(guān)注的。”詹斯·科伯表示。

而難點(diǎn)也在于此。“是什么導(dǎo)致機(jī)器人很難完成復(fù)雜任務(wù)?很大一部分原因在于復(fù)雜的動(dòng)力學(xué),即機(jī)器人如何與周圍的環(huán)境交互。與物體、環(huán)境和任務(wù)交互中會(huì)出現(xiàn)很多不確定性和變化,如果機(jī)器人要與人類交互,情況可能會(huì)更復(fù)雜。”詹斯·科伯說(shuō)。

那么機(jī)器人是怎么學(xué)會(huì)一項(xiàng)新技能的呢?詹斯·科伯表示,通常來(lái)說(shuō),機(jī)器人學(xué)習(xí)新事物有兩種不同但互補(bǔ)的方式。第一種是模仿學(xué)習(xí),即老師示范一項(xiàng)技巧,然后學(xué)生試著模仿,這種方式適用于簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí),但對(duì)于更復(fù)雜的任務(wù),機(jī)器人更需要強(qiáng)化學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種以“試錯(cuò)”的方式進(jìn)行的學(xué)習(xí)方法,其目標(biāo)是讓人工智能在特定環(huán)境中能夠采取回報(bào)最大化的行為。如果機(jī)器在學(xué)習(xí)的過程中做對(duì)了就會(huì)得到相應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì),錯(cuò)了則無(wú)獎(jiǎng)勵(lì),這種學(xué)習(xí)方法可以讓機(jī)器在和環(huán)境的互動(dòng)中明白什么是對(duì)的行為,什么是錯(cuò)的行為,而不是通過大數(shù)據(jù)讓機(jī)器“死記硬背”。詹斯·科伯強(qiáng)調(diào),強(qiáng)化學(xué)習(xí)能讓機(jī)器加快學(xué)習(xí)過程,從而能完成更復(fù)雜的任務(wù),對(duì)人類來(lái)說(shuō),通過這種方式進(jìn)行教學(xué)也相當(dāng)直觀。這也是未來(lái)機(jī)器人加強(qiáng)學(xué)習(xí)和交互能力的可行路徑。

責(zé)任編輯:hnmd003

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