Open AI萬(wàn)能機(jī)械手誕生！能抓取萬(wàn)物更能自我進(jìn)化

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關(guān)鍵信息：Open AI的研究人員創(chuàng)造了一種系統(tǒng)——Dactyl，這種系統(tǒng)不僅能使機(jī)械手像人類一樣抓取和操縱物體，而且還能使其自行開(kāi)發(fā)去抓取新物品。研究人員使用虛擬數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬，使Dactyl可以控制和操縱任何東西，就像人一樣。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：該系統(tǒng)使用了6144個(gè)CPU和8個(gè)GPU，在50個(gè)小時(shí)內(nèi)收集了100年的經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)鍵意義：該系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的自然性，以及通過(guò)不斷的嘗試和錯(cuò)誤來(lái)獨(dú)立完成的物品抓取，對(duì)于必須與現(xiàn)實(shí)世界交互的機(jī)器人來(lái)說(shuō)十分重要。

用手抓東西是在我們?cè)趮雰簳r(shí)期學(xué)到的第一件事，但它遠(yuǎn)非一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，而且隨著成長(zhǎng)，它逐漸變得復(fù)雜和多變。這種復(fù)雜性使得機(jī)器很難教自己學(xué)會(huì)去抓取新的物品，但Open AI的研究人員創(chuàng)造了一種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)不僅能像人類一樣持有和操縱物體，而且還能自行開(kāi)發(fā)去抓取新物品。

許多機(jī)器人和機(jī)械臂已經(jīng)熟練掌握了某些握持或動(dòng)作，比如在工廠里，機(jī)器人可以更靈巧地?fù)]舞一個(gè)扳手，但是讓機(jī)器人完成這項(xiàng)任務(wù)的軟件是由人工寫(xiě)入的，而且一般只能應(yīng)用于某一特定工序，比如你給它一支鉛筆，它不可能學(xué)會(huì)寫(xiě)字。即使是在同一條生產(chǎn)線上，焊接和打磨也需要不一樣的系統(tǒng)。但對(duì)于一個(gè)人來(lái)說(shuō)，拿起蘋(píng)果和杯子并沒(méi)有什么不同。

實(shí)際上蘋(píng)果和杯子之間是有區(qū)別的，但我們的大腦會(huì)自動(dòng)填補(bǔ)空白，使我們可以即興發(fā)揮新的抓取力，牢牢地握住一個(gè)陌生的物體，這就是機(jī)器人落后于人類的一個(gè)領(lǐng)域。進(jìn)一步講，你不能僅訓(xùn)練機(jī)器人去完成一個(gè)人能抓取的物品，你必須提供數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的例子來(lái)充分展示一個(gè)人將如何處理成千上萬(wàn)個(gè)其他給定的對(duì)象。

對(duì)此，OpenAI的研究人員認(rèn)為，讓機(jī)器人抓取新物品的解決方案根本不是使用人類的數(shù)據(jù)，而是使用虛擬數(shù)據(jù)。他們讓計(jì)算機(jī)在模擬中反復(fù)試驗(yàn)，慢慢地學(xué)會(huì)如何移動(dòng)手指，以使物體在它的手中移動(dòng)。

研究人員在此問(wèn)題上投入了大量的計(jì)算量：6144個(gè)CPU和8個(gè)GPU，“在50個(gè)小時(shí)內(nèi)收集了100年的經(jīng)驗(yàn)”。

然后他們把這個(gè)系統(tǒng)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界中，它展示了一些令人驚訝的類似人類的行為。比如在把一個(gè)蘋(píng)果轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)檢查瘀傷或者遞一杯咖啡給朋友的過(guò)程中，我們用很多小技巧來(lái)穩(wěn)定或移動(dòng)物體，甚至我們自己都沒(méi)有注意到。Dactyl重建了其中的幾個(gè)技巧，例如用拇指和單指握住物體，其余的則旋轉(zhuǎn)到想要的方向。

這個(gè)系統(tǒng)的偉大之處不僅在于它運(yùn)動(dòng)的自然性，而且在于它們是通過(guò)不斷的嘗試和錯(cuò)誤來(lái)獨(dú)立完成的，它并沒(méi)有與任何特定的形狀或類型的物體綁定在一起。

就像人一樣，Dactyl可以控制和操縱任何東西，當(dāng)然是在合理的范圍內(nèi)，這種靈活性被稱為泛化，對(duì)于必須與現(xiàn)實(shí)世界交互的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，這一點(diǎn)很重要。

要為世界上每一個(gè)物體和場(chǎng)景手動(dòng)編代碼顯然是不可能的，但是一個(gè)能夠適應(yīng)并填補(bǔ)空白的機(jī)器人，依靠一套核心的理解可以卻可以做到。

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