英偉達正在訓練機器人通過觀察人類來學習

英偉達已經(jīng)開發(fā)出一種方法，通過首先觀察人類活動來訓練機器人執(zhí)行動作。在最初的應用中，機器人學會了在實驗室環(huán)境中使用aBaxter機器人撿起和移動彩色盒子和玩具車。

從這類研究中獲得的知識將用于對機器人進行再培訓，并創(chuàng)造出能夠在工業(yè)環(huán)境和家庭中與人一起安全工作的機器人。

英偉達首席研究員Stan Birchfield在接受VentureBeat采訪時表示:“在制造環(huán)境中，機器人確實擅長反復執(zhí)行相同的軌跡，但它們無法適應環(huán)境的變化，也無法學習任務。”“因此，要讓機器人重新執(zhí)行一項新任務，你必須請一位專家在相當?shù)偷乃缴蠈C器人重新編程，這是一項昂貴的操作。”我們感興趣的是讓非專業(yè)用戶通過簡單地向機器人展示該做什么來更容易地教會它一項新任務。”

該系統(tǒng)有一系列的深度神經(jīng)網(wǎng)絡來執(zhí)行感知、規(guī)劃和控制，這些網(wǎng)絡完全是在合成數(shù)據(jù)上訓練的。

Birchfield說:“現(xiàn)在機器人領域正在發(fā)生一種范式轉變。”“我們現(xiàn)在可以使用gpu生成無限數(shù)量的預先標記的數(shù)據(jù)——基本上是免費的——來開發(fā)和測試算法。這可能會讓我們開發(fā)這些機器人系統(tǒng)，這些系統(tǒng)需要學習如何與周圍的世界進行互動，以更好的規(guī)模和更安全的方式。”

本周在澳大利亞布里斯班召開的國際機器人和自動化會議(ICRA)上分享了這一發(fā)現(xiàn)。

新的人工智能系統(tǒng)是在英偉達機器人研究實驗室(Nvidia robotics research lab)的幫助下開發(fā)出來的。該實驗室于去年年底首次宣布成立，目前擁有6名員工，并準備于今年夏天在華盛頓大學西雅圖分校(University of Washington in Seattle)附近開設辦公室。

Nvidia的機器人研究主管Dieter Fox告訴VentureBeat，該研究實驗室將繼續(xù)與機器人社區(qū)和Nvidia的內(nèi)部團隊合作，探索人工智能系統(tǒng)訓練中使用的合成數(shù)據(jù)集。

這些知識可以用來加強Isaac SDK，這是一個在2017年5月首次引入的機器人模擬訓練框架。

“實際上，英偉達在游戲領域已經(jīng)工作了相當長的一段時間，例如，它是關于建立三維虛擬環(huán)境，照片逼真，并給你一些內(nèi)容建模。我們想做的是與所有這些擁有這些專業(yè)知識的團隊合作，幫助他們以某種方式擴展它，使它更好地適用于機器人環(huán)境。”?？怂拐f道。

?？怂拐f，今天發(fā)布的這類研究將是下一代機器人的核心。

他說:“我們說的是機器人，它們必須要開門、開抽屜、拿東西、移動物體，甚至要與人進行身體互動，幫助他們——比如家里的老人。”“這些機器人需要能夠識別人,他們需要看到一個人想做什么,他們需要學習的人,學習示范,例如,他們也需要能夠預測一個人想做些什么來幫助他們。”

英偉達加入了越來越多的公司行列，比如谷歌(Google)和SRI International，它們對具有環(huán)保意識的人工智能系統(tǒng)的開發(fā)感興趣，或者如谷歌人工智能首席執(zhí)行官杰夫•迪安(Jeff Dean)所說，更多的是“常識”。