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Alphabet让上百机器人打扫谷歌办公区,以解决机器人自主处理日常任务难题

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DeepTech深科技 2021-11-25 21:05

近日,谷歌母公司 Alphabet 正将部分机器人原型机搬出实验室,让它们帮忙打扫谷歌湾区(Google’s Bay Area)的员工工作区。这些机器人们有着一个名字叫做 Everyday Robot。

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图 | Alphabet 研发的机器人 Everyday Robot(来源:Alphabet)

负责该项目的首席机器人官(Chief Robot Officer)汉斯·彼得·布伦德莫(Hans Peter Brøndmo)表示,“目前我们运营着 100 多个原型机器人,能够在办公室周围自动执行一系列有用的任务,比如进行垃圾分类、用清洁刷擦桌子,还有像开门、抓握杯子(两者使用相同的夹持器)等,这些行为机器人都可胜任。”

图 | Everyday Robot 打开门(来源:Alphabet)

看到这里,可能有人会疑惑,这不是很简单的事情吗,有什么可值得拿来说的?

那接下来就介绍下这些机器人有什么不同,或者说 Alphabet 让它们在园区工作的目的是什么。

如今,大多数机器人完成的任务非常具体,它们被精心编码,以完全正确的方式、在正确的时间完成特定任务,甚至还在专门为它们设计、构造的环境中工作。比如,工厂里从事重复性工作的机器人,或者进行后空翻、跳舞等行为的表演机器人。

然而,这样的机器人根本无法在我们日常生活中一些凌乱复杂的空间里工作,像我们的家庭或办公室这样的日常环境,很难让机器人以一套简单的规则来遵循、适应。

人类日常生活中的一些行为对机器人来说非常神秘。我们走路时,可能会突然停下跟人聊天(不管是面对面交谈还是用通信软件)或者绕道去冰箱等地方拿些什么东西。我们身边的一些物品,椅子或咖啡杯,也会以意想不到的方式出现、移动或消失。

让机器人在一个新奇的环境中操作陌生的物体非常艰难。完成打扫厨房、叠衣服,或者是拿起一杯咖啡、打开一扇门等简单任务对它们来说也并不容易。

人类能够非常自然地将视觉、理解、导航和行动相结合,四处走动来完成相关目的。而机器人要完成类似事情,则需要细致的指导和编码。

20 世纪 80 年代,机器人学家、人工智能领域的杰出人物汉斯·莫拉维克(Hans Moravec) 就发现,训练机器做人类觉得困难的事情较容易,如下棋或者做高等数学;但是训练机器做人类觉得容易的事,比如走路、识别和与周围的物体互动,却极具挑战性。几十年之后,这种状况依然存在。

而这就是 Alphabet 想要解决的问题。

图 | 通过屏幕观察机器人正在做什么(来源:Alphabet)

Alphabet 认为,在日常生活和工作这种非结构化和不可预测的空间里,要想让机器人执行有用的任务,不能通过编程的方式,而应让它们去学习,要让其理解人类生活和工作的空间。

Everyday Robot 就是这种观念下的产品。其出自 Alphabet 子公司 X 实验室中的 “日常机器人项目”(Everyday Robots Project),该项目致力于创造 “通用学习机器人”(A General-Purpose Learning Robot)。

构建能够在每天都处于变化的人类环境(如家和办公室)中自主运行的机器人,是一个复杂的且未解决的问题。

X 实验室研究了机器人如何从人类演示、共享的经验中学习,以及如何在模拟器中加速学习。

每天都会有数以万计的虚拟机器人在云模拟器的虚拟办公室中练习分拣垃圾、擦桌子等任务,这之后,X 实验室会将培训转移到真正的机器人上,以完善它们的能力。最后,再将现实世界的训练整合回模拟的训练数据中,并将每个机器人的经验和学习与所有机器人共享。


图 | 机器人在模拟世界中练习擦桌子等任务(来源:Alphabet)

据了解,在 2016 年,X 实验室在没有使用模拟技术的情况下,一个机器人要花大概四个月的时间来学习如何执行一个简单的抓取任务,成功率也只有 75% 。现在,一个机器人学习如何执行一个复杂的任务,比如打开门,在现实世界中学习的时间已不到一天,成功率也达到了 90% 。

而且,在开门运算法则和机器人学到的东西的基础上,Everyday Robot 能够完成一项新的任务:在咖啡馆里整理椅子。


图 | Everyday Robot 将开门学习应用到推椅子(来源:Alphabet)

这一进展给成功建造通用学习机器人带来希望,也让未来机器人跟人类一起工作成为可能。

可以说,使机器人在非结构化世界中取得进步的唯一方法就是让它们走出实验室,在现实世界中不断进行实验,以测试其各项技能,并观察它们是否能可靠和反复地完成相关任务。

目前,Everyday Robot 距离一个大的飞跃性质的进步还比较遥远。从以上图片中也可看到,它们表现得比较笨拙,速度也很缓慢。但凭借着机器学习的最新进展,加上日益复杂、强大的传感器等各种软硬件,机器人紧密融入到我们生活中的那一刻会变得越来越触手可及。

-End-

参考:
https://x.company/blog/posts/everyday-robots
https://x.company/projects/everyday-robots/

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