始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百

日期:2019-12-03 09:56:45 来源:互联网 编辑:小TT 阅读人数:263

始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百万美元的混战(图1)

谷歌为机器人注入人工智能。如此,可以辅助完成一些任务的机器人,也许有一天就可以为老年人提供一个支撑臂,或者分类垃圾?

在最近一次参观 Alphabet X 实验室后,国外知名媒体人 Tom Simonite,在 wired 文章中讲述了一个这样的小插曲:

我倒掉咖啡,把杯子放在了一个标有「罐头和瓶子」的托盘上。这种「违规」行为很快就得到了补救。20 分钟后,一个只有一只手臂、高达的轮式机器人疾驰而过,并用装在它扁平脑袋里的 3D 摄像机,观察着杯子。它伸出手臂,用两个结实的黄色手指,把这个错误的杯子,移到旁边「堆肥」标签的绿色托盘上」

快想想他的样子,这就是个可以走出动画的瓦力啊!

1 真机版「瓦力」

这个可以识别垃圾的机器人,来自于一个名叫「Everyday Robot」的项目。

众所周知,垃圾识别类的机器人项目已多年,但是在公共领域应用的思考,对于 X 来说才刚刚开始。

应用从自己家开始:

在山景城 X 之家附近,一些新机器被成圈地放置在垃圾站前,供二楼的使用。用来练习他们的导航,和将垃圾从堆肥和垃圾填埋场垃圾中分类回收的能力。

另外一些相同设计的机器人,则被安排在 Alphabet 大楼附近。项目的核心恰恰在于 X 大楼的二楼。

仿佛是对办公室生活的一种讽刺:

与 X 工程师的办公桌混在一起,靠近窗户俯瞰的最佳位置,近 30 个灰色的单臂机器人在各个工作站上劳作。每个人站在装满垃圾的三个托盘前,一整天都在把垃圾分配到不同的托盘里,分为「堆肥」和「填埋」以便回收。

当机器人把所有东西都放好后,它会在每个托盘上抬起一个把手,把分类好的垃圾倒入下面的垃圾桶里,一个人类主管会把新一批垃圾,分给他们继续分类。这个被 X 工程师命名为 playpen。

始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百万美元的混战(图2)

这个有意思的项目出就自于山景城里的 X 实验室。

背靠谷歌母公司 Alphabet,成立于 2010 年的 X 实验室,曾不时冒出过一些如太空升降梯、气球上网、海水提炼燃料、智能眼镜等天马行空的想法,但他们有一个目标:化挑选有前途技术。这个创意工厂坚持三个重要条件,排除那些 99% 的跨不过「高门槛」的项目:

1. 必须是解决能够影响数百万甚至数十亿人的大问题

2. 必须提出彻底解决这个问题的办法

3. 必须有突破性的技术来解决问题。

这么看来,垃圾分类机器许就能实现以上三点中的其中一点。

2 如何创造「瓦力」

始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百万美元的混战(图3)

领导 X 实验室机器人项目的汉斯—彼得·多希望有一天能制作出帮助老年人在家里更独立生活的机器人版本

垃圾分类不是项目的最终目标。我们想尝试制造这样的机器人,你明白,就是能够和我们一起生活,帮助我们在日常生活中度过难关的那种,领导该项目的挪威高管汉斯-彼得·多(Hans-Peter Brondmo)说道。这就是该项目的「登月计划」一个实验室自我神化的代指。

垃圾分类被视为一项对于便利的,被用来验证该项目的方法,以便于创造更具能力的机器人。它利用与谷歌合作的人工智能软件,制造出可以通过在职体验,学习复杂任务的机器人。希望能使机器人在技术上减少对人类编码的依赖,并能快速适应复杂的新任务和环境。

这个移动错位咖啡杯的机器人使用了一个控制,即前文提到的 playpen。该是由数十个机器人,耗时五个月,通过收集每周五天的垃圾分拣经验,磨练而成。X 实验室表示,它的「猎月」员工们通常把大约 20% 的垃圾放错位置,而这些机器人可以将这一比例降低至 4% 以下,来帮助 Alphabet 实现山景城的回收目标。

传统意义上,机器人遵循人类编码员编写的特定指令。通常,机器人会在工厂等受控环境中工作。但是,在家中或是办公室里,帮助人们的机器人面临着太多环境的变化,而编码人员无法预测,或是对这些变化作出对响应。

这只不过是打鼹鼠的游戏,本杰·霍尔森(Benjie Holson)说。这个留着胡子,穿着锡制机器人衬衫的软件工程师,看着游戏室里慢慢地移动的机器人说:我们最大的赌注是编写一个程序,让机器人在野外练习打鼹鼠。

多则说:我们还没有解决整个问题,但我们已经取得了足够多的进展,对于我们正在做的事情,我们有很有信心。

正当他说话时,机器人偶尔会在垃圾站之间来回走动。偶尔从他的办公室经过。这样也能看出项目目前的进展和局限。同时每一个机器人都有至少一名 X 员工的看护,如果出了什么问题,可以按机器人脖子上的红色按钮停止他的行动。

3 一场数百万美元的混战

Everyday Robot」项目最早开始于 2013 年。

2013 年,谷歌高管、安卓(Android)联合创始人安迪•鲁宾(Andy Rubin)辞去了该公司 Android 移动软件部门的领导职务。在他离开之前,该部门进行了一些引人注目的收购:这些初创公司的技术从全人形机器人到工业机器手臂等,其中包括 MIT 分支的波士顿动力(Boston Dynamics)

疯狂地用公司支票给机器人消费的行为,让谷歌开始认真做起了机器人。

但鲁宾从来没有公开地为那些机械生物提出过明确的策略。在被指控后,于 2014 年离开了谷歌,把剩下的问题留给了其他人。

2016 年,多加入了 X 实验室。就在他刚刚加入之前,Alphabet 的领导们认为 X 实验室是其脱节机器人技术孵化的最佳场所波士顿动力公司于 2017 年被出售给软银集团。

也许是因为 X 实验室是世界上唯一一个鼓励、甚至要求定期探究荒唐想法的组织。

就像上文中提到的那样,X 实验室曾悄悄地探讨过太空升降梯和冷核聚变方案,放弃了尝试过的磁悬浮式的悬浮滑板、海水燃料设计;但他们也成功制造了能配送空气动力套件的无人机,用各种各样方式生产的自动驾驶汽车,以及设计了通过眼泪就可以糖尿病患者血糖水平的隐形眼镜。

尽管项目拦截率高达 99%,他们还是出产了 Waymo 无人驾驶、Google Watch、Dandelion 地热能源以及 Verily 医疗等「毕业项目」

根据今年 3 月的一份报告显示,谷歌显然正在重新涉足机器人领域。X 的领导层利用谷歌的机器人「残羹剩饭」创建了多个「登月项目」由多领导的 Everyday Robot 是第一个被公开的。其新机器在学习如何抓取,但谷歌的工作似乎与日常机器人有所不同。

谷歌的人工智能研究小组参与了这一「赌注」它专门研究机器学习算法,从示例数据中获取技能,并在大约五年前开始将其应用于机器人控制。X 工程师在这个项目上进行了合作,并托管了硬件。

这项合作的第一个成果被称为「手臂农场」

14 个工业机器人手臂,简单地把握住的一些钢笔、毛绒玩具和画笔等杂物放在装满的托盘前。研究人员编写了一些初始代码,指导机器人抓取物体,并让它们一遍又一遍地执行。他们成功和失败的数据都会提供给机器学习的算法,逐渐完善机器人的能力。经过两个月 80 万次的尝试,它成功地抓住了 80% 以上的物体。

始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百万美元的混战(图4)

Alphabet 公司正在其两栋大楼内垃圾分类机器人,他们在那里进行查房,检查垃圾是否正确分类

Everyday Robot 的负责人汉斯-彼得·多告诉《连线》杂志,他希望有一天能制造出一个能帮助老人的机器人。但他也承认,这样的事情可能要过几年了—所以目前看来,机器人在分类垃圾方面会不断进步。

始于2013年投了一堆项目,终成就 Google 大楼里的垃圾分类机器人 1 真机版「瓦力」 2 如何创造「瓦力」 3 一场数百万美元的混战(图5)

X 的 playpen 中的机器人,为这种方法的改进提供了动力。

自 6 月份开始,这些机器人已经将他们分类的错误率减少到 3.5%。在这个过程中,机器人出了更可靠的方法。当物品被它们击倒时,它们可以更好地将手指放在杯子和罐头之类的物品上,抓起来。花在 playpen 上的时间,可以看出一些惊人的技术复杂度。playpen 的机器人有时会使用滑动或搅拌动作来移动物品,这种方式更便于它们看到和抓取。

你不必花很长时间和 X 的机器人呆在一起,就能明白他们还没有做好服务日常的准备。

在 playpen 中,一个机器人抓向稀薄的空气,而不是它看起来要瞄准的碗。不受受惊,它其实真正放下它的动作。有时它们也会和托盘边缘发生碰撞,或摸索物体。如果一个机器人失去了一根手指,它的工程师会立马挥舞着螺丝刀跳起来。

为该项目定制的机器人,结合了由 Waymo 的 3D 激光扫描仪或激光雷达等高端部件,以及广泛使用的塑料,这会使未来的商用版本更加实惠。这项工作也正在进行中。

机器人设计师 Justine Rembisz 说:因为我们还处在这个过程的早期,而它们并不总是按照我们希望的方式工作。

X 公司有一个机器人法医小组,全天致力于找出机器的故障。

一个最新案例需要弄明白的是,当机器人被引入第二座 Alphabet 大楼进行时,它们为什么拒绝移动。结果表明,建筑物天窗的光线,使机器的传感器在地板上产生幻觉。

机器人的症状常常让人有些困惑,法医小组的负责人莎拉·科(Sarah Coe)这么说。

最大的疑惑在于,机器学习是否真的能让机器人完成许多不同的日常任务。

每个人都有这样的直觉,加州大学伯克利分校教授、创业协变公司(startup Covariant)的联合创始人彼得·阿比尔(Pieter Abbeel)说,该公司寻求将机器人学习应用于工业和商业环境。你学会了分类垃圾,于是现在又能更快地学会下一件事,也许还能摆好桌子。

尽管 X 实验室和他人取得了令人鼓舞的成果,但还没有人证明直觉是正确的。

阿比尔说:没有确凿的证据表明,机器人技术中的任务之间存在大量的转移。也许人们还没有建立一个足够大的实验来实现它。

多说,如何证明花几个月时间学习的垃圾分类,将有助于他的机器人更快地完成其他任务,是他团队 2020 年优先的任务之一。

当被问及在多久之后,日常机器人才能成为有用的帮手时,他谈到,在遥远的一天,这样的机器如何帮助像这样的一类人—最近已经 81 岁了,每天靠着看护的四次到访维持正常生活。

当我给她打电话时,她说的第一句话总是『机器人什么时候来』」多说。这个问题是开玩笑的,他的答案也是。我说,嗯,可能还要再过几年。」

本文相关词条概念解析:

机器人

机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学、农业甚至军事等领域中均等有重要用途。

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