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        OpenAI的機械手為Rubik的立方體做出了動作

        • 機器人
        • 2019-10-19 14:45:45

        那些知道讓機器人的手抓住,操縱和操縱有多么艱辛的人,不僅僅看一眼-而是凝視著-在最近的展示了OpenAI Dactyl Rubik立方體的視頻中。

        當挑戰在于證明人的手指靈巧性時,用四指拇指的機器人手工作絕非易事。OpenAI的手憑借其靈巧的手指操作贏得了賞心悅目的外觀,這是人手解決立方體所需要的。

        那些熟悉OpenAI去年發布的其他視頻的人已經知道了他們的進步,該視頻稱為“學習敏捷”。視頻是關于他們訓練像人一樣的機器人手來操縱物理對象的視頻。即使那樣,他們仍然覺得自己可以夸耀機器人手可以“前所未有的敏捷性”來做到這一點。

        這就是他們介紹其系統Dactyl的方式。他們說,Dactyl使用通用強化學習算法和代碼從頭開始學習。“我們的結果表明,有可能在模擬中訓練代理并讓他們解決現實世界的任務,而無需對世界進行物理上精確的建模。”

        一位機器學習工程師告訴視頻觀眾,該技術被稱為領域隨機化。

        他們隨機化了例如手可以移動多快,塊有多重以及塊與手之間的摩擦。

        一年前視頻中的兩個評論認為這并不是真正的AI:“'AI'在這一點上實際上只是抽象算法。我們甚至還不了解什么是智能,更不用說如何對其進行合成了。”

        另一條評論是:“這無非是聰明的編程……根本沒有智能。這只是一臺機器,它以一種編程的方式來完成已被編程的工作。只需對事物進行編程,以正確的方式轉動模塊從一開始就為自己節省了時間和精力……計算機將永遠只能按照編程的方式進行操作。”

        盡管如此,《麻省理工學院技術評論》的Karen Hao仍認為,該團隊的機械手是朝面向工業和消費類應用的更加敏捷的機器人邁出的重要一步。

        快進他們的新論文“用機械手解決魔方”。

        作者解釋說:“我們證明,僅在模擬中訓練的模型可用于解決實際機器人上前所未有的復雜性操作問題。這有兩個關鍵因素:一種新穎的算法,我們稱之為自動域隨機化(ADR), )和為機器學習而構建的機器人平臺。”

        他們談論了翻轉和頂面旋轉的組合。

        “旋轉對應于將魔方的單個面沿順時針或逆時針方向旋轉90度。翻轉對應于將魔方的另一面移動到頂部。我們發現將頂面旋轉得很遠比旋轉其他面更簡單。因此,代替旋轉任意面,我們將翻轉和頂面旋轉結合在一起以執行所需的操作。然后可以依次執行這些子目標,最終解決魔方。

        他們懷疑任何人都以理想的混亂方塊給自己帶來不公平的優勢。

        “解決魔方的難度顯然取決于之前被加擾的數量。我們使用世界多維數據集協會使用的官方加擾方法來獲得他們所謂的公平加擾(大約20招用于解決了Rubik的立方體進行打亂的問題)。

        其他機器人專家對OpenAI團隊與Rubik的拼圖游戲互動的看法如何?

        郝引用密歇根大學的機器人專家德米特里·貝倫森(Dmitry Berenson)的話。

        他說:“這是一個非常困難的問題。”“旋轉魔方的零件所需的操作實際上比旋轉魔方要困難得多。”

        但是,當團隊引用經過模擬訓練的模型時,這意味著什么?麻省理工學院技術評論雜志的Karen Hao說,他們建立了機器人的虛擬模型。他們實際上訓練它來完成手頭的任務。“該算法學習了數字空間的安全性,之后可以移植到物理機器人中。”現在,成功的關鍵在于:Ho說:“實驗室在每一輪訓練中都對模擬條件進行了打亂,以使算法更適應各種可能性。”

        他們使用(1)Shadow Dexterous E系列手作為機器人手,(2)PhaseSpace運動捕獲系統跟蹤指尖的笛卡爾坐標,以及(3)使用三個RGB Basler相機進行視覺姿勢估計。

        下一步是什么?

        團隊成員在博客中表示:“用機械手解決魔方的問題仍然不容易。目前,我們的方法在需要最大難度的擾動(需要26次面部旋轉)的情況下,有20%的時間解決了魔方的問題。對于較簡單的擾動,需要15次旋轉才能撤消,成功率為60%。

        盡管如此,OpenAI并不是要擺脫困難。“我們相信人類的靈巧性正在構建通用機器人的道路上,我們很高興朝這個方向前進。”

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