真正的机器人进化之看见世界

2019年04月11日 来源:

很快,我们可能就会在某些地方看到机器人,但实际上,短期内我们不会看到机器人穿行于街道,也不会看到它们游走在办公室。一个重要的原因就是机器人至今无法真正“看见”世界,在谈论机器人未来如何看见世界前,我们先要讨论一下“看见”的真正意思。

“我看见你”

大多数人有两只眼睛,它用来收集物体反射的光线保温一体板厂家
。眼睛将光线转化为电信号,传送到视神经,大脑瞬间对信号进行处理。根据电脉冲和人的体验,大脑判断我们身边的物体是什么柱盆厂家
。它向我们呈现世界的模样,我们用它来导航,来捡起东西,用它来看见别人的脸,做其它无数的事。

研究人员发现,大脑多会有50%参与到视觉处理中去。几乎世界上所有的动物都有眼睛,都能以某种方式观看。大多动物(尤其是昆虫)的大脑比人简单得多,但它们的视觉功能很好。

这说明一个事实:即使没有人脑一样强大的运算能力,以其它形式“看见”仍然是可以的。在进化的过程中,“看”能力的出现无疑是一个重要的里程碑。

机器人视觉

许多机器人研究者预测,如果机器人能“看见”,它就可以迅速普及并终成为人类的帮手,这恰恰是许多人期待的。

自从20世纪70年以来,机器人视觉工程师就一直在研究图像的特点,比如说角落和纹理可能就是线或者有趣的点。于是工程师编写算法去找到这些特征,从视频一帧一帧的图像中去追踪它。

一张图片有几千万像素,采用这种方法可以将海量的数据大幅削减,只需要掌握几百或者几千个特征就行了。

不久之前,计算能力还受到限制,现在有了很大的进步。工程师们开始思考机器人到底想看见什么,想做什么。他们编写软件建立识别世界的模式,帮助机器人理解它身边的一切。

本地环境

当机器人运行时,软件可能会为环境建立基本模式,它可能会将自己找到的特征和特征库匹配,终找到自己想要的。

遗憾的是这样的系统仍然不太可靠,它无法防止机器人碰撞,无法投入到实际使用中去。近媒体谈论的无人驾驶汽车就是用激光或者雷达来补充视觉系统的。

在过去5到10年里,一个新的机器人视觉研究社区开始形成。研究人员没有采用编程的方法展开研究,而是要让机器人学会如何自己观看。

他们开发了机器人视觉系统,其架构构思来自于科学家对动物视觉的认识。他们使用了一个名叫“神经元层”的概念,它和动物的大脑相似。工程师为系统架构编程,但没有开发运行系统的算法。算法交给机器人自己去解决。

这门技术就是所谓的“机器学习”,我们现在只要用付出合理的成本就能得到强大的计算力,正因如此“机器学习”技术才开始变得流行起来。大家对这门技术的投资正在加速。

分散学习

机器学习之所以重要,首先是因为它可以让机器人轻易分享学习成果。机器人没有必要像新生动物一样从头学起,将其它机器人的学习体验植入到新机器人中就可以了,在此基础上再提高。

某个机器人也许学会了观察猫vr工地安全体验馆
,知道它是什么样的,它可以将自己的认知传授给其它机器人。例如,可以让一千个机器人观察不同的猫,彼此通过互联分享数据,一起学习如何给所有猫分类。这就是分散学习的好例子。

实际上,未来的机器人分享、分散学习会造成深远的影响,它吓坏了一些人,也让一些人兴奋。

很可能你的信用卡现在正在被数据中心自动学习机器调查,它想看看你是不是骗子。系统可以发现人类发现不了的蛛丝马迹。此时,蜂群思维被用来做好事。蜂群思维是一种集体思维,是指由许多独立的单元高度连接而成的一个活系统。

真正的机器人进化

机器人的应用范围广阔,在我们的生活中几乎没有它不可以帮上忙的地方。它首先可能会用在劳动力短缺的行业,如建筑业,或者是天生就不讨人喜欢的行业,如危险行业。它还可以用于灾后搜救,可以将人撤离危险场所,或者用在受到限制、人难以进入的空间。

人很难保持长时间的注意力,在一些需要长时间保持高度注意力的地方,机器人可以派上用场。如果机器人可以看见我们,未来家庭式机器人伙伴将大有用武之地。

在手术室,会观看的机器人能成为助理外科医生。机器人拥有超级视力,操作超级,手臂和手掌稳定,外科医生只要做好决策就行了。

当机器人医生的蜂群思维形成,人的决策能力也可能被替代。机器人将可以完全代表人做手术。

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