乾明 發(fā)自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

江湖上，一直流傳著一種疊疊樂的試煉。

規(guī)則很簡單，從下方的積木中，抽一根往上搭。

你能往上搭幾層？

對MIT團(tuán)隊研發(fā)的機(jī)器人來說，玩這個游戲基本上不費吹灰之力。

而且，它只需要訓(xùn)練大約300次就行了，一般的機(jī)器人少說也要訓(xùn)練上萬次。

研究團(tuán)隊說，這個機(jī)器人并不醉心疊疊樂。

接下來要進(jìn)軍工業(yè)界，組裝手機(jī)等消費產(chǎn)品等等。

疊疊樂有什么難的？

從上面的動圖中可以看出，疊疊樂是一個牽一發(fā)而動全身的游戲。

與國際象棋、圍棋等純粹的認(rèn)知任務(wù)或者游戲不同，機(jī)器人需要掌握物理技能，比如探測、推、拉、放置、對齊積木等等。

這就要求它必須進(jìn)行交互的感知和操作，這種情況，是很難在計算機(jī)上模擬出來的。

機(jī)器人必須要在接觸積木塔的同時，來學(xué)習(xí)如何移動積木。

MIT的研究團(tuán)隊說，關(guān)鍵的挑戰(zhàn)在于，如何利用實際上的嘗試，從相對較少的實驗中去學(xué)習(xí)。

他們給出的方法是——

聚類學(xué)習(xí)，視覺觸覺兩開花

簡單來說，就是搜集視覺觸覺數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)聚類，建立相應(yīng)的模型。

為了搜集數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊定制了一個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的 ABB IRB 120機(jī)械臂。然后在機(jī)器人能夠觸及的范圍內(nèi)搭建了一個積木塔，開始第一段的訓(xùn)練期。

機(jī)械臂的配件有3個，一個是用來操作積木軟齒夾鉗，也可以反饋觸感；一個是用來控制操作積木的力度的力感應(yīng)腕帶；還有一個外部攝像頭，用來收集視覺圖像。

想讓機(jī)器人學(xué)會玩疊疊樂，傳統(tǒng)的做法是收集積木、機(jī)器人、積木塔之間可能發(fā)生的一切。

這顯然會帶來大量的數(shù)據(jù)，在成千上萬次的嘗試中尋找可行的模式，耗費的計算資源可想而知。

MIT研究團(tuán)隊的做法是，模仿人類玩這個游戲的方式。

在訓(xùn)練期中，機(jī)器人會隨機(jī)選擇一個積木，以及推動的積木的位置。 然后用較小的力道，試圖將積木推出塔外。

對于每一次嘗試，計算設(shè)備都會記錄相關(guān)的視覺、觸覺、力度等指標(biāo)，并標(biāo)注是否成功。

按照這種方法，機(jī)器人只訓(xùn)練大約300次，就對這些測量結(jié)果進(jìn)行聚類分組。

比如，一組數(shù)據(jù)可能代表機(jī)器人在難以移動的積木上的嘗試，而另一組數(shù)據(jù)則代表一個比較容易移動的積木上的嘗試。

對于每個數(shù)據(jù)集群，研究團(tuán)隊都給機(jī)器人開發(fā)了一個簡單的模型，根據(jù)當(dāng)前的視覺和觸覺數(shù)據(jù)來預(yù)測移動一個積木的行為。

他們說，讓機(jī)器人建立聚類，然后學(xué)習(xí)每個聚類的模型，而不是學(xué)習(xí)一個能完全捕捉可能發(fā)生的一切的模型，能夠極大地提高了機(jī)器人學(xué)習(xí)游戲的效率。

結(jié)合這些模型，機(jī)器人還會實時地“學(xué)習(xí)”，當(dāng)機(jī)器人小心地推動一個積木塊時，計算機(jī)會通過它攝像頭和鉗子接收視覺和觸覺反饋，并將這些反饋結(jié)果與機(jī)器人先前做出的動作進(jìn)行比較。

然后考慮這個動作的后果，即是否能夠在特定的結(jié)構(gòu)下，用特定的力度，把特定的積木塊抽出來，放到上面，并確保積木塔不倒。

最后，這項研究的論文，已于近日刊發(fā)在了Science Robotics上。

作者為：Nima Fazeli、Miquel Oller、Jiajun Wu、Zheng Wu和Joshua Tenenbaum。

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See, feel, act: Hierarchical learning for complex manipulation skills with multisensory fusionhttp://robotics.sciencemag.org/content/4/26/eaav3123

總結(jié)

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