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                    对话RoboCup 2019主席Claude Sammut教授:系统的可靠性比单一的卓越零件更为重要

                    本文作者:汪思颖 2019-03-13 15:15
                    ?#21152;錚?#23545;于机器人学科来说,非常重要的一点经验是,组装出一个可靠的系统,要比系统只具备某个卓越的零部件重要的多。

                    关于机器人研究,雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;此前有过诸多报导。在 CCF-GAIR2018 大会期间,雷锋网专设仿生机器人、机器人应用两大专场,诸多国内外知名教授莅临现场进行主题演讲,?#36865;猓?#38647;锋网(公众号:雷锋网) AI 科?#35745;?#35770;也与美国普度大学机械工程学院邓新燕副教授,南京航空?#25945;?#22823;学仿生结构与材料防护研究所所长戴振东教授,香港科技大学刘明助理教授就扑翼仿生机器人、壁虎机器人、移动机器人等展开了学术?#31995;?#28145;入讨论。

                    醉心于学术研究以及最?#24405;?#26415;的同时,还有一项与机器人研究密不可分的项目,那便是机器人比赛。在雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;看来,比赛正如推动研究的催化剂,值得科研人员不断关注与参与。

                    最近,藉?#19978;?#23612; RoboCup 2019 年主席 Claude Sammut 到访中国的契机,雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;就机器人这一话题与他进行了一系列?#25945;幀?/p>

                    对话RoboCup 2019主席Claude Sammut教授:系统的可靠性比单一的卓越零件更为重要

                    Claude Sammut 是悉尼新南威尔士大学(UNSW)计算机科学及工程系教授。Claude 教授领导人工智能研究小组,专注于经典 AI 的主题,包括机器学习、知识表示和?#35780;?#20197;及认知机器人。他早期的关系学习工作有助于为归纳逻辑编程(ILP)领域奠定基础。与 Donald Michie 一起,Claude 教授在行为克隆方面做了开创性的工作。他目前的研究重点是开发机器?#24605;?#26415;的机器学习技术。

                    Claude 教授带领 UNSW 团队在 2000 年、2001 年和 2003 年赢得了 RoboCup 四足机器人比赛。在 RoboCup 救援机器人比赛中,他带领的 CAS 团队在 2009 - 2011 年获得最佳自治机器人奖。?#36865;猓琔NSW 团队的 Runswift 机器人还在 2014 和 2015 年 RoboCup 标?#35745;教?#32852;盟赛中获得世界冠军。

                    对机器人的研究始于机器人比赛

                    Claude 教授最早的研究从机器学习开始,当他早期进行机器学习研究时,机器学习还不像现今这样,成为你我他都熟知的名词。「我们当时是想开发这样一个系统,这个系统应该是完全透明的,人能够了解到机器正在学习什?#30784;!?#38543;后,他开始接触机器人,由对机器学习的理论研究进入新的领域。

                    在他看来,RoboCup 比赛给了学术界一个机会,去了解理论在现实世界中是如何应用的。「这一步走得非常有价值。」他如是评价。

                    从 1992 年开始,来自加拿大、日本的多所研究机构的科研人员便对机器人踢足球进行探索,起草规范和准则,开展了一系列专题讨论会。1996 年 11 月,作为 RoboCup 比赛的预演,Pre-RoboCup-96 在大阪 IROS 上举办,当时共有 8 支队伍参赛,随后,第一届 RoboCup 比赛在 1997 年与 IJCAI 同期进行,当时共有超过 40 支队伍参加,取得了巨大成功。

                    两年后,Claude 教授开始参与这一比赛,在此后的多届赛事中带领团队拿下诸多奖项。

                    在 Claude 教授看来,进行机器人研究有两点魅力。

                    第一,这项研究本身是一件非常有意思的事情,第二,在研究机器人的过程中,会想出一些有意思的问题。他进一步解释。「如果你一?#27604;?#20570;纯 AI 研究,你可能很难了解到在现实世界当中,可能会面临什么样的问题,因为机器人身?#31995;?#20256;感器,可能永远做不到百分之百准确,电机也不会完全按照我们的意愿去活动。研究机器人学会?#31185;?#20320;把 AI 的一些理论应用在现实世界当中,一旦你要考虑到把 AI 应用到真实世界当中,就需要想到一系列的问题,诸如机器人怎样实现可靠性,怎样应对环境中的不确定性,怎样应对一些零部件的损坏等等。这些都使得整个过程可能会非常让人沮丧,但同时也非常有意思。」

                    从足球世界杯开始?#30001;?#21644;发展

                    起初,RoboCup 只研究踢足球的机器人,后来,逐渐扩展至救援机器人、工业机器人和家用机器人,这些机器人比赛也都取得了长足发展。

                    在各类比赛中,Claude 教授与雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;重点谈到救援机器人。「一旦出现?#23548;?#28798;难,比如地震、火灾,赛事组织方就会去观察、分析机器人在救援过程当中可能遇到什么样的挑战,之后再把这些情景加入比赛中,这就迫使比赛中所有的参赛机器人都要不断提升自?#22909;?#23545;真实困境的能力。」他进一步表示,救援机器人比赛非常具有?#23548;?#24847;义。「在福岛?#35828;?#31449;泄漏期间,当年就有救援机器人在现场进行?#35762;猓?#20063;非常深入地进入到福岛?#35828;?#31449;,但是在上楼过程中,因为出现了一些废墟和?#20064;?#23601;?#35805;?#27861;再继续深入,这个情景被立刻加入到一年之后的比赛当中,现在的救援机器人也能够在这一场景下做到游刃有余。」

                    Claude 教授还提到,机器人世界杯比赛中最大的一个优势是标准化的?#25945;ǎ?#22312;这个?#25945;?#19978;所有的代码都是开源的,所有团队在比赛结束之后都可以共享这一?#25945;?#19978;面的软件。这样,大家就可以?#39062;?#27492;的想法当中借鉴,能够更快地学习非常多的?#24405;?#24039;,也能在这一过程当中,在编程方面获得很大的提升。

                    过去几十年间,共有来自四十多个国家的团?#30828;?#19982;这项赛事,在 Claude 教授看来,中国队、荷兰队、澳大利亚团队都是典型强队。在救援机器人方面,泰国、伊?#26102;?#29616;非常亮眼,日本、美国还有德国在机器人比赛当中也取得了相当优秀的成绩。

                    对话RoboCup 2019主席Claude Sammut教授:系统的可靠性比单一的卓越零件更为重要

                    Claude 教授对雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;说道,具备创造力是强队非常重要的一项特质。?#36865;猓?#22312;比赛中,能赢的团队,往往是犯错最少的团队。他进一步解释,对于机器人学科来说,非常重要的一点是,组装出一个可靠的系统,要比系统只具备某个卓越的零部件重要的多。

                    机器人的发展?#36141;?#32531;慢,不必担心终结者里出现的场景

                    Claude 教授谈到,第一届比赛时,机器人的表现非常不好,不?#31995;?#36300;倒、再跌倒,随着后来技术逐渐增强,它们的表现才开始变好。「如果你把整场比赛都看完,你就会发现机器人在比赛中有对球的争抢,还有一些非常复杂的动作,这些可能在外行观众看来,不会觉得多么复杂,但是我们知?#38647;?#21040;这样的操作有多么艰?#36873;?#25152;有这些变化都是渐进式的,并不是一蹴而就,比如说出现了一种新的传感器,一种新的电机,我们会把这种新的元件逐渐整?#31995;?#26426;器人的设计当中。」

                    虽然 RoboCup 在这些年间取得了不错的发展,但 Claude 教授表示,机械和计算层面的两大因素很大程度?#29616;?#32422;了机器人的发展。

                    在机械方面,因为电机与人类的肌肉在灵活程度上完全不同,所以要让电机能够跟人类的肌肉一样灵活活动非常困?#36873;?#20363;如波士顿动力机器人,它基本上靠液压驱动,需要大量的电,所以机器人需要随身背着电池,于是重量就会加大,而且也会非常危险。

                    从计算角度来讲,双足机器人非常不稳定,会经常出现跌倒的情况,所以这就涉及到?#20013;?#30340;控制问题。踢足球的机器人看上去可能不会像波士顿动力发展得那么完备,从控?#24179;?#24230;来讲,有很多工作要做,它可能需要绕过一些?#20064;?#29289;,这一过程当中涉及到启动、停止,在转变方向的时候,还需要保障它不会跌倒,这些都是巨大的挑战。

                    对于未来是否会出现像终结者中一样的画面,Claude 教授说道,人类完全没有必要害怕或者担心那种场景,即便这种事情真的发生,也会在很久?#38498;蟆!?#25105;们现在完全不知道如何让机器人做到电影里的那种操作。改变肯定是渐进式的,不可能是飞跃式。最终,我相信肯定会有很多智能的机器和机器人,人类也会需要跟那些智能体学会合作,但是我们会有很多时间来适应这种生活方式。」

                    谈到最近的研究,他着重强调了人类和机器人的互动。他表示,直到最近几年,机器人都是主要应用在工业界,而不是普通家庭中,它的存在并不亲民,但是随着价格逐渐下?#25285;?#20250;?#24615;?#26469;越多的家庭和办公场所也能够应用机器人,所以会出现更多的人机互动。

                    ?#36865;猓?#22312;机器人研究中,信任也是一个非常重要的研?#38752;?#39064;。如果人类不信任机器人,他是不会使用机器人的。要想实现对机器人的信?#21361;?#39318;先就要保证机器人是有可预知性的。「人类要了解到自己手?#31995;?#26426;器人会按照自己的想法去做出行动,如果它没有做出行动,人类也会期待机器人能够做出解释,为什?#27492;?#27809;有按照自己的意愿活动。」

                    点击以下链接,查看机器人专家张正友:机器?#24605;?#26415;现状以及我在腾讯 Robotics X Lab 做的机器人

                    https://ai.yanxishe.com/page/blogDetail/9771

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