谷歌機器人將通過云端互相學習獲得新技能

　　日前谷歌為了加快機器人的學習，采用云端機器人技術結合深度學習，教會機器人如何斬獲新技能。相信機器人在通過集體學習之后，將會在未來獲得更加豐富的行為技能，以幫助人類的日常生活。

　　在今年早些時候，Levine和Google X 共同合作展示了深度學習網(wǎng)絡是如何幫助機器人自學抓物的。研究顯示，使用一組機械臂不停地抓取大約八萬次，盡管開始時失敗連連，但是通過神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷訓練，成功率便有了顯著的提高。

　　在最新的實驗中，谷歌的研究人員做了三項不同的測試。第一項是讓機器人在試驗和錯誤中直接學習到運動技巧。在機器人初始狀態(tài)時設置一個神經(jīng)網(wǎng)絡，讓機器人去打開一扇門，過一段時間，機器人就會將數(shù)據(jù)傳輸至中央服務器，由服務器重新設置一個神經(jīng)網(wǎng)絡傳輸給機器人。網(wǎng)絡的更新將使得機器人的動作更加準確，在周期重復的過程中，機器人將對動作不斷進行改進。

　　在第二項測試中，研究人員希望機器人能夠學習如何與對象交互，而不僅僅通過試驗。每個機器人都會有自己的一套神經(jīng)系統(tǒng)，它們會和各種不同的物體互動。這些機器人會分享它們的經(jīng)驗，然后一起打造科學家們口中所謂的“單獨預測模型”，讓它們更好地了解與它們發(fā)生互動的物體。

　　最后，第三項測試涉及機器人的學習技能，與對人類的幫助。人類和外界物體以及整個世界互動的過程中，總是有很多直覺。而在一些控制技能的幫助下，我們可以把這些所謂的直覺轉化到機器人身上，讓它們更好地學習這些技能。在實驗中，一個科學家?guī)椭唤M機器人，開啟各種不一樣的門，而一個中央服務器控制的單獨的神經(jīng)系統(tǒng)會對它們的行動進行編程。接著，這些機器人會反復進行一系列的試驗和錯誤實踐，這個實踐的難度會慢慢攀升，好讓神經(jīng)網(wǎng)絡不斷升級。