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未來機器人也能像人一樣學習

發布:2019-12-23

隨著科技的發展,盡管人工智能和機器人的技術已經取得了非常快速的發展,但目前仍然沒有辦法在機器人的身上植入大腦,既然和人類相似的大腦不能放在機器人里,那么能否通過外部的手段讓機器人擁有大腦呢?機器人又是通過什么樣的方法來獲得它的 大腦呢?又是如何通過終生學習的方式來實現越來越智能的目標呢?

10月27日下午,南山博士論壇在南山圖書館報告廳如期舉行。論壇邀請深圳先進技術研究院副研究員、云機器人控制與調度優化算法專家王魯佳博士,為大家講解如何通過云計算平臺,使得機器人能夠像真正的人類一樣,能夠通過云端了解其他人的經歷經驗。就像讀傳記、工具書一樣,在短時間學習后獲得技能上的提高。王魯佳生動有趣地將她在機器人方面的研究深入淺出地介紹給在場聽眾,讓大家對云機器人及其終生學習等前沿科技信息有了更直觀深入的了解。

機器人信息共享也有局限性

王魯佳介紹,卡耐基梅隆大學的教授第一次提出了云機器人的概念,基于當時云計算、互聯網的快速發展,希望把機器人和大數據云計算結合起來,然后結合云機器學習的方法來實現知識的共享和演化,能夠讓機器人像人一樣在短時間或者在各種各樣的環境下進行共享和知識的進化,以降低機器人的造價,提高整個性能。云機器人的特點包括在末端構建一個智能大腦,為機器人的中端去提供更強大的運算和存儲,知識的備份或者是支持。

王魯佳表示,機器人信息共享也是有局限性的,比如網絡不好或者場景差距很大,不是在同一個場景的時候,所以后面就提出了“終生學習”的概念。就像人類一樣,從來不是孤立學習,而是經驗學習,并在學習中不斷地演化,然后提高效果。對于機器人來說,主要就是模仿人類的學習過程,尋找現有知識和未知知識,以及想要學習的知識結構之間的關聯,挖掘這樣的聯系,能夠實現在不同的人物和不同的場景中探索。機器人主要還是借助于云計算和后臺知識存儲計算和遷移技術,不斷通過仿人類知識融合,然后再回本地,根據本地一些現有的情況或者是要完成的任務做訓練,再回到云端,這樣不斷融合的過程最終能夠實現終生學習。

云機器人幫您實現隱私保護

王魯佳在論壇中提到,從企業角度來講,把自己的信息放到云端和別人共享是很難的,有可能泄露商業機密。所以云機器人主要是基于聯邦學習的概念,不再上傳數據,只是共享一些模型,上傳的只是模型的基本架構上不同的參數。在云端共享這樣的模型,其他的企業或者是其他的工廠機器人或者其他的服務人員可以直接下載下來,在本地進行訓練,完成類似的動作。

但是機器人的物理結構不一樣,而且控制命令都會有差距,還有包括應用的場景都不一樣,有的可能是室內,有的可能是室外。在異構的時候只考慮聯邦強化學習,其實效果不是非常好。所以提出了聯邦模仿學習,主要是考慮于異構傳感器網絡的研究方式,使云機器人在全方位都有所提升。

本次論壇還增加了有獎問答環節。王魯佳共準備了5本《為創新而生》新書給現場聽眾,新書是由著名財經作家吳曉波作序并推薦,這本書詳細介紹了深圳先進院的創新人物故事和創新成果,是國內第一本反映創新型科研機構和海歸創業的中國創新樣本。聽眾踴躍參與,現場氛圍十分熱烈。

互動問答

  • 聽眾:王博士你好,基于云端大腦機器人的終生學習,也就是說它會高度依賴于云,換句話說如果在特定的場景,比如災后、或者戰場沒有網絡環境,那么您對這個問題怎么看?
  • 王魯佳:最早在做云機器人調度和優化保證實時性的時候就有考慮這個問題,所以當時的研究有兩個方向。一個方向是基于大家有完善的網絡架構可以直接連到因特網,云平臺可以直接連接。還有一個是自主網,比如在隧道里很多情況下網絡都是受限,就給出直接可以用的算法包,可以直接修改邏輯,通過路由器調動自主網之間數據的傳輸和優化。
  • 聽眾:您認為基于云端大腦和機器人的終生學習,它目前的天花板在哪里?
  • 王魯佳:天花板這塊還是我剛才提到的幾個關鍵性問題,還是多看信息融合,最重要的還是遷移,在不同場景之間的遷移和適應性。如果普適性沒有那么強的話,實際應用效果就比較差,還涉及到實際數據的質量,包括每個終端的訓練性能都會受到影響,從應用的角度看問題還是更遠一點。落到應用上面的話主要還是場景和傳感器不同的異構系統,異構多元系統對遷移的影響。

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