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将来机器人:一同工作 互相学习

來源:科技日報    作者:    发布工夫:2019-08-20 09:53    编辑:張啓傑

  通過“強化學習”,讓每個智能體適應周圍環境和群體協作。未來的分布式機器人可以互相學習,一同工作,共同完成複雜任務。

  圖片来自网络

  分布式智能體(Agent)具有自主性、交互性、反應性和主動性。

  據美國《連線》雜志網站近日報道,目前大部分人工智能研讨都集中在個體智能體(Agent,指能自主活動的軟件或者硬件實體)上,人工智能系統也不断是作爲個體運作,但這些個體智能體不能組合成一個團隊來學習、工作,也不能互相協作完成相應的任務。麻省理工學院航空航天教授喬納森·豪認爲,這種工作模式喪失了一個巨大的機會,未來機器人應該一同工作,互相學習。

  在分布计算领域,人们通常把在分布式零碎中持续自主发挥作用并具有自主性、交互性、反应性和自动性的计算实体称为Agent。例如一辆单独行驶在街道上的汽車,一种能根据周围环境变化而不断调整的恒温器。

  豪領導的研讨團隊不断努力于研讨改變“移動和人工智能設備互相協作和學習的方式”,希望通過人工智能的核心能力——機器學習,幫助智能對象,使彼此更智能。

  豪認爲,未來機器人可以互相學習,共同工作,從而改變物流(機器人完成訂單並送貨上門)和太空探求(機器人合作探求新領域)等行業。而真正的挑戰是爲這些人工智能機器人在實驗室之外的真實世界做好准備,這才是人工智能應該涉獵的領域。

  機器人個體結成團隊工作

  現實世界遠比人工智能機器人開發實驗室環境複雜。在團隊工作中,人類會考虑,其别人在做什麽?如何共同完成任務?這個任務會發生怎樣的變化?等等。而這些問題,都將是機器人以團隊方式工作時所需求“考慮”的。

  爲了讓機器人以群體方式工作,豪帶領的團隊讓智能體在周邊環境中反複試驗,像人類一樣學習。團隊利用他們本人開發的新算法,以及機器人行業的經驗,對其進行了優化,运用了一種名爲強化學習的機器學習技術,讓它們適應周邊環境。

  團隊甚至更進一步研讨了“多智能體”參與時發生了什麽。“多智能體”強化學習這門新興學科存在許多難題,包括:如何讓獨立的智能體在其他方面建立共識並達成分歧?如何確保它們之間不斷的交談不會淹沒整個網絡?當一個有人工智能功能的機器人認爲本人知道正確的做事方式,但它卻錯了時又會發生什麽?

  豪說:“如果我們對什麽時候去吃晚飯都有不同的看法,你需求多少溝通才能達成分歧?這看起來相對簡單的問題,但在機器人系統中,我們要處理的問題非常多,通常這些問題都有很多不確定性。”

  只要出现了可行的深度学习平台,才有可能真正回答这些成绩。豪和他的团队运用由亚马逊的EC2 GPU实例支持的AWS深度学习AMI环境,这些实例不需求管理机架和服务器,就可以在云上执行非常复杂的计算。他们的最终目标是训练和运转强化学习模型的速度和精确性,以保证机器人足以应对理想世界中行为的影响。比如,当机器人意见不分歧时,它们之间不断的唠叨不会淹没整个网络。

  複雜計算需求雲平台

  在智能机器人共同窗习的理想生態零碎中,全体大于部分之和,这需求严重的技术努力才能完成。

  在亞馬遜雲服務(AWS)、波音和IBM聯合資助下,豪的團隊已經進行了一段時間的深入研讨,通過足夠的計算能力運行複雜的強化學習算法,使一群機器人保持不斷的通讯,並在聯機中調整它們的行爲。新的強化學習系統被稱爲分層多智能體教學,通過優化獎勵功能和更有效的溝通,成功地进步了機器人在團隊範圍內的學習和協作整合解決問題的能力。利用基于雲的服務,團隊中的每個成員都可以根據本人的需求,訪問盡可能多的計算能力。

  “在這種基于模擬的訓練中,我們要測試數百種設置,速度是至關重要的。”豪教授的碩士研讨生金東基(音譯)說,“機器學習直接轉化爲我們在更短的時間內運行更多叠代的能力。AWS提供了強大的GPU實例,大大縮短了訓練時間,加快了我們的研讨步伐。”

  豪認爲,這項研讨商業化需求5—10年的時間,但這可能是未來人工智能應用的一個基本推動者。他表示,合作、有彈性機器人的用途幾乎是無限的。(余昊原)

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