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不狂热不忧虑:观看波士顿动力机器人视频的正确姿势

2018-02-19 00:00 453 查看
唐旭 编译自 连线
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
不管是会搬砖的机器人,还是连跑带蹦踹不倒的机器狗,每一次波士顿动力有关于自家机器人的新视频发布,社交网络上都会产生一阵骚动。一大票人都在大声疾呼:“老哥们,这就是机器人天启的第一个征兆!”先别闹。今天给大家提供一点专业人士的意见,然后我们就会发现这事其实没那么可怕,甚至还会给波士顿动力这家公司比个大拇指。 波士顿动力机器人开门视频

要吐槽,也至少像个机器人专家一样

如果你想在看那些视频中表现得像一个机器人专家一样,你首先要做的,就是要对波士顿动力这家公司保持批判的态度。要认识到这是一家私人企业,而并非学术机构——他们没发过足够数量的论文。而没有论文,要弄清楚那些连跑带蹦的机器人里面究竟有什么东西就变得更加困难。“对于他们使用的方法,我们有一些想法。”牛津大学机器人研究所的研究员Ioannis Havoutis说,“但除了有限的几篇论文,我们只能靠猜。”

了解误差界限

接下来要做的,就是开始理解包含在机器人活动之中的计算和误差界限。波士顿动力的机器人之所以能做出那么魔性的动作的秘密,就在于他们允许比其他机器人更大的误差界限。“波士顿动力并不过分追求毫厘之间的精确度,他们追求的是功能的精确性。帝国理工学院工程设计和机器人方向的高级讲师Thrishantha Nanayakkara说,“Atlas是亚稳态的,因此它在绝大多数时候都是稳定的。出错的概率的确存在,他们就利用了这个机会。在业界,我们所知的大部分机器人都不会利用这种机会。”处于亚稳态,意味着Atlas需要像人类一样保持直立。但即便是Atlas所做的后空翻,也只需要“非常粗略的计算” 。Thrishantha Nanayakkara补充道:“当它着陆时,它会对计算做出修正——不需要完美无缺,足够好就行了。”波士顿动力还有一些其他的实验——在草地、雪地不规则、寸步难行的地形上,他们甚至会利用更大的误差。“那种环境下没有精确的必要。” Nanayakkara说,“重要的事情是在截止线之前完成计算过程。”在“大狗”的案例中,计算就是搞定如何保持直立的过程,而截止线就是机器人无法独自保持直立、摔倒的那一刻。

因为如此之大的误差范围,出现错误的频率会非常高。在一些视频的末尾,你甚至都能看到一些。



记住,它们不是完全自动的

对于波士顿动力最大的误解之一,就是他们的机器人不需要任何外界的帮助就能完成那些动作。事实上,人类的协助依然起到很大作用,而这也并不是什么秘密。“绝大部分工作都是由人类遥控完成,不过机器人本身也在进行计算。” Nanayakkara解释道,“机器人有一些很不错的控制装置,但它依然需要一部分远程协助。工作过程需要人类,自动化的元素也确实存在。”Havoutis也同意这个结论:“这些机器人并非想我们人类一样是‘自主’的。它们要遵循一整套预先安排好的路径,它们没有自主决定行为的能力。”

“在SpotMini的视频中,你能看到机器人可以找到门把手在哪,但它接受的指令是穿过那扇门,或是还存在什么其他层级的计划。”

它们只是机器

所以,那些狂热和杞人忧天都是哪来的?人类有一种将机器人人格化的倾向。“作为人类,因为它们看上去类似,我们倾向于将那些机器人视为”活着“的东西而并非机器;Atlas看上去就和一个人一样,而SpotMini就像是一条狗。“Havoutis说。有一个关于Atlas的视频,是Atlas试着搬起一个箱子,而旁边一位波士顿动力的员工在用一根曲棍球棍使劲把它往外推。Havoutis说:“很多人认为那非常粗鲁、残忍、不人性,只是因为我们已经将人类的外形与人类挂上了钩,但它只不过是被编程过、设定好做什么的机器而已。当箱子滑走时,它并不会感到难过!”


别害怕

Nanayakkara相信,机器人与人类共存的空间会一直存在。即便机器人有可能会取代一大部分制造业的工作,那也很可能会提升人类的价值。“人类的价值并不在于身体,而在于思想。” Nanayakkara说。Havoutis希望解开人们关于机器人会被“恶魔的”个人或团体操控的担忧:“这些技术有可能被以一种不好的方式使用,但对于任何其他技术而言,道理都是一样。技术既可以被用来做好事,也可以被用来做坏事。对于正在发展的机器人技术中,我们还是可以期待很多积极方面的。”

为波士顿动力喝彩

对于Nanayakkara而言,波士顿动力在展示其机器人的能力时,其实是在“变魔术”。“他们选择了那些即便对于人类而言也非常难以处理的问题,然后展现了机器人处理这些问题的能力。这不该被推广到所有事情上。我们能够理解如何解决非常复杂的动力问题,不代表我们就能够理解思想和精神。”

但他承认,波士顿动力的工作令人印象深刻。“他们做了非常好的实验,并且他们理解这件事的价值——设计一种不需要依靠算法就能解决问题的、合适的机器“身体”。Havoutis则为波士顿动力机器人硬件的“鲁棒性和可靠性”而折服——它们既有能力应对各种各样的环境与惩罚,又能非常有效地完成动作。“如果你去看看那些其他机器人的视频,你会发现它们动得非常慢、非常小心翼翼。在波士顿动力和业界其他的机器人企业之间存在着明显的差距。” Havoutis说。

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