这台独臂7关节的机器人能够成为人类的“保姆”么-

这台独臂7关节的机器人能够成为人类的“保姆”么?

ZR-ROBOT子锐机器人维修网讯：《我，机器人》上映距今已经12年了，其中描写的智能机器人作为人类管家的世界，与我们还相距甚远。但OpenAI最近的一项技术让我们看到了些许未来的影子。

据MITTechnologyReview报道，OpenAI这家由伊隆·马斯克投资兴办的非营利性人工智能研究所近日使用FetchRobotics研发的智能仓储机器人开发出了一套机器深度学习系统，可以让机器人进行自我学习，掌握如何完成新任务。

本质上说，这个项目是软件创新而非硬件创新，是将算法植入现有的工业用机器人上，让它拥有了在家庭、医院等场所工作的能力。让机器人掌握自主学习能力终于不再是科幻小说里的情节。

其背后的OpenAI公司有众多硅谷企业家的支持，除了马斯克外，连续创业者与投资人PeterThiel、风投公司YCombinator的主席SamAltman等也是主要股东。此外，来自Google的著名人工智能专家IlyaSuskever是公司内的主要项目负责人。

目前，消费机器人市场一片光明。

据BIIntelligence的市场报告分析，从2016年到2019年，消费机器人市场将维持17%左右的高速增长，到19年将成为一个15亿美元，约合100亿人民币的市场。其中，家务与陪伴、家庭娱乐、远程呈现将是三个主要发力点。

据市场研究机构JuniperResearch预测，到2020年，1/10的美国家庭将拥有消费机器人。而目前拥有机器人的美国家庭仅占1/25。

但是，目前的消费机器人领域在产品开发上并没有多少令人耳目一新的产品，大多数设备是依照传统移动终端的系统，曾加距离传感器，本质上没有多少创新，OpenAI在这时放出这项成果非常适时。

自主学习？这不是噱头！

OpenAI使用的这台仓储机器人基于一个被称为Freight的基座，带有2D激光传感器以及一个三维深度传感器，可自行探测空间并移动，用户可以用各种组件对其进行功能拓展。

加上OpenAI所使用的机械臂组件，这款机器人有将近一人高，手臂上的7个关节可以帮助完成各种复杂的动作。此外，这款机器人性能强大，装有第五代英特尔i5处理器、16GBRAM以及120GB固态硬盘。Fetch还开放了API，供OpenAI这样的公司进行研究。

PieterAbbeel是一位来自加州大学伯克利分校的机器人专家，目前供职于OpenAI，他介绍称他们的技术叫做深度强化学习（deepreinforcementlearning），可以绕过一些较为复杂和艰难的编程，让机器人通过一遍一遍的反复尝试学会新技能，就像婴儿学走路一样。

据Abbeel介绍，这项技术运用一种模拟人类神经网络的技术，通过传感器输入让机器人控制自己的动作。每次传感器捕捉到与先前不同的信息，整个控制网络会自动调整参数，朝着目标迈进。多次尝试之后，这款机器人就可以熟练掌握一项工作的流程。

他说，OpenAI目前所使用的技术，与GoogleDeepMind的技术类似，后者即是开发出大胜李世石，称霸围棋圈的AlphaGo的公司。但是OpenAI是第一个将这一技术与实体机器人结合起来的公司。

这种技术在家用机器人领域有非常乐观的应用前景。目前我们所能在市面上买到的机器人功能都非常单一。比如扫地机器人只可以用来探测空间，清扫地面，而通过OpenAI的技术，机器人只需要熟练几次，KUKA机器人维修，就可以学会如叠衣服、扫地等家务。

因此，与传统消费机器人相比，这个机器人功能更多，也更有人性，而传统机器人遇到新情况，其智商上的劣势就暴露无遗。

市面上的家用机器人为何无人认领

目前市面上可以买到的机器人无非是这么几种形态：单一功能的家务机器人、作为电器中控的家居机器人、以及提供家庭娱乐的陪伴型机器人等。

以海尔最近发布的Ubot为例，这款机器人据说可以探测火灾、漏气等灾祸，可以监测家中空气质量、湿度，用自带的语音交互陪伴孩子的老人，并作为家用电器的中控台。

但是就本质上来说，这款设备的智力仍处于智能手机水平，只不过是多加了几个轮子和传感器而已。同时，工业机器人维修，这些机器人往往价格极高，因此很难有市场。

这种现象反映出的问题有两个。

家用机器人的基础机械水准不高，大多数仅可以凭借轮子在空间内移动，除了语音交互提供信息外难堪大用。功能过于单一，而通过将SDK，API开放给开发者难以实现功能的快速增加，工业机器人维修，培植整个生态需要较大投入。

因此，目前市面上的家用机器人可能还有没有亚马逊Echo，GoogleHome这类智能语音助手性价比高。

OpenAI无疑提供了一个很好的解决方案。一方面，他们借用工业机器人，使机器人的机械化提高，让可以完成的任务变得更多了。另一方面，深度强化学习解决了功能单一性的问题，也实现了很多编程难以解决的问题。

对此，代尔夫特科技大学教授JensKober评论称：

从为机器人编程的时代，转到让机器人拥有自主学习能力的时代，这是机器人发展未来的关键里程碑。