Vài ngày sau khi xem một đội quân robot Sawyer nhỏ thả những quả táo giả vào bát nhựa, chúng tôi trở lại Đại sảnh Sutardja của UC Berkeley để chứng kiến một cách tiếp cận khác cho việc học robot. Lần này, đó là một mô hình cũ - PR2, một robot cá nhân chủ nghĩa có mặt khắp nơi từ nhà để xe Willow Garage ngày nay.
Nhóm nghiên cứu của UCB đã cho rằng robot BRETT - đó là Robot của Berkeley để loại bỏ các nhiệm vụ tẻ nhạt. Giống như các robot Sawyer, BRETT có mặt ở đây để tìm hiểu - và hy vọng cung cấp cho các nhà nghiên cứu một số hiểu biết có giá trị về cách chúng ta có thể dạy cho robot cách thực hiện các nhiệm vụ ngu si ngu độn và lặp đi lặp lại mà không cần lập trình nhiều.
Trong trường hợp này, công việc được chọn và đặt - một nhiệm vụ kho hàng quyết định tẻ nhạt đã trở thành cực kỳ khắt khe khi các nhà bán lẻ trực tuyến như Amazon đã đặt khủng hoảng vào các công ty hậu cần. Trong một số kịch bản, robot được dạy để thực hành quá trình thông qua các cuộc biểu tình của con người. Ở những người khác, chúng được lập trình với hàng chục nghìn mô phỏng máy tính.
BRETT, mặt khác, được lập trình để học bằng cách làm - và sửa chữa những sai lầm của chính nó. Pieter Abbeel, Giám đốc Phòng thể nghiệm học tập Robot của Berkeley giảng giải: “Chúng tôi đang đưa rô bốt vào những tình huống có quá nhiều biến thể mà việc lập trình trước hạn vận có thể xảy ra đối với robot là không thực tế”. "Bạn muốn nó học hỏi từ kinh nghiệm riêng của nó."
Trong một bản demo, BRETT được đề nghị thực hiện một câu đố mầm non, đặt một khối phê chuẩn một lỗ trong hộp gỗ. Những cầm trước tiên của robot là vụng về, bỏ lỡ chiếc hộp hoàn toàn. Tuy nhiên, duyệt thử và sai, robot trở nên gần gũi hơn, rút cục đã hoàn thành nhiệm vụ.
"Nó giống như cách một con chó được đào tạo," Abbeel nói. “Bạn nói‘ chó tốt ’hoặc‘ chó xấu ’. Đó là những gì căn bản là những gì đang xảy ra. Từ phản hồi đó, nó bắt đầu tinh chỉnh kỹ năng của nó và nhận được khối đó thành một mở hiệp. ”
0 comments:
Post a Comment