低成本、安全性、專為AI設(shè)計(jì)、VR控制……加州大學(xué)伯克利分校一個(gè)機(jī)器人研究團(tuán)隊(duì)最新研發(fā)的Blue機(jī)器人，無疑讓許多人瞥見了未來機(jī)器人的發(fā)展方向之一。
據(jù)數(shù)據(jù)顯示，全球機(jī)器人銷售在過去五年中翻了一番，但今天在工廠和倉(cāng)庫(kù)中部署的機(jī)器人，性能和配置幾乎與我們幾十年前的機(jī)器人相同。它們既強(qiáng)大又精確，但購(gòu)買成本高昂，對(duì)人類來說也很危險(xiǎn)。
（截圖自：UC Berkely Youtube視頻）
Blue看起來有點(diǎn)像孩子筆下稚嫩的機(jī)器人繪圖：它是由笨重的3D打印部件制成的，有一對(duì)帶有鉗子的人形機(jī)器人手臂，每只手臂有7個(gè)自由度。
Blue機(jī)器人自身重量?jī)H為8.7千克，連續(xù)有效荷載為2千克?？梢栽诜墙Y(jié)構(gòu)化的環(huán)境中執(zhí)行人類熟悉的日?；顒?dòng)，如疊衣服、泡咖啡……
它可以支持研究者使用VR進(jìn)行控制，這一過程對(duì)訓(xùn)練AI機(jī)器人算法非常重要。讓操作員揮動(dòng)手臂，然后可以將手臂一前一后揮動(dòng)。在研究者通過VR設(shè)備操控機(jī)器人的同時(shí)，AI算法能夠?qū)π袨檫M(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，相當(dāng)于人類為機(jī)器人減少了很多試錯(cuò)的過程，讓機(jī)器人快速掌握某項(xiàng)技能。它還可以訓(xùn)練使用人工智能操縱物體，這種控制方法在機(jī)器人中仍然非常罕見。
負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的機(jī)器人專家、UC伯克利大牛Pieter Abbeel希望改變這一點(diǎn)，他說Blue已經(jīng)做到從頭開始構(gòu)建，以利用最近AI改進(jìn)的專業(yè)知識(shí)與積累。“人工智能越來越強(qiáng)大這一事實(shí)讓我們有機(jī)會(huì)重新思考——如何設(shè)計(jì)機(jī)器人，”Abbeel稱，“近幾年，AI已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，這讓現(xiàn)在的機(jī)器人在軟件層面變得更加智能，但硬件上卻原地踏步了很多年。我們需要為如今的AI時(shí)代開發(fā)新的機(jī)器人硬件……降低造價(jià)對(duì)推進(jìn)機(jī)器人研究也至關(guān)重要。”
基于這些想法，伯克利機(jī)器人學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室中的來自不同領(lǐng)域的超過15位研究人員為Blue機(jī)器人開發(fā)了一個(gè)低成本類直驅(qū)驅(qū)動(dòng)（Quasi-Direct Drive，QDD）控制器，構(gòu)建了完整的設(shè)計(jì)范式，可以達(dá)成不受限的自動(dòng)化控制；機(jī)器人可以支持流行的基于AI的控制方法；他們也為機(jī)器人自身的設(shè)計(jì)和機(jī)器人的生產(chǎn)過程做了詳細(xì)考慮，以便降低它的成本。
Abbeel解釋說，目前使用的大多數(shù)機(jī)器人都是功能強(qiáng)大而操作準(zhǔn)確的。他們的動(dòng)作是預(yù)定義的，他們只是一遍又一遍地重復(fù)相同的動(dòng)作，無論是將貨物托盤、焊接車或緊固螺絲擰入智能手機(jī)的邊邊角角。
相比之下，未來的機(jī)器人將具有反應(yīng)性和動(dòng)態(tài)性。他們將能夠安全地與人類一起工作，而不會(huì)打斷或誤傷他們，而不是提前計(jì)劃他們的行動(dòng)，他們將使用相機(jī)和傳感器實(shí)時(shí)導(dǎo)航世界。
“如果你看一下傳統(tǒng)的機(jī)器人，它們的設(shè)計(jì)都是圍繞著非常高精度和重復(fù)運(yùn)動(dòng)的原理，”Abbeel說。“但你不一定需要亞毫米級(jí)的可重復(fù)性。”（能夠一次又一次地執(zhí)行相同的任務(wù)，并且運(yùn)動(dòng)差異小于一毫米。）“人類沒有亞毫米級(jí)的可重復(fù)性。相反，我們用眼睛和觸覺感受，通過反饋來完成工作。”
Abbeel和他的團(tuán)隊(duì)，研究員Stephen McKinley和研究生David Gealy希望Blue能以同樣的方式運(yùn)作。它有一個(gè)帶有深度感應(yīng)攝像頭的中央視覺模塊，其手臂由帶橡皮筋的電機(jī)控制，使其具有靈活性。如果你推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人手臂，就像推著磚墻一樣。但是Blue在擁擠的地鐵車?yán)锔袷且粋€(gè)人：推擠它，它會(huì)“識(shí)相”地移到一邊。
這使得Blue能夠更安全地工作，但也適用于使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種在機(jī)器人學(xué)中變得流行的AI訓(xùn)練方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工作原理是要求代理人完成一項(xiàng)任務(wù)，并在任務(wù)完成時(shí)給予獎(jiǎng)勵(lì)。這基本上是反復(fù)試驗(yàn)，代理人開始時(shí)不知道如何完成目標(biāo)，然后慢慢地自學(xué)。
Pieter Abbeel認(rèn)為，一旦機(jī)器人通過模仿學(xué)習(xí)掌握了某種技能，它們可以更快地通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷將這項(xiàng)技能進(jìn)化，進(jìn)而達(dá)到趨于完美的，這可比普通的編程或者強(qiáng)化學(xué)習(xí)要有效得多。
使用具有強(qiáng)化學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)機(jī)器人可能是昂貴的。它們?nèi)狈`活性使它們變脆且易損。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要時(shí)間來產(chǎn)生結(jié)果，并且由于機(jī)器人很昂貴，成本的迅速攀升與積累可能很快就會(huì)讓人打退堂鼓。
傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人為了順利進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)任務(wù)，通常具備較高的精度和強(qiáng)度，但這就無法保證人類在旁邊工作時(shí)的安全性，同時(shí)也無法勝任更加靈活的工作。因此，協(xié)作機(jī)器人在近幾年應(yīng)運(yùn)而生，旨在將機(jī)器人（精確）的重復(fù)性能和人的能力結(jié)合起來，同時(shí)為了能夠與人類共同工作，協(xié)作機(jī)器人大多進(jìn)行了防夾傷、防碰撞的設(shè)計(jì)。但協(xié)作機(jī)器人的售價(jià)也常常在數(shù)萬美元以上。
這就讓我們見到了Blue可能會(huì)有所作為、大展身手的另一個(gè)領(lǐng)域。在Blue到來之前，伯克利的研究機(jī)器人是由 Willow Garage 建造的 PR2，它也有一對(duì)手臂和鉗子，但制作成本昂貴，在40萬美元左右。相比之下，Blue的材料清單價(jià)格僅為3,000美元。Abbeel表示，該團(tuán)隊(duì)尚未確定最終價(jià)格，但他們希望將目標(biāo)鎖定在5,000美元的范圍內(nèi)。據(jù)其官方介紹，Blue機(jī)器人具備7個(gè)自由度的雙臂機(jī)器人，量產(chǎn)之后價(jià)格有望控制在2000美元以下。
“當(dāng)你愿意放棄亞毫米精度時(shí)，這就成為可能，因?yàn)槟銜?huì)意識(shí)到你不需要基于AI的控制，”Abbeel說。
許多其他研究實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司也在瞄準(zhǔn)這種新模式，希望教會(huì)機(jī)器人如何使用人工智能。Abbeel是其中一家的總裁，一家名為Embodied Intelligence的創(chuàng)業(yè)公司。Kindred AI是一家制造機(jī)器人的公司，可以在倉(cāng)庫(kù)中挑選物品。 Elon Musk創(chuàng)立的研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI使用機(jī)器人手完成了類似的工作，谷歌也在探索機(jī)器人的AI培訓(xùn)。
不過，一些專家對(duì)Blue對(duì)業(yè)界、市場(chǎng)的吸引力程度持懷疑態(tài)度。他們注意到它與Baxter并沒有什么不同——Baxter是另一個(gè)帶有手臂和鉗子的協(xié)同機(jī)器人。去年，Baxter、Rethink Robotics兩家機(jī)器人明星公司都倒閉了，引起一片唏噓聲。
英偉達(dá)的機(jī)器人研究員Ankur Handa表示，Blue的鉗子限制了它可以執(zhí)行的任務(wù)范圍，即使使用AI控制，它的精確度也會(huì)出現(xiàn)問題。“總的來說，我不認(rèn)為他們提供任何特別新的東西，”Handa補(bǔ)充說，Blue機(jī)器人仍然是制造更便宜的機(jī)器人的一步。
但Abbeel看好Blue的未來。該機(jī)器人目前正在小批量生產(chǎn)，但Abbeel希望擴(kuò)大規(guī)模，最終轉(zhuǎn)向委托給Berkeley Open Arms外包制造，以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的量產(chǎn)。第一批目標(biāo)客戶將是研究實(shí)驗(yàn)室和大學(xué)，其中機(jī)器人目前在團(tuán)隊(duì)之間共享，就像20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)一樣。提供更便宜的機(jī)器人將使它們?cè)诟鼜V泛的場(chǎng)景中變得可用，從而提高機(jī)器人研究的產(chǎn)量。
據(jù)悉，2017年，Pieter Abbeel就與陳曦（Peter Chen）、段巖（Rocky Duan）和張?zhí)旌疲═ianhao Zhang）創(chuàng)立了Embodied Intelligence（如今公司名：COVARIANT.AI），旨在借助深度模仿學(xué)習(xí)（Deep Imitation Learning）、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning），開發(fā)AI軟件幫助機(jī)器人更輕易、高效地學(xué)會(huì)復(fù)雜的操作。
更重要的是，Abbeel希望Blue能夠?yàn)槲磥淼募矣脵C(jī)器人提供一個(gè)藍(lán)圖：低成本，靈活，適合人類使用的東西。“這種設(shè)計(jì)完全符合我們的想法，”他說。“未來仍然存在很多挑戰(zhàn)，并不像我們認(rèn)為這個(gè)特定的機(jī)器人會(huì)走進(jìn)家家戶戶。（但）這是一種將我們引向新方向的設(shè)計(jì)范式。”
