丽莎老师讲机器人之谷歌大楼里的垃圾分类机器人

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在参观谷歌的某实验室时，研究人员倒掉咖啡，把杯子放在了一个标有「罐头和瓶子」的托盘上。20 分钟后，一个只有一只手臂、高达胸部的轮式机器人疾驰而过，并用装在它扁平脑袋里的 3D 摄像机，观察着杯子。然后，它伸出手臂，用两个结实的黄色手指，把这个错误的杯子，移到旁边标签为绿色的托盘上。

这简直就是个可以走出动画的瓦力啊！

这个可以识别垃圾的机器人，来自于一个名叫「Everyday Robot」的项目。

众所周知，垃圾识别类的机器人项目已开发多年，但是在公共领域应用的思考，对于 X 来说才刚刚开始。

应用从自己家开始：

一些新机器被成圈地放置在垃圾站前，供二楼的工作人员使用。用来练习他们的导航，和将垃圾从堆肥和垃圾填埋场垃圾中分类回收的能力。

另外一些相同设计的机器人，则被安排在 Alphabet 大楼附近。项目的核心恰恰在于大楼的二楼。

近 30 个灰色的单臂机器人在各个工作站上劳作。每个人站在装满垃圾的三个托盘前，一整天都在把垃圾分配到不同的托盘里，分为「堆肥」和「填埋」，以便回收。

当机器人把所有东西都放好后，它会在每个托盘上抬起一个把手，把分类好的垃圾倒入下面的垃圾桶里，然后，一个人类主管会把新一批垃圾，分给他们继续分类。这个系统被命名为 playpen。

背靠谷歌母公司 Alphabet，成立于 2010 年的这个实验室，曾不时冒出过一些如太空升降梯、气球上网、海水提炼燃料、智能眼镜等天马行空的想法，但他们有一个目标：系统化挑选有前途技术。这个创意工厂坚持三个重要条件，排除那些 99% 的跨不过「高门槛」的项目：

1. 必须是解决能够影响数百万甚至数十亿人的大问题

2. 必须提出彻底解决这个问题的办法

3. 必须有突破性的技术来解决问题。

这么看来，垃圾分类机器人也许就能实现以上三点中的其中一点。

2 如何创造「瓦力」

领导实验室机器人项目负责人希望有一天能制作出帮助老年人在家里更独立生活的机器人版本

垃圾分类不是项目的最终目标。研究人员想尝试制造能够和普通人一起生活，帮助人们在日常生活中度过难关的那种，这就是该项目的「登月计划」，一个实验室自我神化的代指。

垃圾分类被视为一项对于便利的挑战，被用来验证该项目的方法，以便于创造更具能力的机器人。它利用与谷歌合作开发的人工智能软件，制造出可以通过在职体验，学习复杂任务的机器人。希望能使机器人在技术上减少对人类编码的依赖，并能快速适应复杂的新任务和环境。

这个移动错位咖啡杯的机器人使用了一个控制系统，即前文提到的 playpen。该系统是由数十个机器人，耗时五个月，通过收集每周五天的垃圾分拣经验，磨练而成。员工们通常把大约 20% 的垃圾放错位置，而这些机器人可以将这一比例降低至 4% 以下，来帮助 Alphabet 实现山景城的回收目标。

传统意义上，机器人遵循人类编码员编写的特定指令。通常，机器人会在工厂等受控环境中工作。但是，在家中或是办公室里，帮助人们的机器人面临着太多环境的变化，而编码人员无法预测，或是对这些变化作出对响应。

机器人偶尔会在垃圾站之间来回走动。偶尔从他的办公室经过。这样也能看出项目目前的进展和局限。同时每一个机器人都有至少一名员工的看护，如果出了什么问题，可以按机器人脖子上的红色按钮停止他的行动。

「Everyday Robot」项目最早开始于 2013 年。

2013 年，谷歌高管、安卓（Android）联合创始人安迪•鲁宾（Andy Rubin）辞去了该公司 Android 移动软件部门的领导职务。在他离开之前，该部门进行了一些引人注目的收购：这些初创公司的技术从全人形机器人到工业机器手臂等，其中包括 MIT 分支的波士顿动力（Boston Dynamics）。

疯狂地用公司支票给机器人消费的行为，让谷歌开始认真做起了机器人。

2016 年，布朗多加入了实验室。就在他刚刚加入之前，Alphabet 的领导们认为实验室是其脱节机器人技术孵化的最佳场所（波士顿动力公司于 2017 年被出售给日本软银集团。）

也许是因为实验室是世界上唯一一个鼓励、甚至要求定期探究荒唐想法的组织。

实验室曾悄悄地探讨过太空升降梯和冷核聚变方案，放弃了尝试过的磁悬浮式的悬浮滑板、海水燃料设计；但他们也成功制造了能配送空气动力套件的无人机，用各种各样方式生产的自动驾驶汽车，以及设计了通过眼泪就可以测试糖尿病患者血糖水平的隐形眼镜。

尽管项目拦截率高达 99%，他们还是出产了 Waymo 无人驾驶、Google Watch、Dandelion 地热能源以及 Verily 医疗等「毕业项目」。

根据今年 3 月的一份报告显示，谷歌显然正在重新涉足机器人领域。X 的领导层利用谷歌的机器人「残羹剩饭」创建了多个「登月项目」。由布朗多领导的 Everyday Robot 是第一个被公开的。其新机器人也在学习如何抓取，但谷歌的工作似乎与日常机器人有所不同。

谷歌的人工智能研究小组参与了这一「赌注」。它专门研究机器学习算法，从示例数据中获取技能，并在大约五年前开始将其应用于机器人控制。X 工程师在这个项目上进行了合作，并托管了硬件。

这项合作的第一个成果被称为「手臂农场」。

14 个工业机器人手臂，简单地把握住的一些钢笔、毛绒玩具和画笔等杂物放在装满的托盘前。研究人员编写了一些初始代码，指导机器人抓取物体，并让它们一遍又一遍地执行。他们成功和失败的数据都会提供给机器学习的算法，逐渐完善机器人的能力。经过两个月 80 万次的尝试，它成功地抓住了 80% 以上的物体。

Alphabet 公司正在其两栋大楼内测试垃圾分类机器人，他们在那里进行查房，检查垃圾是否正确分类

Everyday Robot 的负责人希望有一天能制造出一个能帮助老人的机器人。但他也承认，这样的事情可能要过几年了——所以目前看来，机器人在分类垃圾方面会不断进步。

X 和 Google 后来增加了一种称为强化学习（reinforcement learning）的技术，被应用于棋盘游戏 Go 中并历史性地击败一名冠军。还被用来和来自 arm farm 的数据结合，这部分数据来源于与机器人在模拟实验室中的数字双打。结合仿真数据，七个实体机器人不到一天的工作，就为系统提供了足够的数据，使系统可以在 90% 以上的时间成功地抓取物体。

X 的 playpen 系统中的机器人，为这种方法的改进提供了动力。

他们每天一遍又一遍地分类和抓取垃圾。到了晚上，在一些如 X 实验室两倍的建筑中，收集更多的经验。这两项工作的数据结果，每晚都被用于调整控制系统的算法。经过质量控制检查，以避免流氓机器人。每星期或每两个星期控制系统都会得到一个升级。

自 6 月份开始，这些机器人已经将他们分类的错误率减少到 3.5%。在这个过程中，机器人开发出了更可靠的方法。当物品被它们击倒时，它们可以更好地将手指放在杯子和罐头之类的物品上，抓起来。花在 playpen 上的时间，可以看出一些惊人的技术复杂度。playpen 的机器人有时会使用滑动或搅拌动作来移动物品，这种方式更便于它们看到和抓取。

在 playpen 中，一个机器人抓向稀薄的空气，而不是它看起来要瞄准的碗。不受受惊，它其实真正放下它的动作。有时它们也会和托盘边缘发生碰撞，或摸索物体。如果一个机器人失去了一根手指，监督它的工程师会立马挥舞着螺丝刀跳起来。

为该项目定制的机器人，结合了由 Waymo 开发的 3D 激光扫描仪或激光雷达等高端部件，以及广泛使用的塑料，这会使未来的商用版本更加实惠。这项工作也正在进行中。

X 公司有一个机器人法医小组，全天致力于找出机器的故障。

当机器人被引入第二座 Alphabet 大楼进行测试时，它们为什么拒绝移动。结果表明，建筑物天窗的光线，使机器的传感器在地板上产生幻觉。

「机器人的症状常常让人有些困惑，最大的疑惑在于，机器学习是否真的能让机器人完成许多不同的日常任务。

「每个人都有这样的直觉，学会了分类垃圾，于是现在又能更快地学会下一件事，也许还能摆好桌子。」

尽管 X 实验室和他人取得了令人鼓舞的成果，但还没有人证明直觉是正确的。

没有确凿的证据表明，机器人技术中的任务之间存在大量的转移。「也许人们还没有建立一个足够大的实验来实现它。」

如何证明花几个月时间学习的垃圾分类，将有助于他的机器人更快地完成其他任务，是他团队 2020 年优先的任务之一。

当被问及在多久之后，日常机器人才能成为有用的帮手时，实验室负责人希望在不太遥远的一天，这样的机器如何帮助像他母亲这样的一类人——他母亲已经 81 岁了，每天靠看护维持正常生活。

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