丽莎老师讲机器人之机器人可以自学单手解魔方了

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最近伊隆·马斯克创办的人工智能组织 OpenAI 展示了机械手 Dactyl ，已经学会了单手解魔方，而这项技能是 Dactyl 自学而成的。
在视频中可以看到， Dactyl 解魔方的手法还稍显笨拙，需要花费 4 分钟左右才能完成，这比起熟练的魔方高手还是有很大差距。但解魔方的手速并不是 Dactyl 新能力的重点，而是这意味着我们距离理想中的 AI 机器人更近一步了：那是一种可以通过学习执行各种现实任务的机器人，而且无需经过长达数月到数年的训练，甚至无需专门编程。
实际上，机器人解魔方并不是什么新鲜事。2016 年半导体制造商英飞凌制造的一个机器人，能在不到 1 秒钟之内复原一个魔方，远远超过了人类的最快纪录。两年后麻省理工学院开发的一款机器人把将这个时间缩短到了 0.4 秒。
但这些机器人的形态大都和人手很不一样，这样的设计也注定了无法完成更多不同的任务。而 Dactyl 采用的是模仿人手的 24 关节机械手，研究人员希望 Dactyl 能学习如何像人类一样来控制这些关节。
其实很多机器人都能轻易解魔方，但 Dactyl 与这些机器人最大的不同在于，那些机器人是制造出来专门用于解魔方的，但 Dactyl 却能完成更多任务。
研究人员正在尝试制造一个通用的机器人，能像人手一样完成多种操作，而不是局限于某项特定任务。
Dactyl 真正了不起的地方不在于能单手解魔方，而是如何学习这项技能的过程。因为在整个过程中，研究人员其实并没有专门为机械手的操作进行编程，一切都要靠 Dactyl 自己领悟。
而要让机器人「自学成才」则离不开人工智能。Dactyl 采用的是一种在虚拟环境中进行的深度学习模型，这种虚拟环境的训练模式有一个好处，那就是不会耗费现实世界的时间，此外还不用担心机器人在训练中摔坏或者伤害他人。
Dactyl 在虚拟世界中积累数万年的训练经验，但在现实中只过了几个月时间，颇有点「山中方一日，世上已千年」的感觉，这种训练方式大大缩短了 AI 的学习时间，背后则需要数千个超高性能的 CPU 和 GPU 同时运行。
通过这种训练而成的 Dactyl 还能自行应对各种突发状况，比如在解魔方过程中研究人员不断用一些物体去戳它，还用纸屑和泡沫进行干扰，但 Dactyl 依旧能完成任务，而在训练中没有模拟过这种情形。
现在机器人之所以无法像人类一样掌握多项技能，是因为机器人要完成一项简单的任务，也需要大量的训练，完成新任务则要从头开始训练，即便是波士顿动力的网红机器狗也无法实现自主操作，如果没有专门编程和人工干预连基本的动作都难以完成
但如果机器人的 AI 算法可以像人类一样建模，就能快速掌握多项技能。正如 OpenAI 所说，Dactyl 是迈向未来机器人的一小步，但却至关重要，能让人工智能不再依赖人类，代替人类完成更多复杂的体力劳动。

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