機(jī)器人技術(shù)的下一步：在現(xiàn)場，邊緣推理

WTWH Media的丹卡拉（Dan Kara）在AI World 2019上表示，人工智能使一代人能夠``思考，感知和行動(dòng)''。

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機(jī)器人是AI的關(guān)鍵應(yīng)用程序，除了麻省理工學(xué)院的Julie Shah作了精彩的全體演講外，整條曲目都專門介紹了機(jī)器人技術(shù)中的AI。WTWH Media機(jī)器人和智能系統(tǒng)副總裁Dan Kara概述了構(gòu)建機(jī)器人的一些挑戰(zhàn)，他澄清說，這不是聊天機(jī)器人，而是在現(xiàn)實(shí)世界中起作用的機(jī)器人。他說：“似乎每年都快要到來了，”但今年的風(fēng)潮越來越大。

卡拉認(rèn)為，到目前為止，機(jī)器人技術(shù)是我們?cè)谌斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大部分工作的基矗他說：“直到最近，您才開始將人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到不同的實(shí)驗(yàn)室。” “一次，他們被認(rèn)為是同一件事，因?yàn)槟鞘枪ぷ鞯姆较颉?rdquo; 早期在面部識(shí)別，加速度計(jì)，自然語言處理，超小型相機(jī)等方面的研究來自機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室完成的工作。它們天生具有協(xié)同作用，”他說。

卡拉說，在過去的十年中，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展，認(rèn)知能力，物聯(lián)網(wǎng)，大規(guī)模數(shù)據(jù)和無處不在的連接性方面的進(jìn)步正滲透到機(jī)器人技術(shù)中，為機(jī)器人“思考，感知和行動(dòng)”創(chuàng)造了途徑。

在過去的五年中，我們看到機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)從注重硬件轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅剀浖?ldquo;例如，如果您問運(yùn)行iRobot的人，他們的工程師中的大多數(shù)（超過四分之三）都是軟件工程師。您將在世界領(lǐng)先的機(jī)器人中心看到越來越多的這種情況。” 在期刊文章中，我們看到了相同的趨勢：他觀察到，致力于機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)交叉領(lǐng)域的工作呈爆炸式增長。

卡拉說，物理世界中正在執(zhí)行抓取，操縱，自主導(dǎo)航和定位等任務(wù)的機(jī)器人需要加強(qiáng)學(xué)習(xí)，而有監(jiān)督，無監(jiān)督或半監(jiān)督的學(xué)習(xí)可能更適合于其他應(yīng)用?？ɡf：“更加強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和支持這種學(xué)習(xí)所需的軟件。”

實(shí)際上，Kara解釋說，事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)正在成為鏈接到云服務(wù)的機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）。亞馬遜去年11月推出了AWS RoboMaker：這是ROS的云擴(kuò)展，具有開發(fā)環(huán)境，模擬工具和車隊(duì)管理。RoboMaker提供了從ROS到Amazon后端服務(wù)包（例如，用于語言生成的Amazon Polly）的擴(kuò)展。這些類型的程序包可以輕松地包括面部識(shí)別和對(duì)象識(shí)別，但是它們還沒有冒險(xiǎn)進(jìn)行操縱，抓握或?qū)Ш健ara預(yù)測：“我懷疑這種特定產(chǎn)品將會(huì)到來。”

亞馬遜并不孤單。通過Microsoft的Visual Studio，您可以訪問ROS節(jié)點(diǎn)以獲取功能，同時(shí)以Azure為自然語言處理，對(duì)象識(shí)別，車隊(duì)管理和其他工具。Facebook有一個(gè)名為SciRobotics的產(chǎn)品云，由他們與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同開發(fā)，是這些用于ROS的軟件包的所在地。Google還推出了一個(gè)產(chǎn)品：Google Cloud Robotics平臺(tái)。

程序化團(tuán)隊(duì)合作模型

卡拉說：“我們已經(jīng)從專注于使用單個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)的時(shí)代轉(zhuǎn)移到現(xiàn)在的多機(jī)器人系統(tǒng)以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作的時(shí)代。”

看起來好像一群倉庫機(jī)器人在進(jìn)行復(fù)雜的舞蹈合作，但實(shí)際上我們還沒有?？夏崴髦萘⒋髮W(xué)計(jì)算學(xué)院助理教授邁克爾富蘭克林（Michael Franklin）解釋說，這僅僅是避免障礙。他指出，根本沒有任何障礙。盡管對(duì)機(jī)器人進(jìn)行了編程，使其不能相互撞撞，但他們不知道自己在回避什么，并且它們無法協(xié)同工作。

富蘭克林認(rèn)為，多主體，多團(tuán)隊(duì)的情況非常復(fù)雜-以滑鐵盧戰(zhàn)役的快速歷史課程為證。

富蘭克林說，在機(jī)器人或其他地方的AI并沒有制定戰(zhàn)略。它是被動(dòng)的，始終將自己的任務(wù)大化。他認(rèn)為，我們還沒有建立能夠理解團(tuán)隊(duì)合作精神的人工智能。在團(tuán)隊(duì)中，個(gè)人為了更大的目標(biāo)而犧牲自己。

他提出了一個(gè)基于層次代理的模型，在該領(lǐng)域的邊緣有智能代理。每個(gè)代理都可以訪問從隊(duì)友那里收集的知識(shí)；最重要的是，有針對(duì)該任務(wù)的政策；最重要的是戰(zhàn)略，最后是情報(bào)。但是推理不僅會(huì)自上而下。每個(gè)代理都是一個(gè)智能參與者，可將數(shù)據(jù)反饋給模型。即使通信中斷，邊緣代理也可以處理最新的數(shù)據(jù)。

這是我們?nèi)孕鑼?shí)現(xiàn)的愿景，但Kara認(rèn)為，邊緣智能是機(jī)器人技術(shù)研發(fā)的未來。機(jī)器人-作為高度感測的物理設(shè)備-充當(dāng)邊緣集線器，收集來自其他傳感器的反饋，合并該數(shù)據(jù)并繼續(xù)發(fā)送。

“如果您與云計(jì)算/人工智能或云計(jì)算/機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施參與者中的一些領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行交流，例如世界各地的谷歌或世界各地的微軟，他們會(huì)認(rèn)為機(jī)器人系統(tǒng)只是超感應(yīng)，超智能的邊緣設(shè)備，”卡拉說。

現(xiàn)在重點(diǎn)介紹邊緣推理，并且Google正在研究聯(lián)合學(xué)習(xí)。“所有這些都與我們想要使推理實(shí)際上不在云中完成，而是實(shí)際上在設(shè)備本身上完成這一想法緊密相關(guān)。您會(huì)看到來自Google以及NVIDIA和QUALCOMM以及其他各種廠商的專用處理器都在強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)，”他說。

當(dāng)機(jī)器人從倉庫的籠子里出來時(shí)，這將更加有用。“如果您正在處理稀疏數(shù)據(jù)，那么在建筑物之外的世界其他99％呢，結(jié)合不同類型的模式，需要更多的經(jīng)驗(yàn)來驅(qū)動(dòng)？” 卡拉問。

盡管到目前為止，大多數(shù)重點(diǎn)都放在商業(yè)智能上，但事后事實(shí)證明，現(xiàn)場機(jī)器人技術(shù)將需要不同類型的學(xué)習(xí)和智能。“能夠帶來大價(jià)值的系統(tǒng)類型可以減少事件發(fā)生和反應(yīng)時(shí)間之間的時(shí)間和響應(yīng)。” 他指出，現(xiàn)場機(jī)器人技術(shù)是大的投資。

需要新的學(xué)習(xí)模型（聯(lián)合學(xué)習(xí)，緊急學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)）來訓(xùn)練該領(lǐng)域中存在的系統(tǒng)，并且需要新的硬件和軟件類來支持邊緣推理。

網(wǎng)站標(biāo)題：機(jī)器人技術(shù)的下一步：在現(xiàn)場，邊緣推理
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