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从云端下凡才是王道:软体不只已吃掉全世界,也要吃下机器人的大

2020-06-17

从云端下凡才是王道:软体不只已吃掉全世界,也要吃下机器人的大

现今机器人依旧尚未在全世界流行起来,不过多亏了云端的发明,将有机会将机器人的发展推向高峰。在以下的文章,作者(柏克莱大学工程教授Ken Goldberg)将会解释现代科学家该如何利用无线网路、Big Data、机器学习、开放资源还有网路资源操作在机器人上,使得它们能够协助人类办好大小事,举凡开车、做家事甚至到动手术。(以下以作者第一人称撰写)

历史上首个互动装置 —— 远端园艺机器人在 1996 年 就已崛起

当时网路才刚问世,我是南加大机器人实验室的一个年轻教授,负责带几个研究生。有一天他们来我的办公室并且给我看了一个东西,着时让我大开眼界,他们打开我的桌电并用了当时唯一的浏览器 Mosaic,浏览了当时的第一个网站,以及视讯镜头的运用。

当天,我和我的学生脑力激当到深夜,讨论该如何将这个点子套用在机器人上,我们认为通俗的视讯镜头範围太过固定,视讯者无法看到对方的整体环境,于是我们想何不将视讯镜头放在我们的机器人上,并使用网路随时远端操控我的机器人。

我们常想为何老是要让机器人干些无聊的事?与其让它只会堆东西,何不让它成为园丁?我们拿了一个装有镜头的工业用机器手臂,也设定了灌溉系统再加上一个喷嘴,使得它能够轻易灌溉以及播种。我们也特别架设了一个互动网站,让所有人可以即时观察它从事园艺的过程,同时还能利用网路远端操作这个机器人手臂,打造自己的花园。

从云端下凡才是王道:软体不只已吃掉全世界,也要吃下机器人的大

短短几个礼拜,我们的互动网站吸引了上千人到访,许多人也在我们的聊天室留了不少正面的评论,有些甚至拜託其他人帮他们照顾几株花草因为他们正要去度假呢。面对这个机器人的人气飙升,其实我和我的学生们都很讶异,毕竟我们都认为园艺在网路上会是最不吸引人的东西。

大家使用我们的机器手臂超越其他种类机器人

我们创造的远端园艺机器人是历史上首个互动装置,MIT Press 甚至发行两本关于这个机器人的书,之后越来越多的装置及系统懂得和网路做连线。

从云端下凡才是王道:软体不只已吃掉全世界,也要吃下机器人的大

自从那时,机器人领域开始扩大,现在有大概 5 百万种服务型机器人例如 Roomba,还有超过 3000 个机器人在世界各处的手术房中协助手术进行。

当微软第一次将 Kinect 3D 运用在游戏上,也间接促成机器人领域的大突破,因为它给了机器人一个较低成本的方式使用 3D 点云,帮助机器人可以导航及操作。

不过对于机器人来说,摺衣服、洗碗等家务事依旧太过困难,它们无法任意地控制四肢,而我相信云端将会是解决这类问题未来的关键。以 Google 的机器车为例,这辆车就是使用网路进入 Google 庞大的数据库,以获取 Google map、街景及卫星等资料,再利用 GPS 定位、3D 感应以测量安全距离。

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云端机器人的五个要素

Big data

2012 年的独立电影 Robot & Frank,以独特的角度描绘未来机器人的全景,电影内容大概是讲一个老人因为记忆退化的关係,所以家人寄了一个机器人给他帮他打理生活大小事。我看到了这个影片,就梦想我的未来会有一台一模一样的机器人伴我在左右,除了打理家务、也时刻维持我仅存的记忆。

但问题是儘管机器人接触的事务多了、能够记住的模式也多了,但当它接触到陌生的问题,它依旧无法处理。所以它需要随时更新,具备庞大的知识库,但把所有的数据都存在它身上是不可行的,所以这时候就需要云端的技术插手,毕竟 Big Data 将是未来的重点趋势。

云端运算

机器人现在使用的计算方法称为 Belief Space,机器人解决问题时后台需要庞大的数据库,帮它处理问题及分析,而这也需要云端运算的帮助。

开放资源

现在有个有趣的机器人发展软体简称 ROS,也就是机器人操作系统 (Robot Operating System),这是专属机器人的开放资源软体,当某人有了一个新的运算方法,它可以利用这个软体快速分享给全世界的研究者,所以机器人将来势必会在开放资源的範畴中,研究者共同分享有关机器人的 Code、设计以及数据。

机器人之间的互相学习

其实这有点类似开放资源的模式,只不过不是研究者之间的知识交流而是机器人之间,他们互相分享数据和 Code,加速彼此的进步。

群众外包 Crowdsourcing

当机器人遇到困难时,可以请求人类的帮助。当机器人遇到困难时,无法处理也无法从其他机器人身上学到解决方法,他就可以转向人类请益。

机器人现在被视为具备有限计算以及记忆的独立系统,但云端机器人改良了旧版机器人的不足,运用网路交换彼此的数据和 Code 后,云端机器人能为人类做到的事,真的令人振奋!

(资料来源:Medium; 图片来源:CJ Isherwood,CC Licensed)


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