發(fā)布日期：2019-02-01

　　科技日報華盛頓1月30日電 （記者劉海英）美國哥倫比亞大學(xué)研究人員在機器人研發(fā)方面取得重大進展，他們開發(fā)出的機械臂，能夠在沒有任何物理學(xué)、幾何學(xué)和運動動力學(xué)先驗知識的情況下自建模型，來思考和適應(yīng)不同情況，處理新任務(wù)，以及檢測和修復(fù)自身損傷。相關(guān)研究30日發(fā)表在《科學(xué)·機器人》雜志上。

　　數(shù)十年來，擁有自我意識的機器人一直是科幻小說家熱衷的素材，但到目前為止，現(xiàn)實世界中自動控制機器的運作還都依賴人類為其建模。如果想讓機器變得獨立，迅速適應(yīng)一些無法預(yù)見的場景，首先需要讓它們學(xué)會模擬自己。

　　在新研究中，研究人員設(shè)計了一個四自由度鉸鏈?zhǔn)綑C械臂，該機械臂一開始會進行隨機移動，收集大約1000條移動軌跡數(shù)據(jù)，然后通過深度學(xué)習(xí)，自建模型。最初的自建模型非常不準(zhǔn)確，機械臂不知道它是什么，也不知道它的關(guān)節(jié)是如何連接的。但經(jīng)過不到35個小時的訓(xùn)練，這個自建模型就可以與真實的機械臂高度一致。

　　研究人員測試了這一機械臂執(zhí)行取放任務(wù)——抓住物體并將其放入一個容器中的能力。在閉環(huán)控制系統(tǒng)中，機械臂的成功率為100%。而在沒有任何外部信息反饋、完全依賴內(nèi)部自建模型的開環(huán)系統(tǒng)中，機械臂的成功率也達到了44%。此外，研究人員還測試了機器臂自檢損傷的能力。他們用一個3D打印的變形組件來替代機械臂原有組件，而機械臂檢測到了這一變化并重新訓(xùn)練了它的自建模型，最終機械臂的性能幾乎沒有受到影響，同樣很好地完成了取放任務(wù)。

　　研究人員指出，自建模型的能力是機器人擺脫所謂的“狹義人工智能”限制，獲得更強大能力的關(guān)鍵。雖然新研發(fā)機械臂的自建模能力還無法與人類相比，但相關(guān)研究向研發(fā)出擁有自我意識的機器人邁出了重要一步。

　　同時研究人員也警告稱，使機器擁有自我意識的技術(shù)雖然能產(chǎn)生更有彈性和適應(yīng)性的系統(tǒng)，但也意味著某種程度的失控，需謹慎對待。

來源：科技日報