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械臂最近有点忙：OpenAI教它玩魔方，DeepMind让它搭积木！

百家作者：新智元 2019-10-23 03:54:51

AI WORLD 2019 世界人工智能峰会精彩重放！

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【腾讯科技】

客户端：https://view.inews.qq.com/a/TEC2019101600718500

PC 端：http://v.qq.com/live/p/topic/74606/preview.html

【海淀融媒】

https://m.toutiaoimg.cn/i6748195040323062540

【新浪科技】

http://video.sina.com.cn/l/p/1728577.html

新智元报道

编辑：大明

【新智元导读】一周前OpenAI刚教机械臂解魔方，今天DeepMind就用机械臂搭起了积木。DeepMind利用智能体迁移学习，将虚拟环境中的知识转移到现实中的机械臂，效果显著，机械臂搭积木的成功率从基线方法的12%猛增至62%。来新智元 AI 朋友圈和大咖一起讨论吧～

教机械手搭积木的最简单方法是什么？DeepMind的研究人员最近就在研究这个问题。

只要想用AI解决问题，总是需要大量数据，而目前的机器人技术很难获得这些数据。即使假设有足够的数据来训练机器学习模型，但如果没有人工注释，再多的数据往往也是没有用的。

不过，DeepMind研究人员开发出了一套可以在模拟环境中从观察中学习的系统（MuJoCo），并将学习的知识迁移至现实世界中。在一份详细介绍他们研究的预印本论文中，他们声称新方法可以指导模拟环境下基于视觉学习的智能体，仅用五个小时的非标记数据，教会了现实世界中机器臂如何搭积木。

上周，OpenAI刚刚发表了一篇论文，研究了将AI模型学习到的技能从仿真智能体转移到现实世界中的机器人的方法，以解决“解魔方”这类任务。这项研究采用了结构复杂的机械手来操作魔方。

而DeepMind团队本次的任务是“搭积木”，他们使用的是功能相对基础的Sawyer抓手。

来看一段视频演示：

研究人员采用两步适应程序。首先，利用模拟环境来学习一种策略，该策略可通过合成图像和本体感知（位置和运动的感知）来解决“堆积木”的任务。任务由两个智能体程序（分别是：可访问模拟器状态的、基于状态的智能体程序，以及使用原始像素观测值的、基于视觉的智能体程序）同时进行训练，由前者为后者提供用于强化学习的数据。