對話RoboCup 2019主席Claude Sammut教授:系統的可靠性比單一的卓越零件更為重要

關於機械人研究,雷鋒網 AI 科技評論此前有過諸多報導。在 CCF-GAIR2018 大會期間,雷鋒網專設仿生機械人、機械人應用兩大專場,諸多國內外知名教授蒞臨現場進行主題演講,此外,雷鋒網 AI 科技評論也與美國普度大學機械工程學院鄧新燕副教授,南京航空航天大學仿生結構與材料防護研究所所長戴振東教授,香港科技大學劉明助理教授就撲翼仿生機械人、壁虎機械人、移動機械人等展開了學術上的深入討論。

醉心於學術研究以及最新技術的同時,還有一項與機械人研究密不可分的項目,那便是機械人比賽。在雷鋒網 AI 科技評論看來,比賽正如推動研究的催化劑,值得科研人員不斷關注與參與。

最近,藉由悉尼 RoboCup 2019 年主席 Claude Sammut 到訪中國的契機,雷鋒網 AI 科技評論就機械人這一話題與他進行了一系列探討。

Claude Sammut 是悉尼新南威爾士大學(UNSW)計算機科學及工程系教授。Claude 教授領導人工智能研究小組,專註於經典 AI 的主題,包括機器學習、知識表示和推理以及認知機械人。他早期的關係學習工作有助於為歸納邏輯編程(ILP)領域奠定基礎。與 Donald Michie 一起,Claude 教授在行為克隆方面做了開創性的工作。他目前的研究重點是開發機械人技術的機器學習技術。

Claude 教授帶領 UNSW 團隊在 2000 年、2001 年和 2003 年贏得了 RoboCup 四足機械人比賽。在 RoboCup 救援機械人比賽中,他帶領的 CAS 團隊在 2009 - 2011 年獲得最佳自治機械人獎。此外,UNSW 團隊的 Runswift 機械人還在 2014 和 2015 年 RoboCup 標準平台聯盟賽中獲得世界冠軍。

對機械人的研究始於機械人比賽

Claude 教授最早的研究從機器學習開始,當他早期進行機器學習研究時,機器學習還不像現今這樣,成為你我他都熟知的名詞。「我們當時是想開發這樣一個系統,這個系統應該是完全透明的,人能夠了解到機器正在學習什麼。」隨後,他開始接觸機械人,由對機器學習的理論研究進入新的領域。

在他看來,RoboCup 比賽給了學術界一個機會,去了解理論在現實世界中是如何應用的。「這一步走得非常有價值。」他如是評價。

從 1992 年開始,來自加拿大、日本的多所研究機構的科研人員便對機械人踢足球進行探索,起草規範和準則,開展了一系列專題討論會。1996 年 11 月,作為 RoboCup 比賽的預演,Pre-RoboCup-96 在大阪 IROS 上舉辦,當時共有 8 支隊伍參賽,隨後,第一屆 RoboCup 比賽在 1997 年與 IJCAI 同期進行,當時共有超過 40 支隊伍參加,取得了巨大成功。

兩年後,Claude 教授開始參與這一比賽,在此後的多屆賽事中帶領團隊拿下諸多獎項。

在 Claude 教授看來,進行機械人研究有兩點魅力。

第一,這項研究本身是一件非常有意思的事情,第二,在研究機械人的過程中,會想出一些有意思的問題。他進一步解釋。「如果你一直去做純 AI 研究,你可能很難了解到在現實世界當中,可能會面臨什麼樣的問題,因為機械人身上的傳感器,可能永遠做不到百分之百準確,電機也不會完全按照我們的意願去活動。研究機械人學會強迫你把 AI 的一些理論應用在現實世界當中,一旦你要考慮到把 AI 應用到真實世界當中,就需要想到一系列的問題,諸如機械人怎樣實現可靠性,怎樣應對環境中的不確定性,怎樣應對一些零部件的損壞等等。這些都使得整個過程可能會非常讓人沮喪,但同時也非常有意思。」

從足球世界盃開始延伸和發展

起初,RoboCup 只研究踢足球的機械人,後來,逐漸擴展至救援機械人、工業機械人和家用機械人,這些機械人比賽也都取得了長足發展。

在各類比賽中,Claude 教授與雷鋒網 AI 科技評論重點談到救援機械人。「一旦出現實際災難,比如地震、火災,賽事組織方就會去觀察、分析機械人在救援過程當中可能遇到什麼樣的挑戰,之後再把這些情景加入比賽中,這就迫使比賽中所有的參賽機械人都要不斷提升自己面對真實困境的能力。」他進一步表示,救援機械人比賽非常具有實際意義。「在福島核電站泄漏期間,當年就有救援機械人在現場進行探測,也非常深入地進入到福島核電站,但是在上樓過程中,因為出現了一些廢墟和障礙,就沒辦法再繼續深入,這個情景被立刻加入到一年之後的比賽當中,現在的救援機械人也能夠在這一場景下做到遊刃有餘。」

Claude 教授還提到,機械人世界盃比賽中最大的一個優勢是標準化的平台,在這個平台上所有的代碼都是開源的,所有團隊在比賽結束之後都可以共享這一平台上面的軟件。這樣,大家就可以從彼此的想法當中借鑒,能夠更快地學習非常多的新技巧,也能在這一過程當中,在編程方面獲得很大的提升。

過去幾十年間,共有來自四十多個國家的團隊參與這項賽事,在 Claude 教授看來,中國隊、荷蘭隊、澳大利亞團隊都是典型強隊。在救援機械人方面,泰國、伊朗表現非常亮眼,日本、美國還有德國在機械人比賽當中也取得了相當優秀的成績。

Claude 教授對雷鋒網 AI 科技評論說道,具備創造力是強隊非常重要的一項特質。此外,在比賽中,能贏的團隊,往往是犯錯最少的團隊。他進一步解釋,對於機械人學科來說,非常重要的一點是,組裝出一個可靠的系統,要比系統只具備某個卓越的零部件重要的多。

機械人的發展還很緩慢,不必擔心終結者里出現的場景

Claude 教授談到,第一屆比賽時,機械人的表現非常不好,不斷地跌倒、再跌倒,隨着後來技術逐漸增強,它們的表現才開始變好。「如果你把整場比賽都看完,你就會發現機械人在比賽中有對球的爭搶,還有一些非常複雜的動作,這些可能在外行觀眾看來,不會覺得多麼複雜,但是我們知道做到這樣的操作有多麼艱難。所有這些變化都是漸進式的,並不是一蹴而就,比如說出現了一種新的傳感器,一種新的電機,我們會把這種新的元件逐漸整合到機械人的設計當中。」

雖然 RoboCup 在這些年間取得了不錯的發展,但 Claude 教授表示,機械和計算層面的兩大因素很大程度上制約了機械人的發展。

在機械方面,因為電機與人類的肌肉在靈活程度上完全不同,所以要讓電機能夠跟人類的肌肉一樣靈活活動非常困難。例如波士頓動力機械人,它基本上靠液壓驅動,需要大量的電,所以機械人需要隨身背着電池,於是重量就會加大,而且也會非常危險。

從計算角度來講,雙足機械人非常不穩定,會經常出現跌倒的情況,所以這就涉及到持續的控制問題。踢足球的機械人看上去可能不會像波士頓動力發展得那麼完備,從控制角度來講,有很多工作要做,它可能需要繞過一些障礙物,這一過程當中涉及到啟動、停止,在轉變方向的時候,還需要保障它不會跌倒,這些都是巨大的挑戰。

對於未來是否會出現像終結者中一樣的畫面,Claude 教授說道,人類完全沒有必要害怕或者擔心那種場景,即便這種事情真的發生,也會在很久以後。「我們現在完全不知道如何讓機械人做到電影里的那種操作。改變肯定是漸進式的,不可能是飛躍式。最終,我相信肯定會有很多智能的機器和機械人,人類也會需要跟那些智能體學會合作,但是我們會有很多時間來適應這種生活方式。」

談到最近的研究,他着重強調了人類和機械人的互動。他表示,直到最近幾年,機械人都是主要應用在工業界,而不是普通家庭中,它的存在並不親民,但是隨着價格逐漸下降,會有越來越多的家庭和辦公場所也能夠應用機械人,所以會出現更多的人機互動。

此外,在機械人研究中,信任也是一個非常重要的研究課題。如果人類不信任機械人,他是不會使用機械人的。要想實現對機械人的信任,首先就要保證機械人是有可預知性的。「人類要了解到自己手上的機械人會按照自己的想法去做出行動,如果它沒有做出行動,人類也會期待機械人能夠做出解釋,為什麼它沒有按照自己的意願活動。」

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