日本一家科技初創(chuàng)企業(yè)正在利用深度學習技術，教兩臺機器做一項人類的簡單工作，但對機器人來說卻是一項令人驚訝的棘手任務——打掃臥室。
雖然對人類來說，這似乎是一項基本的、單調(diào)乏味的任務，但機器人發(fā)現(xiàn)這類工作出奇地復雜。日本一家科技初創(chuàng)企業(yè)正在利用深度學習，教人工智能如何處理兒童房間里的混亂。
深度學習是一種算法，它受到人類大腦的啟發(fā)，從大量數(shù)據(jù)中學習，從而能夠執(zhí)行復雜的任務。
有些任務對機器人來說很容易，比如日復一日地以完全相同的方式焊接汽車底盤，因為這是一個重復的過程，機器不會像心懷不滿的員工那樣感到無聊。但他們能完成的任務范圍仍然有限，因為當他們面對一個混亂無序的世界時，他們會感到困惑，無法實現(xiàn)自己的目標，因為算法失敗了。這限制了他們在工廠里所能完成的任務，因此，用于自動駕駛汽車和智能工廠的人工智能，現(xiàn)在正被用來教他們?nèi)绾螒獙靵y。
在東京的一個地下室里，來自Preferred Networks的研究人員一直在應用一種人工智能來教機器人如何處理無序的物體——或他們從未見過的東西。他們必須辨認出每一件物品，并把它們散落在房間的各個角落，然后想辦法把它們撿起來，最后，把它們放進合適的箱子里。該公司表示，這些機器人工作緩慢，很容易被他們不知道的東西打敗。例如，他們沒有認出一只襪子，這只襪子比它以前遇到的襪子更大，顏色更鮮艷。盡管如此，該公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官西川元(Toru Nishikawa)希望在“五年內(nèi)”開始銷售這種清潔機器人。
該公司的投資者包括日本發(fā)那科公司(fanuc)，該公司的機器人手臂在世界上許多最先進的工廠執(zhí)行任務。西川說，技術正在顯著進步，不僅要學習軟件，還要學習硬件，這將變得更加重要。自2015年起，發(fā)那科與Preferred Networks結成研究聯(lián)盟，將深度學習技術應用于工業(yè)機器人的細化和改進。國際機器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics)的數(shù)據(jù)顯示，過去5年，工業(yè)機器人的銷量增長了一倍以上。
《世界機器人新報告》顯示，2017年全球機器人出貨量達到創(chuàng)紀錄的38.1萬臺，同比增長30%。占2017年總銷量73%的五大市場分別是中國、日本、韓國、美國和德國。