發(fā)那科（Fanuc），這家專為工廠生產(chǎn)機(jī)械臂的公司，試圖讓機(jī)械臂在工作中學(xué)習(xí)。
　　得益于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正快速地從研究實驗室邁向工業(yè)領(lǐng)域，現(xiàn)在許多工廠里常見的那些龐大、笨重、單調(diào)的工業(yè)機(jī)器人可能很快就能變得聰明不少。作為世界上最大的工業(yè)機(jī)器人制造商之一，發(fā)那科最近宣布它將與英偉達(dá)（Nvidia）這家專注于人工智能的硅谷芯片制造商展開合作，將學(xué)習(xí)能力添加到其產(chǎn)品中。
　　這次合作的重要性在于，它展現(xiàn)了近期在人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步將如何為制造業(yè)帶來翻天覆地的變化。當(dāng)前的程控工業(yè)機(jī)器人只能非常精確與準(zhǔn)確地完成單一任務(wù)。但是每次當(dāng)生產(chǎn)流程發(fā)生變化時，這些機(jī)器人需要被重新編程，而這是一項十分耗費(fèi)時間同時又有技術(shù)難度的工作。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)則為機(jī)器人重新編程提供了一種新思路：它能通過實踐來學(xué)習(xí)如何完成一項任務(wù)。這項被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)，可以利用控制機(jī)械臂運(yùn)動及行為的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來強(qiáng)化機(jī)械臂的動作，使之盡可能地接近終極目標(biāo)，比如拾起一個特定的物品等。同時，這一過程還可以通過大量機(jī)器人協(xié)同工作并相互分享它們的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)而得以加快。盡管最近幾年機(jī)器人編程已經(jīng)變?nèi)菀琢瞬簧?，但是它們的學(xué)習(xí)能力卻并沒有太多進(jìn)步。
　　英偉達(dá)公司生產(chǎn)的圖形處理單元具有高速并行計算功能，特別適合于深度學(xué)習(xí)。發(fā)那科將在每一臺機(jī)器人內(nèi)部，以及工廠內(nèi)控制所有機(jī)器人的中央系統(tǒng)中使用英偉達(dá)芯片。機(jī)器的訓(xùn)練過程將輸入被英偉達(dá)稱之為“超級計算機(jī)GPU”的中央系統(tǒng)中，并利用機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)將訓(xùn)練好的模型傳送到執(zhí)行動作的機(jī)械臂中。
　　“具有高度智能的復(fù)雜機(jī)器人可以以多種方式執(zhí)行任務(wù)，這將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并需要非常強(qiáng)大的計算能力來處理這些數(shù)據(jù)，”英偉達(dá)全球運(yùn)營副總裁大崎正孝這樣評論道。
　　發(fā)那科生產(chǎn)了非常多樣化的工業(yè)機(jī)器人，并在汽車工廠、電子和食品生產(chǎn)設(shè)備等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前，公司已經(jīng)逐步將其機(jī)器人連接到云系統(tǒng)中，并且一直在摸索利用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步來實現(xiàn)機(jī)器人的改進(jìn)。
　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人研究領(lǐng)域一個特別熱門的研究方向。谷歌使用這項技術(shù)搭建了一款可以教電腦自己學(xué)會下圍棋的程序，并且成功達(dá)到了超一流水準(zhǔn)。教會一個機(jī)器人擺弄物品或者完成其他任務(wù)，就像下圍棋一樣，很難靠人類手工編程實現(xiàn)。
　　物聯(lián)網(wǎng)頭腦（Brain Of Things）公司創(chuàng)始人以及機(jī)器學(xué)習(xí)專家阿什托什?賽黑那（Ashutosh Saxena）先生表示，創(chuàng)造條件讓工業(yè)機(jī)器人共享數(shù)據(jù)是一個非常重要的思路。他說：“此前這樣的機(jī)器人在設(shè)計時并沒有考慮數(shù)據(jù)共享。深學(xué)習(xí)是特別適合處理工序的變化，而不需要大量的人工編程?！?BR>　　亞利桑那州立大學(xué)負(fù)責(zé)機(jī)器人學(xué)習(xí)實驗室的助理教授楊業(yè)洲（音譯，Yang Yezhou）評論到，“可以看出來，現(xiàn)在有一個可以將人工智能學(xué)習(xí)社區(qū)和傳統(tǒng)工廠機(jī)器人制造商之間協(xié)同起來的好機(jī)遇”。但楊教授同時提到，因為沒有人擁有給機(jī)器人編程的經(jīng)歷，這將使得操作人員深入了解系統(tǒng)如何實際工作充滿困難。
　　“研究人員們把機(jī)器人看做一個黑盒子”，楊教授說?！暗侨绻龅絾栴}了怎么辦？我們需要某種形式的接口。我相信，在可解釋性方面，還有許多工作要做?！?BR>　　發(fā)那科一直在研究利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來改進(jìn)機(jī)器人，以前它曾與一家名為首選網(wǎng)絡(luò)的日本公司合作。其他企業(yè)也嗅探到為新一代機(jī)器人開發(fā)人工智能所具有的巨大潛力，其中不僅包括工業(yè)機(jī)器人，還包括可能在工作場合以及家里工作的機(jī)器人。