人工智能领域和机器人领域的根本区别是什么?

来源:2021-02-16 13:26:26

当你说自己在做机器人的时候,大多数人的反映都是:哇!

曾经有人开玩笑的问道:你是在造一个终结者吗?距离机器人统治人类还有多久?大多数时候,机器人会被自动归类到人工智能的领域内。很多人也会说,你就是在做人工智能啊,现在很火啊。

人工智能和机器人

其实有很长一段时间,我都不太想承认自己在做人工智能相关的研究。因为对于我而言,人工智能在某种程度上都需要引入的算法,无论是监督或非监督式学习,或者强化学习。而我,作为一个控制出身的人,研究领域为视觉伺服控制,我现阶段撰写的算法,都是基于模型的控制算法,如果这种算法可以被称为人工智能,那么是否意味着控制算法都可以被称为人工智能算法呢?

接着我上文的定义,如果必须要使用某种学习算法才能被称作在做人工智能,那么我所了解的,被应用最多的领域是Compur Vision和Natural Language Processing以及强化学习被用作为下围棋(AlphaGo)和打游戏。这些领域和机器人领域的根本区别是什么?

以上领域均不需要与现实世界发生力的相互作用。

无论是文字或是视觉,需要只是一个接收器,将接收到的信号转变为数据,然后通过算法进行处理。所以大多数人工智能领域的是CS出身的人。

机器人领域不一样的是,机器人是一个拥有硬件的实体。硬件是要和环境发生力的相互作用的,例如抓取,行走,操作物品etc。在和环境发生交互的时候,我们大多数时候就需要做物理以及进一步的数学模型,来更好的理解系统和环境发生作用的方式进一步设计相应的算法,所以一个机器人研究者,需要不仅仅是做好一个程序员,他很多时候要是一个工程师,可能需要有、电气或者控制的背景。

有的人可能会说,用机器学习我们可以做model-free control啊,不需要模型我也可以做控制,CS统治一切。就我个人而言在模型存在的情况下(可以推倒),强行用机器学习做model-free的控制是我见过最扯淡的研究方式。

机器人和机器学习

我非常希望了解机器学习算法,尤其今年的ICRA,出现频率最高的词变成了deep learning。

“曾经有一个做机器人和机器学习的机会摆在我面前我没有珍惜,等到失去时才后悔莫及。人生最悲哀的事情莫过于此。如果上天能再给我一次重来的机会,我会对那个教授说三个字:我愿意。如果要在这段研究前加个期限,我希望是一万年”

看过我之前回答的可能知道我在代尔夫特理工的时候,曾经有机会在Prof. Jens Kober手下做毕业论文,结果我放弃去了德国宇航局,最终导致我和机器学习无缘,博士继续做机器人控制。

说实话,我没有后悔。我现在实际研究的问题是非线性的,并且模型很难取得,我开始研究机器学习的算法,去年邀请了Prof. Jens Kober来我的实验室做了报告,今年促成了我博士导师和硕士导师Jens在ICRA见面并且讨论下一步使用强化学习来生成控制算法的可能性。

在讨论过后我对机器学习是有点失望的,当然其实,我应该早有这个心理准备,无论叫上去名字多么fancy,机器学习在机器人控制中,就是在拟合一个(控制器)方程而已。强化学习更是和最优控制(opmal control)的算法非常相似。机器学习不是黑魔法,并且,在我特定的问题上,我暂时并不认为比传统控制算法更有优势,我甚至觉得即使做出来比传统控制算法效果差。

也算是圆了我硕士时候的遗憾,如果最终可以和Prof. Kober合作,我也会继续开展这个领域的研究。

一盆冷水

最后,在机器学习+机器人一片火热的时代,给机器学习在机器人领域的应用泼一盘冷水:

1)机器学习曾经在90年代就火过好一阵子,我的组长Prof. Kheddar经历过那个时代,很多机器人领域的人将机器学习应用到机器人上,但是那个热潮,仅仅持续了几年,由于传统控制算法和系统辨识算法的发展,机器学习+机器人热潮很快退去。

2)我的导师在QUT的Prof. Peter Corke组做访问学者,参加了一个PhD的机器学习的学习小组,他发现很有意思的事情是,大家在谈论起机器学习的时候,都会觉得这是一个非常有前景的领域并且十分令人激动,但是当实际的机器人问题摆在面前的时候,又都会对机器学习的可实用性表示怀疑,或者觉得即使可以使用,效果也不一定比传统控制方法更好。

3)在Darpa挑战赛上,第一名KST团队曾经在赛后review会上被问到是否在机器人上运用过机器学习算法,答案是没有,因为鲁棒性不高。

最后一个例子,也算是给我自己提醒:

我有一位做biped locomotion的同事,有一位博士生在他做完报告以后私下来找他,问道:

“请问biped locomotion领域有没有什么没有解决的问题?我现在希望通过机器学习解决一下”

希望机器学习是解决实际问题的工具,而不是要创造一个问题,然后利用机器学习来解决。

原文标题:思考|当我们在谈机器人和人工智能时,我们到底在谈论什么?

文章出处:【微信号:RoboSpeak,微信公众号:机器人大讲堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。


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