加拿大创业公司想做VR加AI的新型人工智能技术
据国外媒体报道，一家取名为KindredAI的谜样加拿大创业公司在利用人工虚拟现实“一行”来教导机器人继续执行新任务。它的最终目标是建构一种新型的人工智能技术。通过给机器人筛选配戴虚拟现实头盔和握运动跟踪控制器的人类“一行”，Kindred教导它们如何超强较慢地继续执行比较棘手的灵巧型任务。 该技术让人们可以一瞥未来人类可以如何跟机器实时协作，展出如何通过利用人类的能力来增强自动化系统的功能。
据国外媒体报道，一家取名为KindredAI的谜样加拿大创业公司在利用人工虚拟现实“一行”来教导机器人继续执行新任务。它的最终目标是建构一种新型的人工智能技术。通过给机器人筛选配戴虚拟现实头盔和握运动跟踪控制器的人类“一行”，Kindred教导它们如何超强较慢地继续执行比较棘手的灵巧型任务。
该技术让人们可以一瞥未来人类可以如何跟机器实时协作，展出如何通过利用人类的能力来增强自动化系统的功能。尽管业界广泛忧虑机器人和人工智能将不会偷走人类的工作岗位，但还有很多事情机器还是无法胜任。
该公司上周向《麻省理工科技创业》（MITTechnologyReview）展出了该项技术，称之为计划未来几个月发售一款面向零售商的产品。它的长年雄心甚至更加宏伟。Kindred期望，该项人类辅助自学将不会促成一种全新的、更为强劲的人工智能技术。
Kindred由加拿大本拿比的量子计算出来公司D-Wave名门的几位人员创办。它目前在测试一些常规的工业用机器手臂，这些机器手臂需要较慢而可信地捕捉和摆放无法抵肩的物品，比如小件的衣服。
有时候，它们必须催促人工团队获取协助，该团队不会利用虚拟现实硬件来理解它们遇上的挑战，然后临时掌控机器手臂。“一行需要看见机器人所看见的，听见它所听见的，感觉到它所感觉到的。当一行行动时，那些动作也不会让机器人动起来。”Kindred牵头创始人兼任CEO、D-Wave牵头创始人乔第·罗斯（GeordieRose）回应，“这让我们需要给机器人展出如何像人类那样行动。
人类在各种机器人掌控上都不是最较慢或者最擅长于的，比如将物品放到特定的方位，但人类还是最擅长于搞懂棘手或者意料之外的状况。”Kindred的系统用于数个机器学习算法，不会尝试预测哪一种算法不会带给最差的结果，比如最能协助手部物品。如果没一个算法可带给低成功率，但系统就不会催促人工协助。
最重要的是，这些算法不会自学人类掌控员的动作。为了构建这一点，该公司使用一种增强自学技术。该技术牵涉到通过试验和增强不道德来构建特定的目标。罗斯称之为，该系统手部小件衣服的速度超过人工分开操作者的两倍，如机器人独立国家操作者，则难以完成任务。
一个人员还可以同时操作者几个机器人。罗斯补足道，Kindred在探寻各种人工参予的系统，从只是让人页面图片来给机器人展出手部点的系统，到掌控人形机器人的全身外骨骼。他说道，一行一般来说是自学如何有效地掌控远程的机器人系统。
技术启发来源该技术的研发启发来自于前D-Wave高级研究员、Kindred首席科学官苏珊娜·吉尔德兹（SuzanneGildert）。该公司高调运营了几年时间，但随着吉尔德兹递交的专利申请细节浮出水面，它引发了注目。
该专利叙述的是一个融合有所不同遥控操作者和机器学习技术的机制。的确，Kindred对于其技术的愿景或许早已相比之下多达研发更加擅长于整理东西的机器人的范畴。“我们的点子是，如果你需要进行时间充足宽的研究，如果你有某种AI系统在后台自学，那么你也许可以尝试很多有所不同的AI模型，想到哪些模型的训练效果更佳。
”吉尔德兹说，“我的点子是，如果你需要让人类通过机器人来展开展示操作者，那机器人没理由无法自学得像人类那样。”最引人注目的是，Kindred的专利甚至叙述了让这类系统由诸如猴子的动物掌控的可能性。吉尔德兹回应，这只是个点子，公司目前还没雇佣猴子。然而，她透漏，公司倒是有只机械猫，经过增强自学技术的训练，它需要在办公室里四处休息。
潜力与挑战共存Kindred还有个不同寻常之处：几位创始人都是物理学家，而不是机器人学家或者计算机科学家。不过罗斯认为，这带给了独有且有价值的视角。“对于计算机科学家来说，仿真和现实世界之间的界线有时候很模糊不清，”他说道，“而我们则十分喜好在现实机器人身上做到我们在现实世界中会做到的事情。”Kindred的解决方案或许具有极大的潜力。
加州大学伯克利分校研究机器学习和机器人的教授尼克·戈德伯格（KenGoldberg）回应，人类技能将不会大大加快机器人的自学速度。于是以研究将类似于技术应用于机器人手术的戈德伯格补足道，让机器人自学人类是一个十分活跃的研究领域。“我指出它在机器人学领域是众多机会，”他说道，“让人类来样板有相当大的益处。
”不过，通过人工遥控操作者来自学的技术挑战不堪称极大。麻省理工学院研究遥控操作者人形机器人的副教授SangbaeKim认为，将人的掌控同构到机器动作上，是件极为简单的事情。“第一个挑战是，通过将刚性构件可选到人的皮肤上来跟踪人的动作。
这十分艰难，因为我们是内骨骼动物。”他说道，“更大的挑战在于，确实解读人在操作者时的决策步骤的所有细节，要告诉这些决策往往是潜意识的决策。”但Kindred的几位创始人回应并不担忧。
“我们的目标是解构理解过程。”罗斯说道，“所有的生物体都遵循特定的不道德和行动模式。
我们于是以尝试打造出有跟人一样的行动机理的机器。
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