马斯克注资制造的机器人管家原来是这样的

（原标题：马斯克注资制造的机器人管家原来是这样的）

OpenAI的研究反映出，与其在硬件上突破，不如在软件和机器学习领域的创新能更好地提升机器人的能力。Fetch Robotics旗下提供的一系列仓库机器人包括一套能跟随工人绕工厂行进的机器人系统，该系统能运输物品至指定地点投放。而OpenAI采用的系统基于移动基站，并配有三维深度传感器、二维激光扫描仪和七自由度的机器手臂。

在经过强化学习之后，Fetch Robotics的机器人便可以完成一些家务活了。

早在4月份，OpenAI又将Pieter Abbeel教授纳入麾下。Pieter Abbeel教授是加州大学伯克利分校机器学习领域的首席专家。Abbeel教授展示了机器人可通过名为深层强化学习的机器学习方式来掌握一些人类难以编程的动作，比如叠毛巾、从冰箱中取物。DeepMind，谷歌旗下的一家专攻人工智能的子公司，也是通过这种方式才能让电脑玩电脑游戏达到超乎常人的水平。

Abbeel教授的机器人学习项目是从零开始。Abbeel教授搭建了一个神经网络来接收内置传感器信号从而控制机器人的运动，这个神经网络能够一点一点自主调节自身参数设定，直置完成既定动作。比如，机器人在学习如何抓取一个既定目标的过程中，可能会抓取上千次。

“一旦达成了这个目标，其带来的经济利益和工业效益不可小觑，”Marc Deisenroth如是说道。Marc Deisenroth是伦敦帝国学院机器强化学习领域的专家，“试想一下，机器人不仅能拖地板还能洗碗，熨衣服，擦窗户和做早饭会是一种怎样的情形。”

Deisenroth说，（更新软件就能升级）现有的机器人能降低使用成本。“目前开来，软件似乎是一个棘手的问题”，他补充说道。“然而，抛开这个问题不谈，升级软件就能带来提升机器人性能何乐而不为呢。”，他说，就好比柔性机械手与弹性脚与猴子的脚类似一样，这一理念也是研究人员正在研究的课题。

连同日本Fanuc公司在内的一些制造商也在使用强化学习方法训练工厂的机器人，以便机器人能迅速的适应新任务，比如让它们抓取不熟悉的物体。而当机器人一起接受训练时，其受训时间也会相应缩短。

来自荷兰代尔夫特理工大学的Jens Kober是机器人学习领域的专家，他指出：“从手动给机器人编程转变为赋予机器人自主学习能力是未来机器人领域的重要一环。”他还指出，让机器人能相互分享所学的东西亦是至关重要的。

虽然像Fetch Robotics旗下的机器人早已进入许多工厂、仓库使用，但是家用的机器人管家却仍停留在科幻小说中。让一台机器去完成诸如洗碗，叠衣服或收拾房间等看似简单的任务仍是一件极为困难的事情。使用传统方式编程的机器人，在一个不熟悉的物体面前或者光线的细微变化都有可能瘫痪。

OpenAI证实了他们正在与Fetch Robotics展开合作，但不予置评。

OpenAI是由Elon Musk等诸多硅谷大亨联合建立的，这些投资者承诺向非营利组织OpenAI注资10亿美元，团队由Ilya Sutskever和Greg Brockman带领。OpenAI承诺让此项技术成果走进千家万户，这不但有利于Elon Musk和Peter Thiel的公司，同时还惠及了由Y Combinator孵化出来的企业。