不知道機友們還記不記得，機哥之前跟大家聊過一次人工智能 AI 的近況。

種種跡象表明，AI 已經(jīng)在了解這個世界，而且還創(chuàng)造出了屬于自己的語言。

就比如，DALL-E 這個會畫畫的 AI 程序。

它就已經(jīng)知道鯨魚喜歡吃海鮮，還發(fā)明出了一個 "Wa ch zod rea" 的單詞代指海鮮。

不僅如此，它們還學會了 " 肇事逃逸 "、" 蓄意殺人 "...

好像真有了意識覺醒的亞子。

辣么，作為人工智能 AI 最終歸宿的機器人，最近的情況又如何呢？

機哥只能說，歷史總是驚人的相似。

人類與機器人的再一次交鋒，最終以人類手指骨折結束——

真 · 斬手行動

機友們先別急著腦補場景哈。

這既不是《機械公敵》里人類反抗機器人的悲壯故事，也不是《終結者》里的機器人戰(zhàn)士，更不是《底特律：變?nèi)恕防锏囊庾R覺醒。

這次，人類與機器人的 battle 項目，只是國際象棋而已 ...

這會兒有的機友可能就會問了：不就是下個象棋嗎，怎么還打起來了呢？

別急，且聽機哥慢慢道來 ~

前段時間，莫斯科舉辦了一場國際象棋公開賽。

但和傳統(tǒng)比賽不同的是，這場公開賽里，引入了不少 AI 機器人。

話說，有這么一位年僅 7 歲的小選手，他和象棋機器人下得好好的。

突然，機器人就死死掐住了小選手的手指，怎么也不撒手。

小選手的掙扎和喊鬧，終于引起了周圍工作人員的注意。

幾位成年人也是費了翻功夫，才把小朋友的手指給 " 解救 " 了出來。

沒想到，就是這么短短幾秒，小選手的手指就已經(jīng)被掐斷了 ...

難不成，是機器人不講武德輸不起，就采取了 " 報復 " 措施？

那這機器人的脾氣是真的很臭啊。

網(wǎng)友一尋思，這是戰(zhàn)斗民族的機器人誒。

性格暴躁一點好像也蠻合理的 ...

只是，調(diào)侃歸調(diào)侃，原因咱們還是得找出來才行。

像這種說法，機哥就覺得有點過了，機器人它真沒想那么多：

因為從設定上，這種 AI 機器人呢，一般就只內(nèi)置了下象棋的程序，而且一切功能都是為了下棋而服務。

為了辨識局勢，這類機器人往往還都有個攝像頭，來識別棋盤上的布局變化。

整個流暢也很簡單，無非就是：觀察對手每一步的落棋點，然后計算自己下一步的操作，算出來后，再通過機械臂完成落棋動作。

道理是這個道理，可是它為啥要掐人家手呢？

問題根源，就在機器人識別棋盤，以及做出落棋動作中間的時間差。

象棋公開賽的負責人后來解釋說：

機器人還處在上輪程序的運行中，小選手就已經(jīng)完成了下一步的操作。

于是，機器人就把他的手指，當成象棋 " 錯殺 " 了。

Sergey Smagin：男孩沒有等待機器人完全做完動作，就做出了新的反擊。其實在此期間（機器人完成落棋前）有一個需要等待的規(guī)定，但是他不知道。

所以說到底，這是個因操作不當造成的事故。

但你一個下棋機器人，真需要那么強大、以至于可以夾斷骨頭的握棋力度么？

顯然是不需要的。

所以，咱也不得不承認。現(xiàn)在的機器人和 AI 啊，其實遠比我們想象的，還要低智得多。

但我們卻總想著讓它們媲美人類，甚至是超越人類。

未免有點太高標準了吧 ~

So，不妨先從簡單的學起，就比如學學動物。

你是真的狗啊 ...

這不。

德國有一個項目團隊，就研發(fā)出了一條，會自己學走路的機器 … 狗。

八弟這會兒說：

走都還要自己學？直接編個走路程序不就好了，你看小米的鐵蛋，不就挺會蹦跶的嘛。

咳咳，怎么說呢，雖然它倆都是機器狗，但行走原理卻不相同。

眾所周知，一般動物的脊髓當中，都有一個叫做 CPG（中樞模式發(fā)生器的神經(jīng)元網(wǎng)絡）的東東。

這玩意呢，是負責我們走路、眨眼、咀嚼等這種有周期，且有一定節(jié)奏性行為的神經(jīng)系統(tǒng)。

這個機器狗，它也有。

該團隊在機器狗的背部，安裝了一個虛擬脊髓來模擬動物的 CPG，并在這個 " 脊髓 " 里，內(nèi)置了完整行走的樣本數(shù)據(jù)。

在機器狗走路的時候，它腳上的傳感器，會將行走的數(shù)據(jù)不斷地和 CPG 樣本庫中的數(shù)據(jù)進行比較。

如果它不小心摔了扭了，程序便會自動改變腿的擺動方向和距離，以此來調(diào)整走路的姿勢。

聽起來，是不是真的有點動物學走路那味兒了。

事實也正是如此。

雖然一開始，機器狗摔了很多次狗啃泥，但奈何它越摔越強。

只花了一個小時，它就完全學會自行走路了，而且還越走越好。

辣么，如果將這種能自行學習、總結的技術，用在學習人類，是不是就完美了呢 ~

如果機友們也是這么想的，那就恭喜你們成功站在了人類智商的高地！

好好看，好好學

同樣的。

卡內(nèi)基梅隆大學的一個叫 Deepak Pathak 團隊，最近就開發(fā)了一種新的機器人學習程序，叫 WHIRL。

全稱很長啊，叫：In-the-Wild Human Imitating Robot Learning（野外仿人機器人學習）。

So，這個程序是怎么讓機器人學習的呢？

很簡單，給它看個視頻就好了 ~

不過呢，和普通視頻不同。

WHIRL 所要求的，是包含了人物追蹤、以及互動物品運動軌跡的特殊視頻。

也許這會兒有的機友就會說了：

不就是動作追蹤嘛，這算個啥子的高科技，拍 3D 電影都用爛的技術。

如果真是這樣的話，那未免也太無聊了吧 ~

事實是，Deepak Pathak 并沒有要求機器人一比一復制人類的行動，視頻的目的，是讓它知道最終任務是什么。

動作捕捉什么的，只是方便它學習罷了。

你已經(jīng)是一個成熟的 AI 了，你要學著自己做事。

當機器人 " 學習 " 完人類的動作之后，就會自行開始模仿學習。

但就和牙牙學語的小朋友一樣，機器人最開始就只會亂搞，甚至連個抽屜把手都找不到。

在延遲攝影下，我們就會看到機器人一直在鬼畜。

但有了自我學習程序加持，這樣鬼畜的行為只會存在一兩個小時，然后機器人就在一步步總結中，找到拉開抽屜的技巧。

說出來怕機友不信，短短幾天時間，這個機器人就學會了 20 種動作。

像開關抽屜什么的，都是小 case 了。

開水龍頭、拔充電頭、擦黑板、開關燈、放置物品、全都不在話下。

而且隨著機器人學會的動作增多，它也會學以致用融會貫通，對接下來的新動作的學習速度越來越快 ...

不難想象，如果給與足夠的時間，這些機器人是真的可以完全勝任所有的家務工作。

無獨有偶，機哥這天還看到個新聞：

據(jù)說蘋果已經(jīng)準備入局廚房，將推出一個不僅有機械臂加持、還內(nèi)置了 iPad 和音響等硬件的新型家庭智能設備。

據(jù)說，最快 2023 年就會有具體產(chǎn)品面世了呢。

突然就有點小期待了 ~

不過在那天真正到來之前 ...

這碗還是得自己洗的，地還是得自己拖的，衣服還是得自己晾的。

白日夢嘛，還得睡著了才能做的。