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我們已經(jīng)向人類層面的智慧邁進(jìn)了一步。圖像識別技術(shù)和觸覺傳感器正在相互結(jié)合，以提高它們的能力。麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)創(chuàng)建了一個觸覺和視覺信息數(shù)據(jù)庫，并利用它來訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)來推斷物體的外觀和感覺。

圖：李云珠，麻省理工學(xué)院CSAIL的博士生，領(lǐng)導(dǎo)了這個項(xiàng)目。

與麻省理工學(xué)院CSAIL的大多數(shù)項(xiàng)目一樣，這一系統(tǒng)仍處于早期研究階段，但通過將這兩種“感官”聯(lián)系起來，從數(shù)字角度看，團(tuán)隊(duì)可能為人工智能提供了一種新的體驗(yàn)世界的方式。這一突破可能會帶來更加敏感和實(shí)用的機(jī)器人手臂，可以改善任何數(shù)量微妙或任務(wù)關(guān)鍵的操作。它還保證在能夠像我們這樣理解、或至少可以理解世界的人工智能系統(tǒng)的發(fā)展中，會有更多的進(jìn)展。

感覺與感性

通過一個簡單的攝像頭，這個研究小組負(fù)責(zé)人李云珠（中國科學(xué)院博士生，主要論文作者）在這個系統(tǒng)上，建立了200多個每天被觸摸超過12，000次的對象的數(shù)據(jù)集。然后，他們將12，000段視頻剪輯壓縮成靜態(tài)幀，并使用這些片段來編譯“VisGel”，這是一個包含300多萬個視覺/觸覺配對圖像的數(shù)據(jù)集。利用該數(shù)據(jù)集，研究小組訓(xùn)練了一個人工智能模型，根據(jù)周圍區(qū)域的視覺數(shù)據(jù)預(yù)測物體的感覺，并使用KUKA機(jī)器人手臂與GelSight觸覺傳感器配對獲得相應(yīng)的觸覺信息。例如，研究小組將在電腦鼠標(biāo)上輸入某一點(diǎn)的系統(tǒng)圖像，而人工智能將使用生成的對抗性網(wǎng)絡(luò)(GAN)構(gòu)建該地區(qū)的觸覺地圖。

GAN使用一對網(wǎng)絡(luò)來相互競爭并改進(jìn)它們的輸出：一個生成器網(wǎng)絡(luò)，它為鑒別器網(wǎng)絡(luò)編譯一個圖像(或者一個觸覺圖)，以測試和比較真實(shí)（或ground truth）數(shù)據(jù)。然后，研究小組將把GAN生產(chǎn)的模型與KUKA機(jī)器人手臂獲取的觸覺數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，再一次對照可測量的“ground truth”。該系統(tǒng)也可以反過來工作，使用觸覺傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個圖像預(yù)測對象上的某個點(diǎn)可能是什么樣子。這些圖像也將在GAN中運(yùn)行，并將最后一次與ground truth圖像進(jìn)行比較，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ洼敵龅挠行浴?/div>

靈巧數(shù)字

將圖像饋送和觸覺傳感器連接到AI模型中，代表了人工智能系統(tǒng)和機(jī)器人手臂的進(jìn)步，它們更像我們這樣體驗(yàn)世界。給數(shù)字智能一個雙重洞察力，有效地合成了信息和這個系統(tǒng)可以訪問的“知識”。理論上，這將允許人工智能系統(tǒng)比單一輸入系統(tǒng)更快、更有效地了解其環(huán)境和處理信息。例如，在外科手術(shù)中，機(jī)器人手臂目前可以處理令人難以置信的微妙的手術(shù)，比如使用微創(chuàng)手術(shù)或keyhole手術(shù)來切除前列腺，約占美國所有機(jī)器人手術(shù)的86%。
來源：Charles Towers-Clark，福布斯
編譯：南山

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