OpenAI機械右手玩轉(zhuǎn)魔方！人類也難以做到！
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奇酷教育 發(fā)表于：
OpenAI官方為這只AI機械手玩轉(zhuǎn)魔方！
“機器人的前所未有之境，就算人類也難以做到。”
說的啥新進展？單手玩魔方。
相比之下，人類新手能穩(wěn)穩(wěn)拿住魔方都不容易：
而且不僅玩得轉(zhuǎn)魔方，捆綁Play也不在話下。
沒人告訴它該怎么調(diào)配手指，還需要克服人類強行使的各種絆子，但AI機械手可以隨時調(diào)整不斷學(xué)習(xí)，最后最短時間內(nèi)完成魔方翻轉(zhuǎn)。
這就是OpenAI用強化學(xué)習(xí)最新訓(xùn)練出的AI系統(tǒng)。
并且，還是單手操作。
視頻一經(jīng)放出，迅速躥紅推特，攬下6000+點贊，網(wǎng)友驚呼：
AI玩魔方都玩得比我好了！
這事兒不簡單
且不說量子位這樣的手殘黨，單手恢復(fù)魔方，對于普通人類而言也并不簡單。
不信的話，隨便拿起身邊一個直徑6厘米的塊狀物體，單手轉(zhuǎn)起來。小心拿穩(wěn)了，砸到腳還挺疼的（別問我怎么知道的）。
而對機械手來說，問題就更復(fù)雜了。
機械手遠沒有人手這樣靈活，抓取力度控制也挑戰(zhàn)不小。
就算是“媲美”人手，能使用的場景或泛化遷移能力，也道阻且長。
比如這位MIT工程師，就吃過大虧：
△生活大爆炸
而更大的挑戰(zhàn)，是現(xiàn)實世界中復(fù)雜的物理參數(shù)。
在玩魔方這個任務(wù)當中，機械手跟魔方之間的摩擦力、彈性和其他動力學(xué)因素都很難測量，更別說精細建模了。
并且，在模擬仿真環(huán)境中訓(xùn)練出來的AI，面對復(fù)雜多變的真實物理世界，是否能保持魯棒，也是一個大問題。
比如說帶個橡膠手套，摩擦力就變了：
兩個手指被綁住，難度也會與模擬訓(xùn)練時大大不同：
甚至可能會跑出來一只長頸鹿，試圖叼走魔方：
如此種種，使得sim2real（從模擬環(huán)境到現(xiàn)實環(huán)境）變得非常困難，僅憑過去的域隨機化（Domain Randomization）算法（見注）已經(jīng)不足以解決。
注：域隨機化（Domain Randomization）由OpenAI提出，能夠創(chuàng)建具有隨機屬性的各種模擬環(huán)境，并訓(xùn)練可在任何環(huán)境中工作的模型。
所以機械手玩轉(zhuǎn)魔方，真真是一次力與美的結(jié)合、靈與器的共舞。
而OpenAI的核心秘訣，在于進一步開發(fā)了一種新的算法，稱為自動域隨機化（ADR）。
當然，機械手的構(gòu)造也來頭不小。
先看神奇之手的硬件結(jié)構(gòu)
OpenAI的機械手，裝載一個巨大的支架中。
在這個支架里，包含一個PhaseSpace運動捕捉系統(tǒng)、一個RGB相機。機械手的每個指尖上都有一個LED燈，系統(tǒng)就是通過這一組燈來捕捉機械手的動作。
操縱魔方的機器人手來自影子機器人公司（Shadow Robot Company），基于旗下 Dextrous E系列機械手打造。
這原本是一家想做雙足機器人的公司，因為發(fā)現(xiàn)自己的水平遠不及本田已經(jīng)造出的機器人，于是棄腳從手，轉(zhuǎn)而去開發(fā)機械手，并造出了世界上第一臺擬真機械手。
△ 影子機器人公司開發(fā)的機器人
具體結(jié)構(gòu)上，Dextrous有20個可驅(qū)動的關(guān)節(jié)：中指和無名指各有3個驅(qū)動關(guān)節(jié)和1個非驅(qū)動關(guān)節(jié)，小指和拇指有5個驅(qū)動關(guān)節(jié)，以及一個有2個驅(qū)動關(guān)節(jié)的腕部。
為了“玩轉(zhuǎn)魔方”，OpenAI和影子機器人公司，還合作提高了機器手組件的堅固性和可靠性。增加了手的握力，并減小了肌腱應(yīng)力，并且調(diào)整了關(guān)節(jié)之間的交聯(lián)，最大程度地減小了扭矩的限制。
與人類“十指連心”類似，他們除了在機械手上安裝了位置和力傳感器，還在指尖上安裝了超靈敏的觸摸傳感器，以達到接近人手的效果。
實驗中用到的魔方也不是普通的魔方。
不少米粉或許也會覺得眼熟，它是小米的計客超級魔方（GiiKER cube），內(nèi)部有可感應(yīng)方向的藍牙與運動傳感器。
計客超級魔方具有90度的面角分辨率，但OpenAI團隊對其進行了修改，將精度提高到了大約5度。
再看軟件算法功力：從模擬到現(xiàn)實
雖然我們看到擰魔方是在實際的機械手上發(fā)生的，但實際上這一過程主要發(fā)生在模擬軟件中，然后將AI從模擬中學(xué)習(xí)到的東西轉(zhuǎn)移到了現(xiàn)實世界中。
OpenAI在機械手上用到了兩大法寶：
一個是曾經(jīng)打敗Dota 2世界冠軍團隊的AI系統(tǒng)OpenAI Five；
另一個是自動域隨機化（ADR，Automatic Domain Randomization）。
ADR會不斷在仿真中生成越來越困難的環(huán)境，使系統(tǒng)擺脫精確模型對現(xiàn)實的束縛，從而使模擬環(huán)境中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠遷移到真實世界。
這里提到的環(huán)境中的隨機化是什么呢？
其中包括模擬器考慮到的物理特性（如幾何形狀、摩擦和重力），以及模擬器未能考慮到的一些物理效應(yīng)。
比如魔方的大小，就是隨機化參數(shù)之一。
△ADR在魔方大小上的應(yīng)用
此外，還有照明條件之類的視覺元素、相機位置和角度、物體的材料和外觀、背景紋理甚至是渲染圖像的后處理效果。
研究人員表示，這項研究的重要意義在于：一旦弄清楚如何在仿真中訓(xùn)練這些模型，就可以有效地獲取無窮數(shù)據(jù)，然后將模型遷移到機器人上，在現(xiàn)實世界中利用它們。
既然是用強化學(xué)習(xí)，必然會涉及到獎勵機制，OpenAI團隊在這個實驗中定義了三個：
系統(tǒng)當前狀態(tài)與目標狀態(tài)之間的差異；
達成目標時給予獎勵；
每當手中魔方掉落時就受到懲罰。
為了系統(tǒng)測試每次翻轉(zhuǎn)魔方成功時間，OpenAI還測量了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同擾動下的結(jié)果，比如重置網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)存、重置力或斷開關(guān)節(jié)等等。
而且這種“訓(xùn)練”以虛擬仿真為主，能夠在受控的環(huán)境中平均進行1萬多次試驗。
最初，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功實現(xiàn)更多翻轉(zhuǎn)，成功的時間會不斷縮短，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會了適應(yīng)。
從結(jié)果上來看，機械手成功翻轉(zhuǎn)魔方的時間，會越來越短。
即便添加新干擾、環(huán)境有變化，機械手也會調(diào)整策略，重新學(xué)習(xí)后迅速達到最佳基準。
所以這支神奇之手，現(xiàn)在究竟達到啥水平？
最最最難情況下——一方面是需要旋轉(zhuǎn)26次魔方才能完成，另一方面加入最大外部擾動，機械手成功率20%。
但如果是旋轉(zhuǎn)15次就能完成魔方復(fù)原的“平均情況”，機械手成功率就能穩(wěn)定在60%。
值得一提的是，這也是人類在該方向上的新嘗試、新紀錄，打開了新前景。
騰訊AI也挑戰(zhàn)過魔方
OpenAI挑戰(zhàn)魔方，倒不是突發(fā)奇想。
從去年開始，他們就已經(jīng)在推進前序工作，當時開發(fā)過一個靈巧的機械手系統(tǒng)，叫做Dactyl。
不過那時OpenAI用它“盤”木塊，尺寸比現(xiàn)在的魔方小一些，而且也沒有轉(zhuǎn)動部件。
只要告訴機械手目標，不必告訴它具體操作步驟，它就能給你把木塊轉(zhuǎn)到指定的方向上，而且這套系統(tǒng)也是是在模擬器里訓(xùn)練出來的強化學(xué)習(xí)算法。
除了OpenAI，還有來自中國的玩家。
最知名的是騰訊。今年年初，騰訊AI與香港中文大學(xué)合作，進行了一項模擬實驗。
實驗有點類似OpenAI的“軟件”部分：在虛擬環(huán)境中，用一只機械手解決魔方問題。
在騰訊其后發(fā)表的論文結(jié)果里：1400次試驗過程中平均成功率達到了90.3％，而對AI模型再訓(xùn)練3萬次，成功率會提高到95.2％。
而現(xiàn)在OpenAI更進一步。
在不犧牲準確性和魯棒性的情況下，成功地將模擬實驗轉(zhuǎn)移到了現(xiàn)實世界的機械手上。
比喻來說，就是騰訊AI在這件事上核心練了口訣和心法，而OpenAI現(xiàn)在把拳腳也練完了，軟硬結(jié)合，下一步會更有想象空間。
OpenAI自己也坦承，這只神奇之手，會推動通用機器人。
一開始也介紹過，這項研究結(jié)果一發(fā)布，就引起網(wǎng)絡(luò)熱議。
這樣一只靈活又機智的機械手，首先讓網(wǎng)友紛紛聯(lián)想到了終結(jié)者。
有網(wǎng)友說：
它讓我感到鵝妹子嚶/瑟瑟發(fā)抖的，是它用一種讓人感覺既熟悉又完全陌生的方式，在執(zhí)行人類活動。
不過，比起這些，OpenAI這次的訓(xùn)練投入，更是每一秒都在讓經(jīng)費熊熊燃燒。
他們使用了64個V100和920臺32核CPU的主機，并且連續(xù)訓(xùn)練了好幾個月，這樣的訓(xùn)練成本，就夠讓人瑟瑟發(fā)抖的了。
如果有人開心，那也是英偉達老板黃教主。
所以你又怎么看這項酷酷的新進展？
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