混合模型是變革的第一步
這一成就，被認為是機器人及人工智能的一項重要突破，其預示著，曾經不可逾越的仿真與現實之間的差距正在被消弭。
其也預示著新一輪人工智能的重大變革，而混合模型，正是這場變革的第一步。之後，所有的分析模型都將面臨“下崗”。
通過機器人在現實環境中收集到的數據，訓練機器學習模型——這一方法也被稱為“端到端訓練”（end－to－end training）。其正緩慢但堅定地照進現實，在諸如關節式機械臂、多指機械手、無人機，甚至是無人駕駛汽車中得到應用。
或許不久的將來，機器人工程師將不必再“告訴”機器人如何走路、如何抓取，而是讓機器人利用自身收集得來的數據，進行自我學習。
不過，現階段其也存在一定挑戰。最重要的就是要優化可擴展性，以確定“端到端訓練”是否可以擴展用於引導擁有幾十個致動器的複雜機器，譬如類人機器人、製造工廠、智能城市這一類大型系統，進而用數字技術幫助人類切實地提高生活質量。
《自然》觀點文章稱，對人類來說，當腦中對未來行動的思路越清晰，這個人的自我意識能力也就越高。現如今，機器人已經在學習的路上更進一步，其不僅是一次具有實際意義的突破，讓某些工程性勞動得以解放，還標誌著科學家們已開啟了“機器人自主時代”。（記者 張夢然）
（來源：科技日報） |
