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索尼设想了一个从厨房机器人到游戏的AI燃料世界

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1997年,索尼研究科学家北野弘明(Hiroaki Kitano)帮助组织了第一届 抢劫,一场机器人足球比赛吸引了 机器人人工智能 研究人员将在日本风景如画的名古屋市竞争。

在第一天开始的时候,两个机器人团队参加了比赛。 当机器抽动并检查周围环境时,记者问北野比赛何时开始。 “我告诉他这是五分钟前开始的!” 他笑着说。

当时就是AI和机器人技术的状态。 用了几分钟的机器来解释其情况并确定下一步要做什么。 但是随着AI越来越多地帮助机器从 自驾车车 监视摄像机,以聪明的方式感知和表现。

北野现在领导 索尼的新努力于XNUMX月宣布,将在全公司范围内注入先进的AI。 这家日本巨头相信,人工智能将创造出更智能的相机,更狡猾的电子游戏角色,甚至是第一个有用的厨房机器人。 Kitano说索尼(Sony)相信AI取得了如此快速的进步,因此该公司需要将该技术作为其战略的核心。

“我们在索尼拥有不错的AI研究人员和工程师,我们对正在发生的事情有很好的了解,”参加此次活动的Kitano说。 人工智能发展协会 本周在纽约举行的会议。 “我们认为现在是我们应该真正推动的时刻。”

索尼的举动在大公司拥抱人工智能的努力中脱颖而出。 在研究和利用AI方面,它落后于硅谷巨头。 它还有不同的目标:与Google,Facebook或Apple这样的公司相比,Sony更注重内容的创作和娱乐。 这家日本巨头现在正在寻求与美国的AI巨头相匹敌,将重点押在一种强大而又相对实验性的AI强化学习方法上。 谷歌父母Alphabet和亚马逊拥有 引人注目的 在这项技术上的投资 了。

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字母的 著名的DeepMind使用 强化学习,以创建一个能够击败2016年世界上最好的围棋运动员之一的程序。受动物行为的启发,它涉及一种算法,可根据正反馈或负反馈改进其行为。

Kitano说:“我们认为,强化学习同等或什至甚至更重要。” “这将是关键。”

除了研究演示之外,还在从金融到物流的各个领域测试强化学习。 它也正在成为一种强大的方式,使机器人可以学习与现实世界打交道,并可以训练软件代理在模拟环境中进行智能操作。 因此,它可能具有产生引人注目的视频游戏角色和场景的巨大潜力。

强化学习已成为AI的一部分,但由于强大的功能,其承诺已变得显而易见 神经网络 大致模拟大脑中学习发生方式的算法,以及功能更强大的计算机和大量训练数据。 即便如此,这还是实验性的 难以正确。 研究表明,例如,强化学习算法 有时可以专注于所产生的奖励 反复无用的行为

Kitano说,索尼将把AI的重点放在三个领域:游戏,传感器,以及更奇怪的是烹饪艺术。 这些领域反映了公司当前的业务重点以及未来的理想方向。

索尼以制造PlayStation和游戏机而闻名,但它也从数字传感器和成像技术中获得了很大一部分收益。 不难看出AI如何通过使游戏更具吸引力或更加生动活泼,或者帮助相机更智能地感知世界来改善这些领域。

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将 AI 用于烹饪的努力是关于推进机器人技术。 到目前为止,索尼已经展示了一种机器人,它能够以一种艺术化但预先计划好的方式将食物放在盘子上。 未来的系统可能无需仔细编码就能识别和掌握事物。
处理食物对机器人来说尤其具有挑战性,因为食物的形状和排列通常不规则,需要小心处理。

索尼当然对机器人并不陌生。 在第一次Robocup的几年后,该公司发布了 艾博,一种狗狗玩具,受到了广泛的追捧,但由于公司精简而于2006年被取消。 2018年发布的新版本Aibo包括一些AI功能,例如对象和语音识别。 但是它仍然相对愚蠢。 当我在AAAI会议上与北野(Kitano)碰面时,由索尼销售代表带来的其中一个机器人探查了房间,并在他身后大吼大叫。

一些局外人认为索尼投资强化学习具有巨大潜力。 “这很有意义,”他说 彼得·阿比贝尔,加州大学伯克利分校的教授, 协变,这是一家通过强化学习来制造更多自适应仓库机器人的公司。

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Abbeel指出,制作视频游戏既昂贵又费时,他指出强化学习已经显示出承担许多繁重工作的潜力。 他指向一个名为 深度模拟,显示通过强化学习训练的虚拟角色如何表现出逼真的行为。 放置在物理上准确的环境中并具有特定目标的角色(例如越过障碍物)最终将找出如何对它进行跳跃。 这可以自动化对视频游戏角色进行编程的过程,甚至可以使行为在游戏中即时出现。 “它具有促进更快的内容创建的潜力,” Abbeel说。

Abbeel说,准备饭菜的机器人可能还有一段距离,但他希望强化学习能够改变这些机器的编程方式。 他说:“看到有人推动它真的很令人兴奋。”

为了推动AI事业的发展,索尼去年收购了 科吉泰,由 彼得斯通是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授。 斯通已成功在虚拟版的Robocup竞赛中率先使用强化学习,并获得了奖杯。 斯通现在领导着索尼在美国的AI业务。

在被收购之前,Cogitai推出了一个旨在使强化学习更易于使用的平台。 斯通说,现在,整个索尼的研究人员和工程师都可以使用该工具和其他工具。 游戏开发人员或硬件设计师应该能够使用这些工具来探索新的想法和创新。 他说,对强化学习的关注反映了索尼希望通过押注看起来可能是下一件大事来领先于AI曲线。

今天的Robocup比赛显示了事情发展的速度。 可以看到玩家以惊人的速度和技巧通过,移动和射击。

根据Stone的说法,这也指向了AI的下一阶段发展。 他说:“感知和监督学习发生了革命。” “索尼AI的整个前提是,人工智能中也存在巨大的自动化决策机会。 它确实无处不在,从某种意义上说,它还没有被开发。”


了解更多: https://www.wired.com/story/sony-envisions-ai-fueled-world-kitchen-bots-games/

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