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我們已經(jīng)向人類(lèi)層面的智慧邁進(jìn)了一步。圖像識(shí)別技術(shù)和觸覺(jué)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(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)創(chuàng)建了一個(gè)觸覺(jué)和視覺(jué)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并利用它來(lái)訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)來(lái)推斷物體的外觀(guān)和感覺(jué)。

圖：李云珠，麻省理工學(xué)院CSAIL的博士生，領(lǐng)導(dǎo)了這個(gè)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(guò)將這兩種“感官”聯(lián)系起來(lái)，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(huì)帶來(lái)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(huì)有更多的進(jìn)展。

感覺(jué)與感性

通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的攝像頭，這個(gè)研究小組負(fù)責(zé)人李云珠（中國(guó)科學(xué)院博士生，主要論文作者）在這個(gè)系統(tǒng)上，建立了200多個(gè)每天被觸摸超過(guò)12，000次的對(duì)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(lái)編譯“VisGel”，這是一個(gè)包含300多萬(wàn)個(gè)視覺(jué)/觸覺(jué)配對(duì)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(gè)人工智能模型，根據(jù)周?chē)鷧^(qū)域的視覺(jué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)物體的感覺(jué)，并使用KUKA機(jī)器人手臂與GelSight觸覺(jué)傳感器配對(duì)獲得相應(yīng)的觸覺(jué)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(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)(GAN)構(gòu)建該地區(qū)的觸覺(jué)地圖。

GAN使用一對(duì)網(wǎng)絡(luò)來(lái)相互競(jìng)爭(zhēng)并改進(jìn)它們的輸出：一個(gè)生成器網(wǎng)絡(luò)，它為鑒別器網(wǎng)絡(luò)編譯一個(gè)圖像(或者一個(gè)觸覺(jué)圖)，以測(cè)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(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，再一次對(duì)照可測(cè)量的“ground truth”。該系統(tǒng)也可以反過(guò)來(lái)工作，使用觸覺(jué)傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)圖像預(yù)測(cè)對(duì)象上的某個(gè)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(jué)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(gè)雙重洞察力，有效地合成了信息和這個(gè)系統(tǒng)可以訪(fǎng)問(wèn)的“知識(shí)”。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(lái)切除前列腺，約占美國(guó)所有機(jī)器人手術(shù)的86%。
來(lái)源：Charles Towers-Clark，福布斯
編譯：南山

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