在人們意識當中，機器人按照開發(fā)者的意愿而做出指定的動作似乎是一件理所應(yīng)當?shù)氖拢?，機器人完成任務(wù)還要做到精準、迅速。然而，F(xiàn)acbook 的研究人員卻不走尋常路，他們有意讓機器人“犯錯誤”，這到底是為什么呢？

“明知故犯”是“智”也

在 Facebook 位于硅谷的新實驗室里，有一個叫作 Sawyer 的機器人（來自已經(jīng)倒閉的 Rethink Robotics 公司），它紅黑相間的手臂揮舞著，試圖完成研究人員交給它的任務(wù)。

按照指令，Sawyer 的手臂應(yīng)該移動到右邊一處固定位置，然而，Sawyer 把手臂抬高，然后偏離軌道，錯開了指定位置，重新回到了原點；研究人員只好將 Sawyer 重置，讓它繼續(xù)完成之前的任務(wù)。這一次，Sawyer 的手臂確實往右移了，但就在非常接近指定位置的時候，它再一次偏離了運動軌道，回到了起始位置。兩次任務(wù)都失敗了。

或許有人會覺得 Sawyer 的“頑劣”行為令人抓狂。但就像兔子為了躲避獵鷹而迂回前進一樣，Sawyer 看似笨拙的行為實際上是一種特殊的聰明。

Facebook 認為，無論是對于機器人的開發(fā)，還是 AI 的開發(fā)來說，這種聰明都至關(guān)重要。

強化學習讓機器人更“聰明”

一般來說，開發(fā)者會編程機器人，讓他們通過這些設(shè)定好的指令來執(zhí)行動作，不過從某種程度上來說，這種方式有點死板。

而我們?nèi)祟愒趯W習上則要聰明得多。因為，即使是嬰兒也明白，物體從視野中消失并不代表從世界上消失；玩具球可以滾來滾去，沙發(fā)卻不行；長大后，人們能夠?qū)W習駕駛，而不是撞車。

這一切都要歸功于人類大腦里建立起來的世界模型。

Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 表示：如果我們在懸崖邊開車，方向盤只要往右轉(zhuǎn)，汽車就會掉下去，所以，我們絕不會這樣做。我們大腦里的世界模型會阻止我們自己做傻事。

Facebook 也在嘗試為機器提供這種模式，Yann LeCun 補充道說，建立世界模型的系統(tǒng)是 AI 取得重大進展的下一個挑戰(zhàn)。（以上摘自雷鋒網(wǎng)）

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