# 机器人可以自学单手解魔方了，这意味着什么？

- 作者：李超凡
- 发布时间：2019-10-16 15:59
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1270324

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/daryl_rubiks_cube_openai_1.gif)

机器人可以做的事情越来越多，摘水果、组装家具、做寿司……但实际上现在的人工智能还离不开人工干预。

不过最近伊隆·马斯克创办的人工智能组织 OpenAI 展示了一个具有里程碑意义的成果，其去年首次发布的[机械手 Dactyl](https://www.ifanr.com/1076328) ，已经学会了[单手解魔方](https://www.theverge.com/2019/10/15/20914575/openai-dactyl-robotic-hand-rubiks-cube-one-handed-solve-dexterity-ai)，而这项技能是 Dactyl 自学而成的。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/Oct-16-2019-15-38-51.gif)

在[视频中](https://www.youtube.com/watch?time_continue=73&v=x4O8pojMF0w)可以看到， Dactyl 解魔方的手法还稍显笨拙，需要花费 4 分钟左右才能完成，这比起熟练的魔方高手还是有很大差距。但解魔方的手速并不是 Dactyl 新能力的重点，而是这意味着我们距离理想中的 AI 机器人更近一步了：

> 那是一种可以通过学习执行各种现实任务的机器人，而且无需经过长达数月到数年的训练，甚至无需专门编程。

实际上，机器人解魔方并不是什么新鲜事。2016 年半导体制造商[英飞凌制造](https://www.theverge.com/2016/11/10/13583056/worlds-fastest-rubiks-cube-robot-solved)的一个机器人，能在不到 1 秒钟之内复原一个魔方，远远超过了人类的最快纪录。两年后麻省理工学院开发的一款机器人把将这个时间缩短到了 [0.4 秒](https://bigthink.com/technology-innovation/rubiks-cube?rebelltitem=5#rebelltitem5)。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/Oct-16-2019-15-33-44.gif)

但这些机器人的形态大都和人手很不一样，这样的设计也注定了无法完成更多不同的任务。而 Dactyl 采用的是模仿人手的 24 关节机械手，研究人员希望 Dactyl 能学习如何像人类一样来控制这些关节。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/merlin_162679119_3d7f1386-00bf-45db-b682-bbb2fd35b93a-superJumbo.jpg)

OpenAI 的机器人技术主管 Peter Welinder [表示](https://www.theverge.com/2019/10/15/20914575/openai-dactyl-robotic-hand-rubiks-cube-one-handed-solve-dexterity-ai)，其实很多机器人都能轻易解魔方，但 Dactyl 与这些机器人最大的不同在于，那些机器人是制造出来专门用于解魔方的，但 Dactyl 却能完成更多任务。

> 我们正在尝试制造一个通用的机器人，能像人手一样完成多种操作，而不是局限于某项特定任务。

因此， Dactyl 真正了不起的地方不在于能单手解魔方，而是如何学习这项技能的过程。因为在整个过程中，研究人员其实并没有专门为机械手的操作进行编程，一切都要靠 Dactyl 自己领悟。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/openai_dactyl_one_handed_solve.0.jpeg)

而要让机器人「自学成才」则离不开人工智能。Dactyl 采用的是一种在虚拟环境中进行的深度学习模型，这种虚拟环境的训练模式有一个好处，那就是不会耗费现实世界的时间，此外还不用担心机器人在训练中摔坏或者伤害他人。

Dactyl 在虚拟世界中积累数万年的训练经验，但在现实中只过了几个月时间，颇有点「山中方一日，世上已千年」的感觉，这种训练方式大大缩短了 AI 的学习时间，背后则需要数千个超高性能的 CPU 和 GPU 同时运行。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/openai_dactyl_one_handed_solve_1.jpeg)

通过这种训练而成的 Dactyl 还能自行应对各种突发状况，比如在解魔方过程中研究人员不断用一些物体去戳它，还用纸屑和泡沫进行干扰，但 Dactyl 依旧能完成任务，而在训练中没有模拟过这种情形。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/10/Oct-16-2019-15-30-54.gif)

Peter Welinder 指出，现在机器人之所以无法像人类一样掌握多项技能，是因为机器人要完成一项简单的任务，也需要大量的训练，完成新任务则要从头开始训练，即便是波士顿动力的网红机器狗也无法实现自主操作，如果没有专门编程和人工干预连基本的动作都难以完成

[![波士顿动力将开卖首款机器狗：能拽走大货车，不排除卖给军队](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/07/imported-1238327-1563517726.gif "波士顿动力将开卖首款机器狗：能拽走大货车，不排除卖给军队")](https://mp.weixin.qq.com/s/tfVAzAXuvHsiL-uj39Fnhw)

但如果机器人的 AI 算法可以像人类一样建模，就能快速掌握多项技能。正如 OpenAI 所说，Dactyl 是迈向未来机器人的一小步，但却至关重要，能让人工智能不再依赖人类，代替人类完成更多复杂的体力劳动。

题图及部分配图来自：OpenAI