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我們已經向人類層面的智慧邁進了一步。圖像識別技術和觸覺傳感器正在相互結合，以提高它們的能力。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)創(chuàng)建了一個觸覺和視覺信息數(shù)據(jù)庫，并利用它來訓練人工智能系統(tǒng)來推斷物體的外觀和感覺。

圖：李云珠，麻省理工學院CSAIL的博士生，領導了這個項目。

與麻省理工學院CSAIL的大多數(shù)項目一樣，這一系統(tǒng)仍處于早期研究階段，但通過將這兩種“感官”聯(lián)系起來，從數(shù)字角度看，團隊可能為人工智能提供了一種新的體驗世界的方式。這一突破可能會帶來更加敏感和實用的機器人手臂，可以改善任何數(shù)量微妙或任務關鍵的操作。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，會有更多的進展。

感覺與感性

通過一個簡單的攝像頭，這個研究小組負責人李云珠（中國科學院博士生，主要論文作者）在這個系統(tǒng)上，建立了200多個每天被觸摸超過12，000次的對象的數(shù)據(jù)集。然后，他們將12，000段視頻剪輯壓縮成靜態(tài)幀，并使用這些片段來編譯“VisGel”，這是一個包含300多萬個視覺/觸覺配對圖像的數(shù)據(jù)集。利用該數(shù)據(jù)集，研究小組訓練了一個人工智能模型，根據(jù)周圍區(qū)域的視覺數(shù)據(jù)預測物體的感覺，并使用KUKA機器人手臂與GelSight觸覺傳感器配對獲得相應的觸覺信息。例如，研究小組將在電腦鼠標上輸入某一點的系統(tǒng)圖像，而人工智能將使用生成的對抗性網絡(GAN)構建該地區(qū)的觸覺地圖。

GAN使用一對網絡來相互競爭并改進它們的輸出：一個生成器網絡，它為鑒別器網絡編譯一個圖像(或者一個觸覺圖)，以測試和比較真實（或ground truth）數(shù)據(jù)。然后，研究小組將把GAN生產的模型與KUKA機器人手臂獲取的觸覺數(shù)據(jù)進行比較，再一次對照可測量的“ground truth”。該系統(tǒng)也可以反過來工作，使用觸覺傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個圖像預測對象上的某個點可能是什么樣子。這些圖像也將在GAN中運行，并將最后一次與ground truth圖像進行比較，以檢驗模型輸出的有效性。

靈巧數(shù)字

將圖像饋送和觸覺傳感器連接到AI模型中，代表了人工智能系統(tǒng)和機器人手臂的進步，它們更像我們這樣體驗世界。給數(shù)字智能一個雙重洞察力，有效地合成了信息和這個系統(tǒng)可以訪問的“知識”。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，在外科手術中，機器人手臂目前可以處理令人難以置信的微妙的手術，比如使用微創(chuàng)手術或keyhole手術來切除前列腺，約占美國所有機器人手術的86%。
來源：Charles Towers-Clark，福布斯
編譯：南山

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