机器人的灵活性可能会在商业和日常生活中产生更大的影响
无人机和无人驾驶汽车的新闻往往占据媒体的头条，但另一个突破-机器人的灵活性-可能会在商业和日常生活中产生更大的影响。
美国东北大学helping hands机器人实验室主任、计算机科学教授robert platt认为，“机器人操作是另一只掉下的鞋子。想象一下，一个机器人可以在现实世界中用手去做事情：从拆炸弹到洗衣服。数十年来这一直是研究界的梦想，现在终于即将变成现实。”
platt表示，机器学习、大数据和机器人感知方面的最新进展使我们处于机器人在不受控制的环境中执行精细动作任务和功能的能力出现飞跃的门槛。
机器人可以在高度结构化的工厂环境中进行重复性的任务，也可以在现实世界中进行有意义的工作。
为什么精细动作技能已经落后
机器人和人工智能领域有个非常讽刺的事实，moravek悖论：对于人来说很难的事情，对于机器人来说相对容易，而对于人类来说很容易的事情，在机器人那里几乎是不可能完成的任务。
我们可以用机器人的计算能力来打败一个国际象棋冠军，但却无法让它像2岁大的孩子那样灵活。在随机堆放的办公用品中识别和抓取铅笔对于机器人来说几乎是不可能的，如最近一次darpa国际机器人挑战赛所展示的那样，打开一扇门走进一个房间，看起来就像一个打闹的喜剧场景。
数百万年以来，人来一直在进化他们的视觉、感觉和运动技能，这些复杂的技能深深植根于人类的脑电路中，以至于我们毫无意识地就去执行了。相比之下，数学、科学和股票分析等高层次的尝试是相对较近的人类努力，因此，这些工程师们更容易复制。
蓄势待发
尽管面临巨大的挑战，platt认为，自主机器人依然能够在操纵陌生物体的能力上取得巨大的飞跃。
例如，platt和helping hands实验室的团队已经训练了一个机器人从一堆混乱的物体中寻找、抓取并移除不熟悉的物体，精度高达93%。实现这一点需要在机器学习、感知和控制方面取得重大进展。
研究人员使用了一种叫做强化学习的技术，机器人通过反复试验学习。他们创造了一个模拟世界，机器人可以在虚拟现实中练习拾取和操纵物体。当机器人做了研究人员想要的东西，比如从一个堆物体中抓起某个物体，它将得奖励。这种技术允许机器人在虚拟环境中掌握技能，然后将其应用于现实世界。
机器人在不受控制的环境中工作也是深度认知的重大进步。以前，他们只能把世界看作是一个由各种颜色随机组成的平面。但是，通过这种新的三维感知，他们可以在拥挤的地方识别出不同的物体。
视觉是指导广泛运动的极好工具，精细动作技能需要触觉。
platt解释道，“想想你带着手套可以做什么。你可以打开车库门，抓起铲子，清理车道。但是如果你需要先打开车库，脱下手套，然后插钥匙。”
作为nasa资助的一部分，platt的实验室最近建立了一个装备有触觉传感器的机器人手，并开发了用于解释触觉数据的新算法。
platt表示，“为了将钥匙插入锁中，机器人需要确切地知道如何控制钥匙，精确到毫米。我们的算法可以非常准确地定位这些被放弃的物体。”
platt的实验室通过让机器人抓住usb连接器并将其插入端口来演示这些新功能。虽然这听起来不是什么大不了的事情，但是这对于制造那些可以执行精确操作任务的机器人来说是关键的一步，例如更换手机中的电池。
未来怎么样？
正如雷达、电话、互联网等先进技术刚刚兴起的时候，机器人灵活性的实际应用还很难预测，以下是其中一小部分：
家庭
platt的helping hands实验室与马萨诸塞大学洛威尔分校和新罕布什尔州的crotched mountain rehabilitation facility合作，正在打造一款带机器人手臂的动力轮椅，该机器人手臂可以抓住房子周围的物品或完成简单的家务。这可以使老年人或残疾人继续在自己的家中独立生活。
platt也有兴趣在日常生活中使用这项技术，他表示，“我们听说很多关于alexa风格的助理可以通过访问互联网来回答问题，但是这些助理不能做任何事情。我们希望为这些设备配备一个机器人机身，这样你就可以说，'alexa，拿报纸给我'，'alexa，清理一下jimmy的房间'。”
户外
工程学教授hanumant singh与platt合作，正在打造一个高尔夫车大小的移动机器人，它有一个机器人手臂，可以在东北大学的校园里自主驾驶，也能完成一些简单的任务，比如丢垃圾。
军用
类似类型的机器人可以在激烈冲突的地区承担类似的职责，并用于危险的行动，比如拆弹。例如，普拉特和他的团队最近完成了海军研究办公室资助的一个项目，用于开发将在海军舰艇上使用的基本操纵技术。
危险废物处理
工程学教授taskin padir和他的团队获得了能源部的项目资助，用于调整nasa的valkyrie机器人处理危险废物。冷战时期，美国有十几处散落着放射性废物的地方。自主机器人要对这些废物进行定位、抓取，并将他们放置到安全容器中，他们就需要惊喜运动技巧和在陌生的环境中操作的能力。
医学
由美国国家科学基金会资助，工程学教授peter whitney正在与斯坦福大学的研究人员合作，打造一个可以进行mri引导手术的机器人。
太空探索
platt正在与美国航空航天局的研究人员合作开发机器人操纵能力，以处理未来美国宇航局太空任务中的软物体。
platt表示，“在实验室中完美工作的机器人，当他们处于陌生的环境中时，很快就会崩溃。我们的目标是开发底层算法，使他们在现实世界中更可靠。 最终，这将从根本上改变我们对机器人的思考方式，使他们成为与人类的合作伙伴，而不仅仅是在遥远的工厂工作的机器。”
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美国东北大学helping hands机器人实验室主任、计算机科学教授robert platt认为，“机器人操作是另一只掉下的鞋子。想象一下，一个机器人可以在现实世界中用手去做事情：从拆炸弹到洗衣服。数十年来这一直是研究界的梦想，现在终于即将变成现实。”
platt表示，机器学习、大数据和机器人感知方面的最新进展使我们处于机器人在不受控制的环境中执行精细动作任务和功能的能力出现飞跃的门槛。
机器人可以在高度结构化的工厂环境中进行重复性的任务，也可以在现实世界中进行有意义的工作。
为什么精细动作技能已经落后
机器人和人工智能领域有个非常讽刺的事实，moravek悖论：对于人来说很难的事情，对于机器人来说相对容易，而对于人类来说很容易的事情，在机器人那里几乎是不可能完成的任务。
我们可以用机器人的计算能力来打败一个国际象棋冠军，但却无法让它像2岁大的孩子那样灵活。在随机堆放的办公用品中识别和抓取铅笔对于机器人来说几乎是不可能的，如最近一次darpa国际机器人挑战赛所展示的那样，打开一扇门走进一个房间，看起来就像一个打闹的喜剧场景。
数百万年以来，人来一直在进化他们的视觉、感觉和运动技能，这些复杂的技能深深植根于人类的脑电路中，以至于我们毫无意识地就去执行了。相比之下，数学、科学和股票分析等高层次的尝试是相对较近的人类努力，因此，这些工程师们更容易复制。
蓄势待发
尽管面临巨大的挑战，platt认为，自主机器人依然能够在操纵陌生物体的能力上取得巨大的飞跃。
例如，platt和helping hands实验室的团队已经训练了一个机器人从一堆混乱的物体中寻找、抓取并移除不熟悉的物体，精度高达93%。实现这一点需要在机器学习、感知和控制方面取得重大进展。
研究人员使用了一种叫做强化学习的技术，机器人通过反复试验学习。他们创造了一个模拟世界，机器人可以在虚拟现实中练习拾取和操纵物体。当机器人做了研究人员想要的东西，比如从一个堆物体中抓起某个物体，它将得奖励。这种技术允许机器人在虚拟环境中掌握技能，然后将其应用于现实世界。
机器人在不受控制的环境中工作也是深度认知的重大进步。以前，他们只能把世界看作是一个由各种颜色随机组成的平面。但是，通过这种新的三维感知，他们可以在拥挤的地方识别出不同的物体。
视觉是指导广泛运动的极好工具，精细动作技能需要触觉。
platt解释道，“想想你带着手套可以做什么。你可以打开车库门，抓起铲子，清理车道。但是如果你需要先打开车库，脱下手套，然后插钥匙。”
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platt表示，“为了将钥匙插入锁中，机器人需要确切地知道如何控制钥匙，精确到毫米。我们的算法可以非常准确地定位这些被放弃的物体。”
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未来怎么样？
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家庭
platt的helping hands实验室与马萨诸塞大学洛威尔分校和新罕布什尔州的crotched mountain rehabilitation facility合作，正在打造一款带机器人手臂的动力轮椅，该机器人手臂可以抓住房子周围的物品或完成简单的家务。这可以使老年人或残疾人继续在自己的家中独立生活。
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军用
类似类型的机器人可以在激烈冲突的地区承担类似的职责，并用于危险的行动，比如拆弹。例如，普拉特和他的团队最近完成了海军研究办公室资助的一个项目，用于开发将在海军舰艇上使用的基本操纵技术。
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