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[導讀]   據(jù)AFR報道,谷歌本周公布了機器人研究細節(jié),詳細介紹其軟件如何支持機器人互相學習。為了證明其技術,谷歌科學家展示了視頻,顯示機器人手臂在實驗室中旋轉的場景?! ?   谷歌的機器人團隊

  據(jù)AFR報道,谷歌本周公布了機器人研究細節(jié),詳細介紹其軟件如何支持機器人互相學習。為了證明其技術,谷歌科學家展示了視頻,顯示機器人手臂在實驗室中旋轉的場景?! ?/p>

  谷歌的機器人團隊已經(jīng)建造了這些機器臂,希望將它們出售給制造商、倉庫運營商以及其他客戶。可是,谷歌母公司Alphabet的高管們叫停了這個計劃,因為其未能通過首席執(zhí)行官拉里·佩奇(Larry Page)的“牙刷測試”,即該公司只制造每天被數(shù)十億人使用的產(chǎn)品。

  決定停止機器臂項目的決定是2015年末做出的,也就是谷歌機器人團隊搬到Alphabet研究實驗室X之前。參與這個項目的機器人專家們對谷歌的謹慎感到十分失望,這種情緒也在谷歌核心互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務之外的其他部門蔓延,比如無人駕駛汽車團隊,它們已經(jīng)顯示出技術實力,但依然沒有推出任何產(chǎn)品。

  豐田研究院首席執(zhí)行官、谷歌機器人團隊前主管詹姆斯·庫夫納(James Kuffner)表示:“盡管它(機器臂)只是原型,但其擁有許多優(yōu)點。谷歌的機器人團隊工作非常努力,如果由我做決定,我會選擇將其推向市場,但谷歌沒有那樣做。”

  沒有賣機器的計劃

  但谷歌發(fā)言人杰森·弗雷登菲爾茨(Jason Freidenfelds)稱,谷歌沒有出售這些機器臂的計劃。他說:“我們正利用它們去做些基本研究,比如機器學習如何幫助機器人加強協(xié)作,這是個非常有前途的研究領域,但是還處于起步階段。”Alphabet研究實驗室X的發(fā)言人考特尼·霍恩(Courtney Hohne)拒絕評論。

  據(jù)熟悉谷歌機器人項目的知情人士透露,谷歌已經(jīng)制造出大約50個機器臂,它們每個都可以舉起大約4.5公斤重量。這些機器臂是由谷歌2013年收購的初創(chuàng)企業(yè)Meka RoboTIcs設計的。機器人部門的內部人士努力推動機器臂上市,并以相對低廉的價格出售,以此削弱市場上其他競爭對手。

  谷歌的競爭對手包括Universal Robots,2015年被Teradyne斥資3.14億美元收購。這家公司制造的機器人模型往往也要超過2萬美元。

  決定不發(fā)售機器臂也是谷歌群龍無首的機器人部門遭遇麻煩的另一個跡象。前安卓主管安迪·魯賓(Andy Rubin)曾在谷歌掀起大規(guī)模收購熱潮,一系列初創(chuàng)企業(yè)被于2013年納入谷歌機器人部門麾下。當魯賓第二年離開時,谷歌將機器人團隊并入X實驗室研發(fā)機器人。2016年年初,谷歌有意出售旗下最大機器人團隊Boston Dynamics,但直到如今也沒有找到買家。

  品牌保護

  對于谷歌發(fā)布未經(jīng)過精煉的產(chǎn)品猶疑不決的挫敗感不僅僅在實驗部門出現(xiàn)。佩奇經(jīng)常鼓勵谷歌員工追求“moonshot(瘋狂而不太容易實現(xiàn)的項目)”,這些項目存在風險,但往往可以產(chǎn)生巨大影響??墒怯袝r候,這種做法會導致更小但更實用的產(chǎn)品和服務被束之高閣,或者停留在研究階段多年時間。

  庫夫納將谷歌的做法與亞馬遜對比,后者2年前開始出售語音控制的智能揚聲器Echo。他說:“當亞馬遜最初發(fā)布Echo時,它顯得相當糟糕,非常不可靠。可是亞馬遜依然選擇推出它,并因此而獲得消費者反饋,迅速對其進行迭代升級?,F(xiàn)在,亞馬遜已經(jīng)售出許多Echo。”

  不久前,谷歌推出了自己的無線揚聲器,其操作與Echo非常相似。庫夫納說,當谷歌考慮發(fā)布產(chǎn)品時,它必須要保護自己的品牌,畢竟谷歌是世界上最有價值的品牌之一。但是沒有任何高管總能保證做出正確決策,因為這是個很難平衡的問題,一方面你想要盡早推出產(chǎn)品,另一方面你還要保護好品牌。

  庫夫納認為,機器人領域需要更多類似亞馬遜的做法,即產(chǎn)品需要盡早推出,并在隨后時間內改進和迭代。

  用途多多

  盡管Alphabet決定不向市場推出機器臂,但也并非完全放棄這個項目。谷歌發(fā)布最新視頻中,多個Alphabet團隊的研究人員通力合作,證明了一種可用于機器人的突破性技術——集體學習。

  當這些機器臂在谷歌算法中接受訓練后,比如打開特定種類的門,它們就可以復制這個動作,打開此前從未見過的門。

  研究人員寫道:“機器人學習的這些技能依然相當簡單,比如推送物體或開門等。但是通過集體學習,它們可以更快、更高效地學習這些技能,將來的機器人可能獲取更豐富的行為技能,這些技能最終將令機器人在日常生活中幫助我們。”

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