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最可爱的人工智能机器人

最可爱的人工智能机器人

鲍里斯·索普轻拍他的手机,他前面的会议室桌上的机器人醒了。不是在那个小工具的方式,就像当一个笔记本电脑的屏幕打开,虽然。机器人慢慢地抬起头,打开一只眼睛,然后另一只眼睛,好像世界的光太多了。 Sofman,机器人公司Anki的首席执行官,笑着,因为它摆脱了睡眠的生锈,并熄灭了充电摇篮。在把桌子盘旋一圈之后,它快速地到达边缘。它只是暂停一旦它被中途关闭。我本能地把我的手抓住它,但分秒之后,机器人俯视,它的蓝色OLED眼睛宽。 Sofman微笑。机器人在一个微小的机器人的声音,甩开它的单一的U形手臂在恐怖,迅速反转其推土机样式的轨道,并后退。

“这个小家伙,”Sofman说,“是Cozmo。

三年前,Sofman在苹果的WWDC主题演讲中演出,演示了Anki Drive,一套人工智能赛车。那是Anki的第一个产品。 Cozmo是其第二个三分之一,如果你在今天经历了五年的发展,计算一个重大更新到Drive发射。它是一个$ 180,咖啡杯大小,车辆机器人 - 像一个十字架的弗比和吨卡车。喜欢Drive,Cozmo是一个玩具。这主要是为了孩子,它是可爱的。

对于大多数玩具,Sofman说,这是由人类与他们一起提供创造力。你的C-3PO不像C-3PO,除非你做所有的工作。 “这里,”Sofman说,“我们可以真正使他成形。”由于计算机视觉科学,先进的机器人技术,深入的人物发展和一套机器学习算法的完全独特的组合,安基称之为“情绪引擎“,Cozmo意味着非常像一个现实生活版本的Wall-E或R2-D2。这不是人,但它感觉真的。

如果安基可以脱离这种困难的高科技和儿童友好的组合,Cozmo可以远远超过下一个痒痒我Elmo或Furby。下一次皮克斯电影出来,可爱的人物可以感觉到活在你的客厅里,因为他们在屏幕上。 Sofman和他的团队为Cozmo的几乎每一个部分提供SDK,他们想象孩子们通过为他们可爱的机器人建立有趣的新游戏和功能来学习编程。 “有足够的关注和爱,”Sofman说,“这可能是最有能力的STEM平台,曾经存在。”他们将不断更新机器人的软件新的游戏和功能。它可能看起来像一个玩具,但Anki希望它是下一个大的硬件计算。

希望下一个大的事情在硬件计算目前盯着我,两个蓝色OLED眼睛宽和unblinking。 “哦,”Sofman说。 “他想见你。

越野

安妮船员一直在考虑Cozmo,因为早在Sofman的Drive在WWDC展示。从2005年到2010年,Sofman是卡内基梅隆(Carnegie Mellon)着名的机器人项目的博士学生(现在也许是最着名的是当Uber开始开发自驾车时,Uber突袭了人才)。他和同学Mark Palatucci和Hans Tappeiner一起,希望通过他们的研究做一些独特的事情。

“他们进来了,”体育场填补的风险资本家马克·安德森说,回忆起他在2011年与团队的第一次会议,他们基本上说,“我们有这些背景的机器人,我们可以花我们的生活建立这样的人机器人花费数百万美元并在装配线上工作“。这就是机器人博士的每个人。 “但他们说,”我们真的认为这是不够的。这种技术已经准备好缩减成价值数百美元的产品,并且能够在家里。“他们表示安德森是一个工作版本的驱动器,加上将成为Cozmo的效果图。安德森领导了一个巨大的资金回合,现在坐在安基的董事会。他称安妮是“我见过的最好的机器人创业公司”。

一旦Drive在2013年推出,小机器人的工作开始认真。 Anki的第一个Cozmo招聘是Andrew Stein,另一个卡内基梅隆博士(这是一个反复出现的主题),用于计算机视觉。 Drive的一个好处是,汽车在轨道上移动,Anki用来映射他们的位置。 “我们没有Cozmo,”斯坦说。安基确实考虑用一个小游戏垫建立机器人,但斯坦说“它从产品中取走。它感觉不像一个小生物,如果那个小生物只能在他所带的垫子上跑来跑去。“然后,科兹莫不得不不断地映射它的周围环境并通过它们导航。 Cozmo正在解决与Google自动驾驶汽车相同的问题。他们是硬的问题:“家庭机器人的”头号挑战“,伯克利博士研究员切尔西·芬恩说,”看到非结构化环境,并根据环境的状态采取行动。“幸运的是,研究人员正在提出答案。 “在计算机视觉方面有了这些巨大的飞跃和深度学习,”Finn说,“希望我们能取得真正的进步。

Cozmo完全基于计算机视觉和深度学习。机器人通过一个单独的相机在其脸上看到世界,隐藏在一个插槽,这意味着看起来像一个嘴。相机以每秒15帧的速度运行,将素材发送到手机,在将指令发送回机器人之前进行所有的处理。所以Cozmo将总是有那么多新的计算机在你的口袋里的处理能力。当然,缺点是你需要一个电话附近,当你在玩li'l bot。电话诡计没有解决所有的Anki的问题,或者:斯坦德花了几年的工作,如何补偿与来回发送数据的延迟。

这是不可能的硬代码每个可想象的游戏进入系统,这就是为什么机器学习已成为安基的努力的关键部分。 “很多情况下,你调用机器学习,”迈克尔·瓦格纳,一个CMU机器人研究员,惊人地没有参与安基,“是因为你不真正理解系统应该做什么。如何更好地驾驶在崎岖的地形与平坦的地形?你不知道。所以你抛出机器学习。“许多测试,大量的培训,系统计算出如何反应本身。 Anki处理的很多都是标准的机器人挑战,但没有人能解决这类产品。这种机器人不必是完全有效的,例如装配线工人。这个机器人必须很有趣。

你想玩游戏吗?

Anki发现的关键是要拿到Cozmo需要做的一切,并且不知何故使它成为它的性格的一部分。这是一个玩具,毕竟。没有人想要阅读手册,或把他们可爱的小机器人在地板上,等待十分钟,同时精心地映射其周围环境。所以早期,安基决定科兹莫应该好奇:放下它,它会本能地开始环顾四周。这也是一个病理展示,这是令人愉快的愚蠢和一个完美实用的方式教会用户关于Cozmo的许多功能。玩具机器人会抓住它的一个块,把它放在你面前,宣布一个玩游戏的愿望。

Cozmo最喜欢的初始游戏似乎是一个色彩搭配的比赛称为Speed Tap。你和Cozmo每个都有一个块,当他们的闪烁的颜色匹配谁攻击他们的块首先胜利。 (这是更多的乐趣比它的声音,我发誓。)Cozmo是一个厚颜无耻的玩家;小scamp试图假装我攻击我的块,当他们不匹配,并且当我赢了时,暴风雨了。它是那些小的tics,它的电梯样的手臂和旋转在圈子和摇摆在其Wall-E的声音,真的让你想把这个小家伙称为“他”而不是“它”。

为了给这些情绪和反应内脏的重量,安基创造了它所谓的情感引擎:一组算法,影响机器人模仿的感觉的方式。 Anki团队做了很多关于情绪的研究,特别关注心理学家Paul Ekman所写的所谓的核心情绪,并且描绘在电影里面。

几乎就像一个人,Cozmo知道在任何给定的时间,许多潜在的情绪反应,所有争夺从那个位数据,从处理器的内部射击到机器人的表达手段。拿那一刻,当它卷起到会议室桌子的嘴唇,例如。 “他看到了一个边缘,”Sofman说,“他在他的尖峰响应。”他指向所有Cozmo的可用状态的实时图表。 “他不那么勇敢,有点不太平静,有点不快乐。”这是一个非常复杂的模仿的紧张。当Cozmo看到一个块,那些相同的变量组合起来模拟兴奋和信心。如果它试图和没有选择一个块,它会“得到”悲伤和忧虑。你可以在图中看到它,你可以在Cozmo看到它。

同样重要的是,为Anki创造情感表达的食谱,还有必要的团队,以确保它不是...机器人。 Cozmo可能会以相同的方式反应两次,但它被编程为不可预测。工程师布拉德·诺伊曼说:“孩子们很快就会意识到,如果,这是一个'做A得到B'的情况。 “孩子很聪明。

科兹莫展示这些感觉的方式当然是重要的,因为他们在第一位。为此,Anki聘请了他们现在称为“Cozmo的灵魂”的人Carlos Baena。 Baena在皮克斯度过了十年,动画了一些你可能听说过的小角色,像Wall-E,Nemo,Mr. Incredible和Buzz Lightyear。在他们最初的一次会议中,Sofman和Tappeiner向Baena展示了一个3D打印原型的智能手机视频,与Anki员工互动。所有巴纳都可以看到的是员工的脸。 “他只是和[Cozmo]说话,你知道吗?”他说。 “有时候,甚至骂他。它是一个可爱的小东西。它感觉更深。“他在科兹莫看到一个连接超过任何你可以通过电影院屏幕的可能性。

Baena和他的团队创造了一种无意义的语言和削弱的声音,仍然在某种程度上交际,同样的方式R2-D2设法说了这么多与哔哔声和bloops。他们花了几个月来看看卡通人物的眼睛,学习如何和他们可以沟通。他们为Cozmo写了一个原始分数,当你在电动机周围时,它会从你的手机上播放。为了效果,Neuman向我展示了没有动画和音乐的Cozmo运动。这是漂亮的,像遥控车,但没有生命。然后眼睛活着,声音开始了,科兹莫回来了。

Anki仍在研究一些错误,试图找出令人愉快的不可预测性和实际的buggy软件之间的区别。但是即使在今年秋天,当Anki推出Cozmo到世界,它不会完成 - 它不能。因为,无论机器人的编程多么复杂,它实际上不能重新编程自身。甚至谷歌的AlphaGo都不能这样做。至少现在,AI工程师必须使用新的机器学习算法或新数据重新训练系统,才能真正以新的方式运行。该公司计划继续更新它,以便你永远不会与你的疯狂的小机器人的事情。

“我们希望能够达到每天都在做新事物的地步,”Andreessen说。 “我们希望它是可编程的。”他们希望其他公司将建立像Cozmo的机器人,甚至可能意识到Cozmo和想成为朋友的机器人。这个现实世界的视频游戏可能只是接管了世界。或者也许不会。然后Cozmo将是孤独的,悲伤 - 至少,它会出现这样的方式。

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