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          2016 深度學(xué)習(xí)機(jī)器人領(lǐng)域最新應(yīng)用及趨勢(shì)總結(jié)

          作者: 時(shí)間:2016-08-15 來源:新智元 收藏
          編者按:深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域還僅僅處于起步階段,而將來深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域中的應(yīng)用對(duì)發(fā)展通用人工智能大有助益。

            過去3年,深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了巨大成功。其中,在物體識(shí)別和檢測(cè)、場(chǎng)景分類、根據(jù)圖像生成文字描述等領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出。不過,深度學(xué)習(xí)在視覺領(lǐng)域的表現(xiàn)還相形見絀。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201608/295483.htm

            雖然深度學(xué)習(xí)在根據(jù)視覺引導(dǎo)進(jìn)行抓取和控制方面得到了很好的應(yīng)用,但目前還沒有在領(lǐng)域成為主流。而且,在去年的RSS、ICRA等重大國際機(jī)器人會(huì)議上,很多著名的研究者對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)器人場(chǎng)景中的應(yīng)用能力公開提出了質(zhì)疑。

            因此,本屆RSS2016,主辦方特地舉辦了一場(chǎng)小型研討會(huì),探討深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人技術(shù)中的應(yīng)用及局限(Are the Sceptics Right? Limit sand Potential sofDeep Learning in Robotics)。雖然只是一個(gè)小型研討會(huì)(workshop),但主辦方也邀請(qǐng)到機(jī)器人技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域三方面的專家。其中,有的是在深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)后很快就將其應(yīng)用于自己在機(jī)器人技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域,也有著名的“深度學(xué)習(xí)懷疑論者”。

            下文作者是倫敦帝國理工大學(xué)戴森機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室博士生John McCormac。McCormac的導(dǎo)師Andrew Davison是倫敦帝國理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任,領(lǐng)導(dǎo)該校機(jī)器人視覺研究小組,同時(shí)也是戴森機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人。McCormac的研究方向是使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行三維語義分割和場(chǎng)景理解。

            最后,Pieter Abbeel直接問“誰是深度學(xué)習(xí)懷疑論者”,現(xiàn)場(chǎng)參加討論的150到200多人中,包括聽眾和講者,只有大約5到10人舉起了手。而且,這些懷疑論者在被問道時(shí),還都對(duì)深度學(xué)習(xí)表示了肯定,認(rèn)為這種技術(shù)是研究機(jī)器人的重要工具之一。

            讓人對(duì)深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生懷疑的大致有兩點(diǎn):一是在一些特定情境下無法確保做出規(guī)定動(dòng)作,二則是深度學(xué)習(xí)在很多方面缺乏可解釋的不確定性測(cè)量手段。



            LarryJackel提出了衡量一個(gè)人是否是“深度學(xué)習(xí)懷疑論者”的標(biāo)準(zhǔn):按正常情況預(yù)計(jì),未來10年自己會(huì)不會(huì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如果你的答案是“不會(huì)”,那么你就屬于深度學(xué)習(xí)懷疑論者陣營。

            在OliverBrock逼問之下,Pieter給出了一個(gè)更寬泛的解釋,稱深度學(xué)習(xí)提供了一個(gè)工具包,機(jī)器人技術(shù)研究者有望利用這個(gè)工具包實(shí)現(xiàn)更通用的智能機(jī)器人。有人表示如今對(duì)深度學(xué)習(xí)熱潮有可能是寒冬降臨前的爆發(fā),但Pieter認(rèn)為這不大可能發(fā)生,鑒于很多大公司已經(jīng)使用深度學(xué)習(xí)盈利,比如谷歌的廣告系統(tǒng)。

            與會(huì)者普遍對(duì)深度學(xué)習(xí)采取實(shí)用的態(tài)度:機(jī)器人技術(shù)研究者要做的,是提出先驗(yàn)約束和模型約束,而深度學(xué)習(xí)則是之后再去解決這些約束造成的問題。


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