財聯(lián)社1月8日訊（編輯 周子意）上周末，一款由斯坦福大學研究團隊發(fā)布的低成本人工智能機器人被網(wǎng)友熱傳。

這是一款可以模仿人類雙手進行精細任務操作的機器人，具有更優(yōu)的移動性和靈活性。

根據(jù)該研究團隊的介紹，該機器人主要基于Mobile ALOHA系統(tǒng)，能夠自主完成部分復雜的移動操作任務，例如煎蝦、打開雙門壁柜來儲存沉重的烹飪鍋、呼叫并進入電梯、以及在水槽里沖洗使用過的鍋。

此外，還有部分復雜操作則由人為遙控完成，例如拉開窗簾打開窗子，給花盆澆水；在人站著不動的前提下，替主人刮胡子；開鍋熱油做蝦仁滑蛋；將衣服放入洗衣機、倒入洗衣液、并開啟洗衣機；換被套并收納衣服。

該研究項目由一個三人團隊研發(fā)，項目的聯(lián)合負責人Zipeng Fu和Tony Z. Zhao都是斯坦福大學人工智能實驗室的計算機科學博士生，也同為谷歌DeepMind團隊的學生研究員；以及二人的指導老師、斯坦福大學計算機科學和電氣工程系的助理教授Chelsea Finn。

Tony Z. Zhao還在社交媒體X上發(fā)布了一段Mobile ALOHA的烹飪視頻。

什么是Mobile ALOHA？

Mobile ALOHA是一個操作系統(tǒng)，而非一個機器人。

它是一個開源的操作系統(tǒng)，其學習原理是遙操作和模仿學習，通過對人類重復動作的學習從而掌握技能。

Mobile ALOHA是基于ALOHA遙操作系統(tǒng)實現(xiàn)的。它強化了靜態(tài)ALOHA系統(tǒng)的雙手操縱能力，并在此基礎上增加了全身遠程控制系統(tǒng)。

此外，Mobile ALOHA還增加了底座移動能力，賦予機器人接近人類的移動速度。

對比之下，靜態(tài)ALOHA遙操作系統(tǒng)更多是在桌面上進行思考，而Mobile ALOHA在底部上增加了移動底盤，增加了對機器人移動性和靈活性的訓練。

從硬件上看，該研究團隊發(fā)布的機器人外在形象并非人形形態(tài)，整個身體由一個移動底盤、一個操作界面、兩個機械臂、反饋驅動、兩個手腕攝像頭和一個頂部攝像頭構成。其底盤還具備了機載電源，使得它在沒有外部電源的情況下也能連續(xù)工作多小時。

提高成功率

通常，開發(fā)通用機器人的最佳方式是“行為克隆”，也就是機器人從人類提供的演示中進行模仿學習。行為克隆可以讓機器人學習各種原始技能，從簡單的拾放到更精細的操作。

Mobile ALOHA借助移動底座能力和全身遠程操作界面，可以收集更多的機器人與現(xiàn)實世界交互的數(shù)據(jù)，并在交互過程中學習、模仿人類動作。

此外，研究團隊發(fā)現(xiàn)，若將Mobile ALOHA收集到的模仿學習數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的靜態(tài)ALOHA數(shù)據(jù)集相結合、并協(xié)同訓練，就可以顯著提高機器人移動操作任務的性能。

基于上述的協(xié)同訓練，研究人員只需要對每個任務進行50次演示，就可以大幅提高機器人操作的成功率，高達90%。

以擦拭紅酒任務為例，在沒有聯(lián)合訓練時，其成功率只有50%，但聯(lián)合訓練后，成功率可以提高到95%。

價值與爭議

這個機器人的一大吸睛點在于，它的成本真的很低。

團隊專門列出了具體的硬件清單，包括機器人硬件、電源和計算設備、攝像頭、傳感器、組裝和維護費用以及開源的軟件部分在內(nèi)，整套機器人下來成本只需要3.2萬美元（合22.7萬人民幣）。

此外，Mobile ALOHA的最大價值是物理操作能力的進步，因為它展示了機器人做重復性精細操作任務的潛力。

目前生活中，有許多任務都需要全身協(xié)調以及靈巧操作，而非單獨的移動或操作，而Mobile ALOHA恰能在移動性和靈活性上有所突破。

不過，該團隊也表示，Mobile ALOHA 仍存在一些限制，例如系統(tǒng)占用面積較大，固定高度的雙臂難以觸及較低的櫥柜、烤箱和洗碗機等。

且這個技能并非100%精準，也時常會出現(xiàn)錯誤，研究團隊也對外展示了一些“失敗案例”。

值得一提的是，Mobile ALOHA 項目目前已經(jīng)在 Github上開源，公布了代碼、硬件結構和數(shù)據(jù)，團隊也放出了相應的論文和介紹。