世界機(jī)器人展在東京開幕，工業(yè)機(jī)器人巨頭發(fā)那科（Fanuc Corp）展示了最新的機(jī)械臂，它在一堆金屬圓柱體前面停住，拍張照片，然后非常「自信」的將零部件從一堆雜物中挑選出來。令人印象深刻的是，在僅僅8個(gè)小時(shí)之前，它還不具備任何挑揀技能。
這就是發(fā)那科與人工智能創(chuàng)業(yè)公司Preferred Networks合作的首批合作成果。世界上最大的自動化設(shè)備制造商正在使用所謂的「深度學(xué)習(xí)」來使機(jī)器能夠自獲得取技能。
被賦予算法的機(jī)器人一夜之間就能夠通過不斷試錯(cuò)來弄懂如何挑選出隨機(jī)位置的物體，并達(dá)到90%準(zhǔn)確率。八臺同時(shí)工作、共享經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器能夠在一個(gè)小時(shí)內(nèi)完成這個(gè)任務(wù)。如果是發(fā)那科一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師去完成同樣工作，則需要他花費(fèi)幾天時(shí)間去編寫一個(gè)教學(xué)程序。
「深度學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠自行獲取大量數(shù)據(jù)，并提取出有用的規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)，對于機(jī)器人來說，這意味著不僅可以讓它知道某個(gè)動作成功是否的原因，還可以讓它知道如何提升自己的表現(xiàn)。」Preferred Networks CEO Toru Nishikawa表示。
Nishikawa說，發(fā)那科計(jì)劃明年將這種自我學(xué)習(xí)的功能商業(yè)化。而發(fā)那科和Preferred Networks 同時(shí)還在共同研究能夠預(yù)測機(jī)器故障的應(yīng)用，從而防止代價(jià)高昂的工廠停工。
Facebook和谷歌已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)算法用在了為用戶照片打標(biāo)簽和廣告業(yè)務(wù)上，最大限度減少了人工參與。如今，包括發(fā)那科、豐田和三星之內(nèi)的硬件公司也正在加大投資，將這些能夠解決問題的深度學(xué)習(xí)功能添加到自己的產(chǎn)品上。
發(fā)那科年初向Preferred Network投資了750萬美元獲得了6%股權(quán)，此前它的競爭對手ABB也向另外一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司Vicarious投資了數(shù)百萬美元。
Nishikawa是最富聲望的ACM編程競賽的世界決賽選手，比賽的獲勝者中還包括Facebook的前CTO和谷歌的第一名員工等。2014年3月，他與東京大學(xué)的同學(xué)Daisuke Okanahara共同創(chuàng)辦了Preferred Networks。僅用了不到一年，發(fā)那科、豐田和松下都變成了他們的合作伙伴。
Nishikawa說，這項(xiàng)技術(shù)不會僅用于發(fā)那科機(jī)器人，所有的機(jī)器都可以從中受益。
