Google为什么要卖Boston Dynamics:理想很美好,现实很骨感

boxi · 2016-03-19
在研究领域,一个长期难以解决的顽疾是软件的开发和测试远比硬件的简单。

在Google(确切地说是Alphabet的X)旗下DeepMind的AI应用AlphaGo最近在人机5番棋大战中以4:1的成绩击败韩国围棋天才李世石之后,又马上传出了前者有意出售几年前收购的另一家AI明星BostonDynamics的消息,这种反差令人有点摸不着头脑。彭博社的一篇文章认为,其原因也许是理想很美好,现实很骨感。据悉BostonDynamics的下家可能包括丰田新成立的人工智能与机器人研究机构ToyotaResearch Institute以及Amazon(用于其履行中心)。

AlphaGo很风光,BostonDynamics的机器人表现也很惊艳,但这两者的不同是前者是软件,后者是硬件。而在研究领域,一个长期难以解决的顽疾是软件的开发和测试远比硬件的简单。这一点在人工智能和机器人方面表现得尤其明显。

跟普通的按照预先设定程序运作的工业机器人不同,BostonDynamics等一批机器人研发机构想做的是更加灵活、执行任务范围更广的机器人,而这需要解决一批棘手问题,进行基础性的研究。

彭博社文章称,去年11月的时候Google的机器人研发领导主持过一场内部会议,会议讨论了教机器人执行体力劳动任务的可行性以及BostonDynamics必须如何加强与Google其他团队的配合问题。此外他们还有一个更大的问题要解决,那就是液压技术问题。所以这就是问题所在,尽管智能机器很有潜能,但是实现起来总会面临诸多问题。

2月23日,BostonDynamics发布了Altas机器人的视频。这种机器人看起来能在户外各种条件下行走、搬盒子、自主保持稳定和自行站立。视频发布后立即引起了巨大的反响,但也引起了Google的担忧—因为实际上这个机器人并没有大家想象得那么先进。据知情人士透露,公司的主要进展只是解决了机器在实际环境中的行走问题,但离全自动还很遥远。创始人MarcRaibert在1月份的一次会议上透露,尽管机器人能做这一切,但都是靠人来操纵的。

其原因在于赋予机器目的是非常困难的挑战。就像AlphaGo在数月之内可以学习几十万个棋谱一样,软件可以在计算机上面不受限地进行模拟,但是想要机器人在丛林或者雪地里行走却要面临高得多的挑战,需要的时间也要长得多。

机器人的开发通常只有两个选项:要么用软件模拟好环境和机器人,然后指望模拟结果足够精确再加载到机器上,希望实际结果也一样;要么就是跳过模拟环节直接做机器人,然后在失败中吸取教训,不断改进机器人。而这些过程都要很久。

Google在做无人车的时候就面临着这样的问题,现在Google是这两种手段都用。每周Google都要用真车进行几千公里的驾驶测试,同时用软件模拟无人车在虚拟的道路上行驶数百万英里。这样模拟器能够测试无人车在面临不同场景时的反应,而现实世界可以反馈虚拟无人车没有遇到过的数据和问题给软件。

而机器人的问题在于它往往要比无人车先进。因为无人车只有4个轮子,而机器人要控制手、脚、脖子、膝关节、手指等。这一切都要仿真是极其困难的,要仿真各种动作的场景组合更是难上加难,需要几十万次的学习才能掌握。

但Dynamics的机器人所需的技术还没有走出实验室,用软件控制它们,让机器人能够自治仍然属于研究问题,全球的大学尚在攻关。也许这就是Google认为BostonDynamics的技术商用化还需要10年的原因。

36 氪也就此问题咨询过学界人士和创业者,他们认为有意出售的原因可能还可能是因为BostonDynamics偏向军事。BostonDynamics的产品更适合用在军事领域,比如之前的机器大狗。但Google 的价值观是不作恶,而且如果Google 的产品涉及过多军事领域,其它国家可能对Google 产生担忧,就像当年ScottHassan 解散willow。

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