Waymo又添新兄弟:Google孵化intrinsic,用AI訓練機器人
谷歌又要改變人類了。
繼自動駕駛(waymo)、AI(google brain)之后,谷歌前兩天又孵化出一家新的前沿技術公司。
它的名字叫intrinsic。
這家公司在X內部已經孵化了5年的時間,在X公司副總裁Wendy Tan White帶隊下,intrinsic團隊將要通過AI技術改變如今的工業機器人。
X公司副總裁Wendy Tan White
簡而言之,「讓機器人技術民主化」。
訓練讓機器人變得更聰明的AI
由于可以快速、精準并且不用停歇地在工廠中執行那些繁重且重復的體力勞動,工業機器人的出現可以說改變了如今的工業生產的面貌。
它讓「無人工廠」成為了可能,也為我們能夠開上更便宜的汽車做出了巨大貢獻。

但是自工業機器人誕生至今,它們都只會機械地進行重復性勞動,如果部署到一個新的生產環境中,他們立刻蒙圈。
工程師需要花費數百個小時進行編程和調試之后,它們才能夠正式上崗。
這就意味著高昂的時間和人力成本。所以對于一些中小公司想要實現柔性化生產,部署工業機器人是一筆非常不劃算的買賣。
不僅如此,由于缺少傳感裝置,傳統的機械手臂如果還無法諸如執行插插頭或者組裝家具之類在人類看起來十分簡單的工作。
用AI訓練機器人,與自動駕駛有異曲同工之妙:首先需要對外界環境進準確的識別,隨后通過深度學習訓練讓它們學會分辨周邊環境物體的類型。
隨后再根據任務目標進行線路規劃、力度控制等決策工作。
intrinsic的首個項目,就是讓機械手學會了插插座。
比如下方的例子,僅僅通過兩個小時的訓練,機械手就學會了一項高端技能:插USB插頭。
人類看起來當然容易,但是對于機械臂而言,它需要先分辨出USB插頭的種類,然后再把它插入正確的插座上。
之前要讓一個機械手學會這樣的工作,需要訓練上百個小時。
通過深度學習和強化學習訓練,這類型的機器人可以快速適應新的任務。比如在另一個示例中,兩個intrinsic的機器人學會了相互協作,高效地拼裝家具。
通過在機器人和生產環境中布置的各類傳感器,intrinsic發明的機器人可以快速感知并適應新的環境。
對于工程師而言,他們未來無需再學習復雜的PLC編程,而將更多的注意力放在機械加工流程和工藝上來改善生產。
另外一個比較厲害的項目,則是intrinsic與瑞士蘇黎世聯邦理工學院合作打造的這個「四臺機器人協作搭房子」的項目。
四個機械臂需要在場地中同時完成一個房頂的組裝、定位以及涂膠的工作。可以看出來,這四個機械臂工作得十分默契了。
如今intrinsic正在大舉招人,AI、機器人專家、軟件工程師,只要與他們三觀相符,來者不拒。

神秘的X公司
Alphabet旗下的X Development可能是當前最為神秘的公司。
它的前身是谷歌在2010年創辦的GoogleX。在2015年谷歌重組成為Alphabet之后,GoogleX正式獨立,成為與Google平行的,Alphabet旗下的子公司。
X的主要目的并不是盈利,而是致力于改變世界。
「我們通過發明最前沿的技術,來解決世界上最困難的問題」。
因此X公司進行的許多秘密研發的項目經常會讓人摸不到頭腦,但也孵化出不少在前瞻技術上一鳴驚人的公司。
比如X公司曾經做過一個名為Loon的項目。中國人聽起來會聯想到雄偉的龍,而Loon事實上取自單詞balloon。
沒錯,它的主業就是做氣球。
Loon項目的計劃是通過在平流層放氣球作為接入互聯網的路由器,來讓互聯網走向世界各地。
愿望很美好,但是相比SpaceX做的星鏈,感覺多少差了點意思。
所以Loon項目雖然在2018年孵化成功,但是在今年1月由于進展不順正式關張。
X還發明了至今被許多人吐槽的Google Glass。
不過除了做氣球和眼鏡之外,X也有不少成功的孵化案例。
比如研發了讓眾多安卓陣營廠商得以與Apple Watch分庭抗禮的Wear OS:

還比如如今自動駕駛界的老大Waymo。
Waymo在2015年由谷歌天才工程師Sebastian Thrun領導,集結了當時自動駕駛界幾乎所有的精英。
雖然近期Waymo的發展之路并不算順利,但是不容否認的是,Waymo現在仍然是業內頂尖的自動駕駛技術公司。擁有著最長的測試里程,以及最為可靠的測試成績。

X項目孵化的最成功的案例,則是如今在AI界風生水起的谷歌大腦。在Jeff Dean、 Geoffrey Hinton和吳恩達的帶領下,谷歌大腦先后做出了谷歌翻譯、TensorFlow等影響業界的項目。

谷歌的「登月大隊長」Astro Teller 曾經說過,「谷歌大腦一個項目的收益就足以讓X項目值回票價了」。
所以,其他項目,盡管燒錢吧!
intrinsic將會讓更多「更聰明」的機器人走入工業生產,這一方面讓之前人力密集的產業有望進一步提升效率降低成本,另一方面,也意味著越來越多的低端工作再也不適合人類了。
對此,你怎么看?