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)

　　過(guò)去3年，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)，深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人視覺(jué)領(lǐng)域的表現(xiàn)還相形見(jiàn)絀。

　　雖然深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人根據(jù)視覺(jué)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(méi)有在機(jī)器人領(lǐng)域成為主流。而且，在去年的RSS、ICRA等重大國(guó)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(kāi)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(jué)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(guó)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(guó)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(jué)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(yǔ)義分割和場(chǎng)景理解。

　　最后，Pieter Abbeel直接問(wèn)“誰(shuí)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(tīng)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(wèn)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(wú)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(lái)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(yíng)。

　　在OliverBrock逼問(wèn)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(wèn)題。