與人類比創意 智能機器人花樣拼樂高

• 2017年8月22日 ZhouXun來源：環世網 496 26
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即便在成人的世界里，樂高依然是一款復雜的智力玩具。歐特克的AI實驗室打造了一臺名為Bishop并具有好奇心的機器人，它擁有計算機視覺可以看到并且適應周圍環境，并被賦予機器人學習、適應新任務的能力。

歐特克的AI實驗室打造了一臺名為Bishop并具有好奇心的機器人，它擁有計算機視覺可以看到并且適應周圍環境，并被賦予機器人學習、適應新任務的能力。逐漸Bishop意識到它有眼睛可以“看”事物，有手可以“抓”物品，隨后它進化出對周邊環境做出反應，并給予回應。這意味著，機器人不再無視人類的流程，開始學習和適應多變而無序的人類世界。

這聽起來有點讓人難以置信，事實上，成立半年的歐特克AI實驗室就是在尋找新的風險和不確定性的邊界。從設計軟件轉化成一個關注制造的公司，歐特克的目的是讓無論是懷揣創意的創新者，還是靈感閃現的普通人，都能借助軟件將豐富的想象力落地，模擬構造出任意模型，從而快速有效地實現對個人創意是否切實可行的預見。

機器人玩轉樂高

人工智能的浪潮已經來臨，以創意為核心競爭力的設計行業也發生了改變。“我的工作就是每天看科幻小說。”歐特克首席技術官辦公室——應用研究室首席研發工程師李卉笑著告訴第一財經記者。

科幻小說是在現在的世界中描述未來，如果你可以描述出來一條可行的路，那就是一本不錯的科幻小說。李卉和他的同事以此為靈感啟發，從教會機器人自主堆樂高入手，借此研究機器人自主學習物理能力(抓取，組裝，拆卸)，3D設計的學習和自動生成等。

李卉告訴記者，他們用物理仿真技術做渲染圖來替代照片給Bishop“看”，把Bishop看到的仿真渲染圖輸入到深度學習神經網絡。Bishop的學習世界是虛擬的，可以與真實世界相分離。在創建的模擬世界里，它學會了如何組裝積木學，之后把Bishop看到、學到的技能帶回現實世界當中，用機器學習填補仿真世界和現實世界差異。

越來越多的公司都在試圖尋找AI帶來的新可能性。2016年9月，Facebook、谷歌、亞馬遜、微軟、IBM聯合非營利組織、學術專家、政策、道德領域專家和其他AI領域科技公司等就成立AI聯盟，旨在建立操作規范，助力人工智能的健康發展。2017年，蘋果也加入了這一隊伍。2017年，7月23日，中國科技部聯合科通芯城、百度、阿里巴巴、騰訊、華為及北京大學、清華大學等成立了中國首個AI聯盟。

當數字世界和真實世界鴻溝越來越小，意味著這臺機器人慢慢學會組裝積木。云的存在意味著所有機器人都可以學會這項能力。“過去我們把機器鎖在老式的工作間里，出于安全的考慮。生產流程被固定了，只能通過規模化生產減少成本。但是現在我們給機器人安裝眼睛，讓他可以看到周圍的環境，也可以通過觀察我們來進行學習。”李卉說。

變化的設計

當人們對設計的印象仍停留在以設計師為主導的靜態的畫圖圖框之中時，基于優化誕生的衍生式設計已然成為新的熱詞。人工智能已經走入設計行業，準備引領下一個浪潮。

在AI的幫助下，衍生式設計可以幫人們實現這樣的目標。將設計目標及材料、制造方法和成本約束等參數輸入到衍生式設計軟件中，軟件通過云計算探索所有可能的解決方案排列組合，快速生成設計備選方案，然后進行測試，這已經不僅僅是一個幾何設計的綜合，而是理解人的需求。李卉把這概括為，“我們不再基于設計進行模擬仿真，也不再是只能在設計當中才進行仿真，而是通過模擬仿真來發現理想的設計方案。”

歐特克在多倫多的辦公樓樓層設計就應用了衍生式設計。首先把影響員工生產力因素輸入其中，然后對員工進行調查，了解他們的偏好和工作習慣;系統按照建筑面積，固定位置等等硬性條件，對調查數據進行評估，之后生成上千個樓面設計圖。這個系統力求減少干擾因素，最大化窗口視野，并且優先考慮人際交往關系，最終找出兼顧所有人需求的公平的解決方案。“我們沒有像搭積木一樣簡單把隔間組合，我們也不是找到一個可行方案就停止優化。以往我們是下指令，設計工具執行指令，但是現在這種關系已經演變成自適應性關系。”

這種在三維世界中聽起來有點不可思議的事情，其實在國內的二維設計中也已經有了創新者。阿里人工智能設計產品“魯班”去年雙十一就生產了1.7億個設計素材。利用圖像算法“摳圖”、把設計變成“數據”，最后讓機器學習設計，這一過程會有圖像算法專家加入并主導整個智能設計的算法框架。簡言之，基于人工智能的圖形識別技術，通過計算機視覺引擎，只要在零部件庫中輸入約束條件，就能檢索出符合特征的模型。未來，這種應用還會延伸到重量、顏色等條件的識別中。

“3D的表示形式是幾何構造，而不是簡單2D的像素。因此數據和應用的機器學習算法都與2D圖像不同。并且同樣大小的物品的3D的數據量要比2D的大很多很多，這就不僅造成了計算量的難度，仿真渲染的難度，還有機器學習算法的難度。”李卉向記者比較了3D和2D的設計研究有何不同。

人工智能當然可以設計，也可以替代部分設計工作，但是最終的設計本身依舊要通過人來完成。李卉坦言，雖然有的時候機器人做出的選擇結果我們不能夠完全地解釋，這其實也是在學術界一個很大的研究方向，就是怎么樣解釋機器人做的決定，或者AI做的決定來做解釋，確定可靠性。

人工智能將扮演的角色將是讓那些最有創意的設計師完成他們的夢想。作為三維設計工程及娛樂軟件的領導者，歐特克的AI實驗室就是在為尋找新的可能性而探索。

當然，這場變革是一個漸進式的變革，不可能一蹴而就。從公式到推斷，機器人輸出的結果也從可檢視轉為不可測，人們無法知道機器所選擇的幾千種方案的標準。而利用缺少偏見的數據訓練機器人也是另一需要努力的方向。

“我們認為制造業對于人工智能，對于機器學習還有衍生式設計來說代表一個非常巨大的機會，尤其是對于衍生設計，它本身是把技術進一步的推進到了我們所謂的計算式設計的階段，也就是說它把產品的設計、仿真、優化，還有3D的真材制造這些都進行了自動化。”歐特克公司全球銷售與服務高級副總裁史蒂夫·布魯姆(Steve Blum)告訴第一財經記者。

“當我剛剛開始就任的時候，媒體訪問時，大家提的問題都是AutoCAD、inventor這些大家耳熟能詳的產品，但現在提問的內容都變了，是云、衍生式設計、人工智能、機器學習等等。”史蒂夫如此總結，“先進的生產技術、互聯的力量和機器學習，正在顛覆今天我們所處的世界。”

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