足式机器人何必非得四条腿！

　值得注意的是，Google 自研的 Whitechapel 并不只用于 Pixel，其后续版本还可能搭载于 Chromebook。

　　尽管 Whitechapel 尚未面世，但从 Google 以往自研芯片的实力来看，Whitechapel 是值得期待的。

　　以 Pixel 搭载自研芯片的时间来看，Google 先后推出了 AI 芯片 Pixel Visual Core、Titan M 安全芯片、Soli 雷达芯片等，分别来看：

• Pixel Visua Core 本质上是一个辅助加速的 AI 芯片，最早搭载于 Pixel 2 中，其最直接的公用在于提升 Pixel 手机在 HDR+ 上的拍照体验。

• Titan M 同样是 Google 专门为智能手机打造的一款芯片，致力于安全性方面，主要搭载于 Pixel 3 和 Pixel 4 上。

• Soli 传感器最早展示于 2015 年，经过了多次迭代，最终集成于 Pixel 4 中，使其具备了 Motion Sense 功能，将独特的软件算法与先进的硬件传感器相结合。

　　不难看出，Google 在辅助芯片的研发上不遗余力，而其芯片之力也让 Pixel 拥有了独特的产品特征。

　　以 Titan M 为例，Titan M 不仅可以用来保护 Android 操作系统和它的功能完整，也可以保护第三方应用和涉及到安全敏感性的交易（Transaction），且 Titan M 自身还具备安全性；可以说从多个层面保障了硬件产品的安全性。

　　对于 Titan M，哥伦比亚大学的计算机科学家 Simha Sethumadhavan 曾给出如此评价——

Google 所做这种层面的硬件改进，我认为是非常了不起的。它比软件防护更难取得突破，难度高得多了。

　　只不过，虽然芯片实力不俗，但 Pixel 的销量表现，并未与其芯片实力成正比。

　　Pixel 销量平平
 

格布鲁曾是在谷歌工作的知名人工智能研究员，其因研究证实相关面部识别算法在白人中的效果要好于有色人种而闻名。格布鲁常常呼吁对谷歌搜索了等重要产品提供伦理方面的技术支撑，她断言自己上周因与他人合著的学术论文被撤引发争议而被解雇。

　　皮查伊的道歉也表明事态迅速恶化，已经超出谷歌人工智能主管、首席执行官杰夫·迪恩(Jeff Dean)的掌控范畴。格布鲁离职后，各种反应都表明皮查伊对谷歌人工智能管理层的不满。

　　皮查伊写道，谷歌已经启动了一项内部调查，目的是搞清楚公司如何处理格布鲁的离职以及这一事件对员工的影响，特别是对那些没有得到充分代表的少数族裔员工的影响。

　　皮查伊说：“一位才华横溢的杰出黑人女性不幸从谷歌离职，我们需要为此承担责任。”“这一损失在一些代表性匮乏的社区产生了连锁反应，他们认为从格布鲁身上看到了反映了他们自己的一些经历。”

　　但研究人员格布鲁回应称，皮查伊做得还远远不够。格布鲁称，到现在他们都没有说“我为我们对她所做的感到抱歉，这是错误的。”邮件中只是说，“播下了怀疑的种子，并导致我们社区的一些人质疑自己在谷歌的地位。”所以我认为这种做法意为“我为事情的结局感到抱歉，但我并不为我们对她所做的事感到抱歉。”

　　格布鲁在随后接受采访时表示，事件始于谷歌要求格布鲁撤回研究论文，或至少删除涉及的谷歌员工姓名。格布鲁拒绝了这一请求。
 

　也就是说，每种设计都对应着一个语法规则序列，而这种语法规则主要受到自然界中节肢动物的启发。

　　机器人的哪种形态最佳？

　　有了语法规则，针对特定地形，系统已经生成了多样的排列组合。但正如 Allan Zhao 所言：

语法创造的只是数量，并非机器人的最佳形态。

　　那么，哪种形态最佳呢？

　　带着这个问题，RoboGrammar 系统开始了关键一步——自动检索适用于地形的性能最佳机器人及其相应的控制器。

　　所谓控制器，是指一组能为机械结构真正赋予生命的指令，它将控制机器人各个马达的运动顺序，在论文中，控制器的算法被称为是「模型预测控制」（Model Predictive Control），在这一算法中，快速向前移动的优先级最高。

　　当每个机械结构被赋予生命后，计算机就会通过被称为「图形启发式搜索」（Graph Heuristic Search） 的神经网络算法来检索高性能机器人。

　　作为一种新型的组合设计空间的高效搜索方式，Graph Heuristic Search 使得计算机在探索设计空间的同时学习函数，该函数能将不完整的设计（如组合搜索树中的节点）映射到通过扩展这些不完整的设计实现的最佳性能值。

　　值得一提的是，Graph Heuristic Search 优先探索的是设计空间中那些最有希望的分支。

　　为进一步测试 Graph Heuristic Search， 研究人员特意设定了多种对于机器人来说具有挑战性的地形。结果证明，不论是单一地形还是地形组合，RoboGrammar 都能生成性能最佳的机器人。

　　而上述所有步骤都发生在工程师拿起螺丝钉之前。

　　Allan Zhao 表示：

目前为止，机器人设计仍然是一个非常“手工”的过程，而我们的 RoboGrammar 则是一种更新颖的、更有创意的机器人设计方法，它可能会更高效。

　　机器人研究权威专家、美国哥伦比亚大学教授 Hod Lipson 对这项研究成果的评价则是：

这项工作是 25 年来在自动设计机器人形态和控制方面的最高成就。使用图形语法的想法已经出现一段时间了，但是还没有哪个团队能像这样完美地实现了这一想法。

（编辑：盐城站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!