微軟教機器人思考

自人工智能的概念被提出，機器學習（learning）作為人工智能（AI）的核心，它的話題便如影隨行。各相關領域都紮根於機器學習的優化、算法的精進，微軟也一樣，和科技同行們花了大量的時間對其進行探索和討論，而今，微軟談論的是機器教學(teaching)。

“即使是最聰明的AI，也要經過很多學習才能完成現實世界中的複雜任務。因此AI需要在人們的引導下學習，這也讓更廣泛的用戶能借助機器學習來完成複雜的任務，這是機器教學的意義所在。” 微軟商業人工智能事業部副總裁Gurdeep Pall表示。

“機器教學”（Machine Teaching）讓人類可以利用自己的專業知識和經驗幫助AI將複雜問題分解成比較簡單的任務，併為機器學習模型提供相關的重要線索，幫助強化學習算法更好地找到解決方案。通俗地講，機器學習是給機器輸入大量的數據，讓機器能夠摸索出其中的規律並找到解決問題的方法。而機器教學由人提供幫助，充當老師的角色，給機器人一些指導，告訴它其中的規律，在這個基礎上機器學習，所以機器教學是機器學習的補充，也叫強化機器學習。

人工智能時代，我們的生活場景是這樣的：工廠、風電場等場所對自動化系統的需求與日俱增，無人機在空中穿梭城市，機器人在地下礦井操作，微軟希望開發出一款軟件，幫助機械和化學工程師教這些智能設備如何做、去哪裡以及如何確保安全，早在2017年微軟研究人員就寫了一篇關於這一想法的論文。

和亞馬遜(Amazon)、谷歌(Google)等其他大型科技公司一樣，微軟也在努力將研究人員提出的想法商業化，去年6月微軟收購了生產該種軟件的Bonsai（一家小型人工智能初創公司）。微軟把其開發的軟件和其研究部門的一些工作合併，該系統可以部署在微軟的Azure公共雲之上，並且現在正在擴大軟件預覽，以便更多潛在客戶可以測試它。相比其他軟件，消費者對這種軟件是最熟悉的，因為它存在於自動駕駛汽車中，但微軟計劃對該技術在自動駕駛的應用的這部分市場留給特斯拉。

達美航空公司（Delta Air Lines Inc.）正在利用這項技術改善行李處理。

Bonsai的創始人兼首席執行官馬克·哈蒙德(Mark Hammond)現在是微軟的總經理。他說：“荷蘭皇家殼牌公司(Royal Dutch Shell Plc)正在嘗試運用這個軟件控制鑽井設備，而施耐德電氣(Schneider Electric SE)正在研究如何應用該軟件控制建築物的電加熱和冷卻。

馬克·哈蒙德(Mark Hammond)

微軟還表示，該軟件可以很好地用於檢查電線、風力渦輪機的無人機、以及自動設備偵察（可在對人類來說很危險的情境下進行災難救援）。

微軟負責商業人工智能的副總裁Gurdeep Pall說，“構建這些系統的人很多都是機械工程師、電氣工程師等，他們不是人工智能專業的人。我們正在以一種可行的方式為這些工程師引入人工智能。”

這個軟件的特別之處在於可以讓工程師對自動設備的運行規則和標準進行設置，比如機器人手臂應該從哪裡開始，下一步應該做什麼等等。然後工程師們使用模擬軟件--來自微軟(Microsoft)或其合作伙伴--設置一系列數字課程。哈蒙德說：“這不是隨機的探索，而是在老師的指導下進行的探索。”一旦有了課程，系統就會自動完成教學和學習的過程，同時進行數百或數千個模擬。

微軟合作伙伴Fresh Consulting與幾個客戶正在合作，研究如何使用微軟的工具對設備和車輛進行編程，其中的一個客戶是工業設備租賃公司United Rentals。Fresh希望使用微軟的產品更好地控制緊湊型履帶式裝載機，這些裝載機需要在不平坦的地形和泥濘中工作。該軟件在建築和倉庫工作中也很有用。“這些都是骯髒、危險和枯燥的工作，而進行這些工作的人手一直不夠，”首席執行官“傑夫·丹斯說。

微軟表示，融合了人類經驗的力量和通過強化學習的人工智能有適應不斷變化的能力。例如，殼牌公司正在使用這些工具來教鑽井設備。哈蒙德說，殼牌可以通過人類專家制定的一系列規則，以老式的方式對鑽頭進行編程。但這需要很多時間，每次在不同的地形上使用時，都需要重新編程。強化學習系統（教機器如何玩視頻遊戲，並比人更厲害，也是這個系統），即“機器教學”可以學習如何面對變化做出調整的行為，不需要人為重新編程。哈蒙德說：“但是對於工業任務，與人類知識和指導相結合的強化學習效果更好。如果沒有人類的指導，強化學習系統系統可能會做出一些結論，其結論在現實世界毫無意義。”

這類軟件通常用於工廠、設備和工業應用，由行業內的公司而不是像微軟這樣的大型通用軟件製造商開發的。許多供應商都在致力於增強自主控制的系統。市場研究公司CCS Insight的分析師Nick McQuire表示：“亞馬遜正試圖利用物流和倉庫自動化方面的專業知識，向工業公司出售服務。亞馬遜和谷歌也在研究機器人的人工智能學習技術，並開發一些程序，承諾讓沒有人工智能專業知識的工程師能夠對複雜人工智能模型進行編程。”

微軟Pall說：“微軟並不是在與工業技術供應商競爭，而是希望與他們合作。”

CCS的McQuire說：“這是一個很大的市場，但就其複雜性和遺留系統而言，這是一個非常難以瞄準的市場，這將需要一些時間，但微軟已經開始針對這個市場對大量產品定位。”