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机器人界的素质教育，是时候该普及一下了

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年01月27日 22:07

每次看到人类训练机器人，我都会很困惑一件事，那就是在如此残酷环境中培养出来的技能，到底能在现实世界中用上几回？

像是狠狠从背后踹它一脚，让它倒地后再爬起来；让两个机器人斗殴在地上疯狂摩擦；又或者是在十几米的高台不停地跳高高……有事吗？？？

这么对待重金打造的机器人，先不说画面“不忍直视”，修理损耗难道不要钱的吗？

后来我明白了，这跟目前的技术路径有关。深度学习就是要进行大量的实践和训练，才能不断优化算法，直至机器人能够应对真实世界中各种各样的状况。

理论上讲，只要时间足够长、预算无上限，猴子也能用电脑写出文学著作，更何况是算力逆天的机器。

但，这跟我们普通人又有什么关系呢？我们能否在有生之年用上（而且买得起）可靠解决问题的机器小助手呢？一万年太久，我们只争朝夕好吗？

最近，伯克利和谷歌大脑最新开发的强化学习算法——soft actor-critic（SAC），或许有望改变一下训练机器人的古早思维。

今天我们就来聊聊，SAC会如何改变机器人的“成材之路”？

为什么想要一个rio的机器人，这么难？

在介绍SAC这个新算法之前，有必要先解释一下，是不是一定要有更好的机器人算法呢？或者说，这个算法到底能够改变什么？

这要从机器人在现实世界中遇到的挑战来解答。

首先，是目前的训练方式，决定了机器掌握新技能的速度还远远不够。

传统的机器学习算法，每次执行新任务时，都需要对原型设计进行参数调整，有的还需要重新收集数据进行训练，这就使得机器新技能所需的总时间迅速增加；

其次，现实场景中的无数意外，都有可能让机器出现故障。

真正在使用机器时，无论出现什么问题，比如断电或者网络延迟，机器都会以“死机”来应对危机。如果每次都要以“重启”来恢复作业，那应用机器人的价值何在？

以上都是效率问题，传统训练方式带来的成本困境，更是令研究人员愁到秃头。

无论是训练人员人为制造bug的暴力操作，还是执行器在种种复杂环境下的高频抖动，都会给硬件带来极大的磨损。这是机器人吗？这是钞票粉碎机啊！

当然，人类也不是没有想过办法。比如让机器人打游戏啦，设计仿真环境啦，这些努力都大大减少了对现实训练的依赖，但归根结底，都无法替代现实环境的多样性和随机性。最重要的，还是得打造一套专为现实世界机器人“量身定制”的算法。

真实世界的机器人，到底需要怎样的算法？

那么，这样一套算法应该具备哪些属性呢？

至少需要有这样几个关键要素：

1. 良好样本复杂性。提供给算法的训练样本数量越多，机器获得数据标签的时间成本也就越低，返回的误差也更小，在强化学习中的表现自然也就越出色；

2. 没有敏感的超参数。为了提高机器学习的性能和效果，往往需要对超参数进行优化，但在现实环境中，自然是参数调整越少越好。算法就需要最大限度地减少调整超参数的需求；

3. 异步采样。真实世界中，难免会出现数据流终端、推理延迟等问题，要让机器在“重启”阶段也能够保持一定的持续性和稳定性，就必须将数据的收集和训练在确保在最小化的多个独立线程中进行。

4.动作平滑。为了防止大幅度动作或震动损坏硬件，因此，时间上具有关联和连贯性的探索就变得尤为重要了。

简单总结一下，如果我们相信未来真实世界中的机器人不可或缺，那么，要求它用无限长的时间、无限多的投入、无数次的碰壁去掌握这样那样的本领，显然不太明智。

如何让它自己进行有取舍、有现实意义的训练呢？SAC应声出现。

SAC成功的秘诀，就是心大

说了这么多，正主终于出现了。那么。究竟什么是SAC？

SAC，全称是Soft actor-critic。从名字不难看出，SAC也是基于Actor-Critic算法的逻辑，即actor（玩家）随机表演，critic（评委）随机打分，互相制衡下追求更好的表现（reward）。

不同的是，SAC对参数的态度十分“温柔”，它会自动权衡预期收益（最大化回报）和探索深度（最大化的不确定性），然后自动学习不是将其视为需要调整的“超参数”，从而获得最优策略。

这样带来的好处是，训练样本多样，还不需要频繁调整参数，学习效率高了很多。即使遇到最差的实验环境，也表现良好。

这就像是以前机器需要在人类亲妈的“呵护”之下，点灯熬夜穷经皓首地做奥数题，以期成为“数学神童”。如今学会了劳逸结合奋发图强，拿下高考高分就一本满足了。显然，后者才是大多数普通机器的榜样和人类家长应该有的期待嘛。

具体表现如何，有请来自“伯克利小学”的三位机器人同学现身说法：

第一个向我们走来的是Minitaur，一个带有八个驱动执行器的小型四足机器人。在前进时，往往借助控制器追踪四肢的摆动部位，观察好各种角度以平衡腿上的力度。如果没有有效的训练策略，很容易失去平衡而摔倒，摔多了钢筋铁骨也会坏的啊。

不过，在掌握了新的学习方法之后，由于训练时将数据的不确定性最大化，Minitaur不需要任何额外的学习，就可以驾驭绝大对数平衡性的干扰。

第二位是非常灵活的“三指手”同学，它的任务是用手旋转“阀门”，使彩色挂钩朝右。但阀门上安装了一个小型电机，受力会自动复位。因此，每转一次，阀门的初始位置都会被随机重置，使得机器必须重新感知当前的阀门方向。这个任务需要感知预测，并精准地控制9个伺服电机关键来完成，非常具有挑战性，但我们的“三指手”依然顺利完成了任务。