微软教机器人思考

自人工智能的概念被提出，机器学习（learning）作为人工智能（AI）的核心，它的话题便如影随行。各相关领域都扎根于机器学习的优化、算法的精进，微软也一样，和科技同行们花了大量的时间对其进行探索和讨论，而今，微软谈论的是机器教学(teaching)。

“即使是最聪明的AI，也要经过很多学习才能完成现实世界中的复杂任务。因此AI需要在人们的引导下学习，这也让更广泛的用户能借助机器学习来完成复杂的任务，这是机器教学的意义所在。” 微软商业人工智能事业部副总裁Gurdeep Pall表示。

“机器教学”（Machine Teaching）让人类可以利用自己的专业知识和经验帮助AI将复杂问题分解成比较简单的任务，并为机器学习模型提供相关的重要线索，帮助强化学习算法更好地找到解决方案。通俗地讲，机器学习是给机器输入大量的数据，让机器能够摸索出其中的规律并找到解决问题的方法。而机器教学由人提供帮助，充当老师的角色，给机器人一些指导，告诉它其中的规律，在这个基础上机器学习，所以机器教学是机器学习的补充，也叫强化机器学习。

人工智能时代，我们的生活场景是这样的：工厂、风电场等场所对自动化系统的需求与日俱增，无人机在空中穿梭城市，机器人在地下矿井操作，微软希望开发出一款软件，帮助机械和化学工程师教这些智能设备如何做、去哪里以及如何确保安全，早在2017年微软研究人员就写了一篇关于这一想法的论文。

和亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)等其他大型科技公司一样，微软也在努力将研究人员提出的想法商业化，去年6月微软收购了生产该种软件的Bonsai（一家小型人工智能初创公司）。微软把其开发的软件和其研究部门的一些工作合并，该系统可以部署在微软的Azure公共云之上，并且现在正在扩大软件预览，以便更多潜在客户可以测试它。相比其他软件，消费者对这种软件是最熟悉的，因为它存在于自动驾驶汽车中，但微软计划对该技术在自动驾驶的应用的这部分市场留给特斯拉。

达美航空公司（Delta Air Lines Inc.）正在利用这项技术改善行李处理。

Bonsai的创始人兼首席执行官马克·哈蒙德(Mark Hammond)现在是微软的总经理。他说：“荷兰皇家壳牌公司(Royal Dutch Shell Plc)正在尝试运用这个软件控制钻井设备，而施耐德电气(Schneider Electric SE)正在研究如何应用该软件控制建筑物的电加热和冷却。

马克·哈蒙德(Mark Hammond)

微软还表示，该软件可以很好地用于检查电线、风力涡轮机的无人机、以及自动设备侦察（可在对人类来说很危险的情境下进行灾难救援）。

微软负责商业人工智能的副总裁Gurdeep Pall说，“构建这些系统的人很多都是机械工程师、电气工程师等，他们不是人工智能专业的人。我们正在以一种可行的方式为这些工程师引入人工智能。”

这个软件的特别之处在于可以让工程师对自动设备的运行规则和标准进行设置，比如机器人手臂应该从哪里开始，下一步应该做什么等等。然后工程师们使用模拟软件--来自微软(Microsoft)或其合作伙伴--设置一系列数字课程。哈蒙德说：“这不是随机的探索，而是在老师的指导下进行的探索。”一旦有了课程，系统就会自动完成教学和学习的过程，同时进行数百或数千个模拟。

微软合作伙伴Fresh Consulting与几个客户正在合作，研究如何使用微软的工具对设备和车辆进行编程，其中的一个客户是工业设备租赁公司United Rentals。Fresh希望使用微软的产品更好地控制紧凑型履带式装载机，这些装载机需要在不平坦的地形和泥泞中工作。该软件在建筑和仓库工作中也很有用。“这些都是肮脏、危险和枯燥的工作，而进行这些工作的人手一直不够，”首席执行官“杰夫·丹斯说。

微软表示，融合了人类经验的力量和通过强化学习的人工智能有适应不断变化的能力。例如，壳牌公司正在使用这些工具来教钻井设备。哈蒙德说，壳牌可以通过人类专家制定的一系列规则，以老式的方式对钻头进行编程。但这需要很多时间，每次在不同的地形上使用时，都需要重新编程。强化学习系统（教机器如何玩视频游戏，并比人更厉害，也是这个系统），即“机器教学”可以学习如何面对变化做出调整的行为，不需要人为重新编程。哈蒙德说：“但是对于工业任务，与人类知识和指导相结合的强化学习效果更好。如果没有人类的指导，强化学习系统系统可能会做出一些结论，其结论在现实世界毫无意义。”

这类软件通常用于工厂、设备和工业应用，由行业内的公司而不是像微软这样的大型通用软件制造商开发的。许多供应商都在致力于增强自主控制的系统。市场研究公司CCS Insight的分析师Nick McQuire表示：“亚马逊正试图利用物流和仓库自动化方面的专业知识，向工业公司出售服务。亚马逊和谷歌也在研究机器人的人工智能学习技术，并开发一些程序，承诺让没有人工智能专业知识的工程师能够对复杂人工智能模型进行编程。”

微软Pall说：“微软并不是在与工业技术供应商竞争，而是希望与他们合作。”

CCS的McQuire说：“这是一个很大的市场，但就其复杂性和遗留系统而言，这是一个非常难以瞄准的市场，这将需要一些时间，但微软已经开始针对这个市场对大量产品定位。”