今天，Alphabet的X moonshot部門（以前稱為Google X）啟動了Everyday Robot項目，該項目的目的是開發(fā)“通用學習機器人”。該想法是，其機器人可以使用相機和復雜的機器學習算法來觀察和觀察。向周圍的世界學習，而無需為每個動作編碼。

該團隊正在測試可以在工作場所環(huán)境中提供幫助的機器人，盡管現(xiàn)在，這些早期的機器人專注于學習如何分類垃圾。

最近幾個月，Alphabet的X團隊的Moonshot項目團隊一直在使用機器人對X公司辦公室初次使用的堆肥，回收利用和垃圾掩埋場進行分類。裝有輪子的機器人可以開車到加利福尼亞山景城辦公室的垃圾站點，并結合計算機視覺和機械臂對回收和垃圾分類。

今天的消息是Alphabet推出了Everyday Robot Project，這是一個月球，旨在使機器人在家庭或辦公室等環(huán)境中增強物理世界中的人類活動，就像計算機在虛擬世界中所做的一樣。每天的機器人項目已經(jīng)進行了多年，因為許多與Google AI合作的團隊成員于2015或2016年加入了Alphabet。

“在過去的幾個月中，我們的機器人已經(jīng)分類了成千上萬的垃圾，并將我們辦公室的廢物污染水平從20％降低到了5％，這是人們將物體放在托盤中時的情況，降至5％以下?！表椖控撠熑藵h斯·彼得·布隆德莫今天在一篇帖子中說?！拔覀兿胂笾械挠杏玫臋C器人還需要幾年的時間，但是我們期待在此過程中分享更多的機器人冒險經(jīng)歷?！?/p>

許多機器學習技術被用來創(chuàng)建系統(tǒng)，包括使用虛擬環(huán)境中的合成數(shù)據(jù)進行強化學習。

上個月，谷歌AI推出了ROBEL，這是一個基準和工具包，用于創(chuàng)建價格合理且功能強大的機器人系統(tǒng)。

Alphabet的垃圾分類機器人并不孤單。AMP Robotics為其人工智能實現(xiàn)了1600萬美元的投資，該AI使垃圾分類自動化。還有奧斯卡的垃圾分類計算機視覺系統(tǒng)正在公司園區(qū)內試用，麻省理工學院的系統(tǒng)使用觸摸來識別紙，塑料和金屬等可回收材料。

在過去的一年中，諸如Google，Nvidia和Facebook之類的公司已經(jīng)深入研究了機器人技術方面的挑戰(zhàn)，不僅是一種可以在世界范圍內工作的硬件的創(chuàng)建方式，而且還可以創(chuàng)建復雜的多模式AI系統(tǒng)。

Google在機器人技術上的最后一次認真嘗試始于2013年，該團隊由Android聯(lián)合創(chuàng)始人安迪·魯賓（Andy Rubin）領導。盡管該部門進行了一些引人注目的收購，包括波士頓動力（Boston Dynamics），但并沒有得到具體的證實，魯賓在遭到性騷擾指控后于2014年離開了Google 。不過，根據(jù)今年3月的一份報告，Google顯然將重心投向了機器人技術，其新型機器人也正在學習如何抓取機器人，但是Google的工作似乎與Everyday Robot的工作不同。

每天，機器人負責人漢斯·彼得·布隆德莫（Hans Peter Brondmo）告訴《連線》，他希望有一天能制造出一種可以幫助老年人的機器人。但是他也承認類似的東西可能還需要幾年的時間，所以目前看來，機器人在分類垃圾方面會越來越好。