最近，日本工业机械巨头发那科(Fanuc)宣布，他们与英伟达(Nvidia)合作，为英伟达工厂的机械臂添加了“增强学习”能力，这意味着AI技术的浪潮即将席卷整个制造业——也就是工厂里枯燥乏味的大个子们。机器人我们的智商终于可以充电了！
说实话，这是一个飞跃！你知道，现在的一些工业机器人编程只能让他们高精度的完成单个任务，而一旦产品的生产工艺稍有变化，机器人程序需要完全重写，不仅耗时而且消耗大量科研力量。然而，机器学习可以使这些机器人在生产实践过程中不断学习，实现自我编程。这其中涉及的技术叫做“强化学习”，通过深度神经网络算法控制机械臂的动作，使其调整自己的行为，从而不断趋向于完成某个目标，比如拿起一个物体。这个过程可以通过大量的机器人一起工作，分享他们“学习”的知识来加速。
另外，NVIDIA内置的图形处理器实现了高速并行计算，特别适合深度学习。发那科会把英伟达的这个处理器放在机器人个人和控制工厂里的一切机器人在中央系统。因此，机器人学习得到的数据会被英伟达传送到这个名为“GPU超级计算机”的中央系统，学习模型会内化为机器人在表演动作的实践中，使用计算机视觉和深度学习。
对此，英伟达全球运营副总裁Masataka Osaki评价道:“投入度高的复杂型。机器人他们可以用各种方式完成各种任务，所以他们可以产生大量的数据，他们也需要强大的计算能力。"
其实发那科造的早很多。工业机器人它的应用非常广泛，包括汽车生产和电子。工业和食品生产。与此同时，发那科在机器人在云连接和机器学习方面的研发进度也很快。要知道，“强化学习”功能目前是机器人领域内一个相当一般的研究方向，谷歌曾经用这项技术创造了一个超人类的围棋AI“alpha Go”。像“AlphaGo”，让机器人通过手动编程很难控制对象或执行其他任务。
机器人学习专家,“事物大脑”的创始人Ashutosh Saxena认为，让工业机器人实现数据共享很重要:“早些时候，这种机器人的设计中没有考虑数据共享的功能。但是不得不承认，深度学习非常适合处理不需要人工编程的行为调整。"
“我们在人工智能学习社区和传统工业机器人制造商之间的合作已经看到了巨大的潜力，”负责亚利桑那州立大学。机器人学习实验室的助理教授杨说。但杨仍有一些担忧:“由于人们不参与编程，操作员很难知道系统是如何工作的。所以，在他们眼里，系统就是一个黑匣子。但是想象一下，如果有一天发生了什么事呢？所以我们还是要搭建一个所谓的交互界面，给自己留一些回旋的余地。”
此前，发那科曾与一家名为Preferred Networks的日本公司合作。公司共同发展“强化学习”；如今，它与英伟达的合作更加惊人。我们期待在未来，AI技术能更好地促进新一代。机器人R&D，促进工业在生产发展的同时，人类工作和家居生活的幸福感也会得到提升。