机器学习开启新模式 分布式机器人走进智能工厂

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从语音识别系统到自助停车等人工智能领域，“机器学习”的最新进展总能吸引大众的眼球。

所谓机器学习，就是让计算机在数据库中搜索特定模型从而获得新技能，以及让自主机器人对所处环境建立行为模型。传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。

但是，这种建模在集群机器人协同工作中变得非常复杂。这些机器人可能集体搜集到很完美的、但对单个机器人毫无用处的模型。针对这一问题，有研究人员进行了一个实验，在这个实验中，研究人员运用了分布式运算方案，这一方案优于目前流行的将数据聚合在单个位置的标准算法。

“单个计算机需要从巨型批处理数据库学习建模以处理难题，但在糟糕的处理方案出现时，它们通常会卡壳。如果小数据块被单个计算机预先处理再整合，最后建立的模型则很少出现卡壳现象。”麻省理工学院航空航无锡哪家医院可以治好癫痫天专业毕业生特雷沃·坎贝尔在与导师乔纳森·豪尔·理查德·科克马克劳林教授共同写的一篇论文中总结道。

为解海量决数据难题，谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。

什么是 Federated Learning？它的意思是“联合学习”，即能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning的方式下，把数据保存在云端，不再是搞大规模机器学习的必要前提。

而同样的数据处理难题也发生在深度学习领域。迄今为止的深度学习分析系统，都只能运行在单台服务器上；用例仅仅是不能通过添加更多服务器来扩展而已，这背后有些深层次的原因。

不过这一切都成为了历史。8月8日，IBM宣称，已找到新的分布式深度学习软件开发路线，不久之后深度学习负载分布式处理不再是梦。同日，IBM发布了其 Power AI 软件贝塔版，供认知和AI开发者打造更准确的AI模型，发展更好的预测。该软件将有助于缩短AI模型训练时间，可从数天乃至数周，缩短至数小时。

随着分布式机器学习、分布式深度学习的发展，分布式机器人开始走进智能工厂。分布式机器人控制系统可以减轻负担，提升本地化设备运行效率，未来工厂中分布式机器人将会变得更加重要。

分布式机器人是一项具有挑战性的工程，从AI的角度来说，工程师必需考虑机器人之间可以互相作用，机器人不是单独作业，需要对周边环境的变化作为反应。目前分布式机器人正处于初始阶段，或许要经历很长一段时间的发展，但总有一天它会成为智能工厂乃至智慧城市的重要组成部份。