上周，马克·扎克伯格正式宣布，他的公司将 从 Facebook 更名为 Meta，并将重点转向元宇宙的创建。
元宇宙的一个标志性特征将是在虚拟世界中创造“临场感”。临场感可能仅仅意味着与其他虚拟形象互动，并感觉自己身临其境于一个陌生的环境。或者，它甚至可能涉及为用户在虚拟世界中触摸或互动物体时工程化某种形式的触觉反馈（这种技术的原始形式就是你在玩 Wii 网球时击球后手柄会振动）。
作为这一切的一部分，Meta 的一个部门 Meta AI 希望通过使用一种名为 DIGIT 的机器人手指传感器和一种名为 ReSkin 的机器人皮肤，来帮助机器学习人类的触觉感知。
Meta 首席执行官马克·扎克伯格在今天的 Facebook 帖子 中写道：“我们设计了一种高分辨率触觉传感器，并与卡内基梅隆大学合作创造了一种薄型机器人皮肤。”“这让我们离元宇宙中的逼真虚拟物体和物理交互又近了一步。”
Meta AI 将机器人触觉视为一个有趣的研究领域，可以通过接收环境反馈来进一步提升人工智能。通过开展这项以触觉为中心的研究，Meta AI 希望在推动机器人技术领域发展的同时，也可能在未来将触觉融入元宇宙。
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Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 表示：“机器人技术是人工智能研究人员试图实现感知、推理、规划和行动完整循环，并从环境中获取反馈的交汇点。”LeCun 进一步认为，能够理解真实物体的手感，对于人工智能助手（如 Siri 或 Alexa）在未来帮助人类在增强现实或虚拟世界中导航至关重要。
DIGIT 的触感
目前机器感知世界的方式并不直观，还有很大的改进空间。首先，机器主要接受的是视觉和音频数据的训练，在接收味觉、触觉和嗅觉等其他类型的感官数据方面能力欠缺。
这与人类的运作方式不同。Meta AI 研究科学家 Roberto Calandra（他负责 DIGIT 项目）表示：“从人类的角度来看，我们广泛使用触觉。”“在机器人领域，触觉一直被认为是一种非常有用的感官。但由于技术限制，它的广泛应用一直很困难。”
研究团队在 一篇博文 中写道，DIGIT 的目标是创造一种紧凑、廉价且能够承受反复接触表面磨损的机器人指尖。它们还需要足够灵敏，能够测量表面特征和接触力等属性。
当人类触摸物体时，他们可以大致判断出触摸物体的形状并识别出它是什么。DIGIT 试图通过一种基于视觉的触觉传感器来模仿这一点。
DIGIT 由一个凝胶状的硅胶垫组成，形状像你的拇指尖，位于一个塑料方块的顶部。这个塑料外壳内装有传感器、一个摄像头以及排布在硅胶上的 PCB 灯。每当你用这个凝胶状的、形似独立机器人手指的硅胶触摸物体时，它就会产生阴影，或者在摄像头记录的图像中显示出色彩变化。换句话说，它感应到的触感是以视觉形式呈现的。
Calandra 表示：“你实际上看到的是你触摸物体的几何变形和形状。”“从这种几何变形中，你还可以推断出施加在传感器上的力。”
2020 年的一篇 论文 开源了 DIGIT 背后的技术，并提供了一些不同物体在 DIGIT 触感下外观的示例。DIGIT 可以捕捉其触摸物体的印记。它可以感知到硬币表面的细微轮廓，以及一小块魔术贴上锯齿状的独立齿。
但现在，该团队的目标是收集更多关于触觉的数据，并且他们无法独自完成。
因此，Meta AI 与麻省理工学院的衍生公司 GelSight 合作，商业化生产这些传感器，并将其出售给研究界。Calandra 表示，这些传感器的成本约为 15 美元，比市面上大多数触觉传感器便宜几个数量级。
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作为 DIGIT 传感器的配套，该团队还发布了一个名为 PyTouch 的触觉处理机器学习库。
Meta AI DIGIT 的硬件工程师 Mike Lambeta 表示，DIGIT 的触觉传感器可以揭示比仅仅观察物体更多的信息。它可以提供有关物体轮廓、纹理、弹性或硬度以及可施加力的深度信息。算法可以将这些信息结合起来，为机器人提供如何最佳抓取、操控、移动和握持各种物体（从鸡蛋到弹珠）的反馈。
ReSkin 的触感
Meta AI 与卡内基梅隆大学研究人员合作开发的机器人“皮肤”在某些方面是对 DIGIT 手指的补充。
Meta AI 研究人员在 一篇博文 中写道，ReSkin 是一种廉价且可更换的触觉感知皮肤，它使用学习算法使其更具通用性，这意味着任何机器人工程师理论上都可以轻松地将这种皮肤集成到他们现有的机器人上。
它是一块 2-3 毫米厚的板，磨损后可以剥离更换。它可以粘贴在不同类型的机器人手、触觉手套、臂套，甚至狗靴的底部，在那里它可以为 AI 模型收集触觉数据。
ReSkin 具有弹性体表面，这种材料是橡胶状的，按压时会回弹。弹性体中嵌入了磁性粒子。
当你对“皮肤”施加力时，弹性体会变形，并且随着变形，会产生磁通量的位移，这会被皮肤下方的磁力计读取。力会在三个方向上被测量，分别映射在 x、y 和 z 轴上。
该算法随后会将这些磁通量变化转换为力。它还会考虑皮肤本身的特性（其柔软度、回弹性）并将其与力进行匹配。研究人员已经教会算法消除环境磁场，例如机器人自身的磁信号或地球上某个位置的磁场。
ReSkin 项目的 Meta AI 研究经理 Abhinav Gupta 表示：“我们现在在计算机视觉和机器学习方面做得很好，能够理解像素和外观。常识超出了像素和外观的范畴。”“理解物体的物理性质，才能理解场景。”
LeCun 透露，这种皮肤可能对虚拟环境中的触觉反馈有用，当你触摸一个物体时，你可能会得到一些告诉你这个物体是什么的反馈。“如果你有这样一块人造皮肤，”他说，“那么结合执行器，你就可以重现人身上的感觉。”
当然，DIGIT 和 ReSkin 都只是触觉传感器的初步模型。
Calandra 表示：“从生物学上讲，人类的手指让我们能够捕捉到很多感官信息，不仅是几何变形，还有温度、振动。”“目前 DIGIT 中的传感器只给了我们几何信息。但最终，我们相信我们需要整合这些其他感官模态。”
此外，Calandra 承认，安装在盒子上的凝胶指尖并非完美的形态。在如何创造出像人类手指一样灵巧的机器人手指方面，还需要更多的研究。“与人类手指相比，这有所限制，因为我的手指是弯曲的，在所有方向上都有感知，”他说。“这个只有单侧的感知。”
对多感官“智能”元宇宙的期望
Meta 一直在加强其人工智能的感官库，以支持可能在 元宇宙 中有用的工具。10 月份，Meta AI 公布 了名为 Ego4D 的新项目，该项目捕捉了数千小时的第一人称视频，这些视频有一天可以教会人工智能驱动的虚拟助手帮助用户回忆和复现事件。
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LeCun 表示：“我们仍然在这里试图解决的一个大问题是，如何让机器像人类和动物一样高效地学习新任务。”机器笨拙，而且大多数情况下学习速度很慢。例如，使用强化学习训练自动驾驶汽车必须在虚拟环境中进行，因为它需要模拟数百万小时的驾驶、发生无数次事故并自我毁灭多次才能学会如何驾驶。“即便如此，它可能也不会那么可靠，”他补充道。
然而，人类只需几天就能学会开车，因为到青少年时期，我们对世界的模型已经相当完善了。我们了解重力，也了解汽车的基本物理原理。
LeCun 表示：“让机器学会这种世界模型，预测不同事件，并规划其行为可能产生的后果，这确实是我们部门的核心。”
同样，这是需要为未来能够与虚拟环境中的人类自然交互的人工智能助手进行完善的领域。
LeCun 表示：“例如，增强现实的一个长期愿景是虚拟代理，它们可以存在于你的增强现实眼镜、智能手机或笔记本电脑中。”“它会在你的日常生活中提供帮助，就像人类助手一样，这个系统将必须在一定程度上理解世界的运作方式，拥有一定的常识，并且足够聪明，不会让人觉得恼火。这正是所有这些研究的最终目标。”
