為了能讓機器人干更多活，NVDIA 打算教會它主動學習的新技能

如今機器人和人工智慧技術的發展可謂日新月異，而人類研究機器人的目的之一，就是為了讓機器人能夠替代人類，去完成一些枯燥無味且高度重複性的工作。

在今年 3 月份，沃爾瑪超市已經在美國嘗試引入一種貨架機器人，它能夠自動掃描並檢查貨架中商品的在庫信息，又或者是及時提醒服務員哪些商品出現了標價或位置出錯的狀態，據說效率會比手工檢查高 50%。

（圖片來源：Pittsburgh Post-Gazette）

然而就目前的技術來看，這種工業機器人想要投入市場使用，仍然需要先做一些特定的編程規則，而且關注的只是單一領域中單一類型的任務。一旦場景出現變化，機器人就需要再次從頭開始學習整個任務，最終投入的成本可能還不如直接聘請一位新員工來得划算。

雖然機器人理解現實世界的方式與人類有所區別，但理想狀態下，我們還是希望機器人能夠和正常生物一樣，用 「手把手來教」 這種更加直觀的方式，讓它能夠自主學習並理解工作流程。這一點相比學習道德標準要簡單得多，而且對於沒有技術基礎的商戶來說也更有價值。

近期 NVIDIA 在機器人與自動化國際會議上展示的產品，就向我們展示了這種可能性。

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我們能從機器人攝像頭的視角中看到，機器人模仿人類的流程，將各種不同顏色的方塊按順序堆疊在一起。雖然看上去並沒有什麼特別，但這個機器人此前並沒有接受過 「按黃綠藍順序擺放方塊」 這一特定任務的訓練，也就是在沒有經驗的情況下完成了目標。

根據 NVIDIA 研究人員 Stan Birchfield 表示：「一方面，機器人確實非常適合執行重複性的工作；但另一方面，它們也很難應對突發情況，尤其是那些超出任務範圍的工作。」

「如果沒有專業技術人員在場，普通人如何讓機器人去執行一個它從未涉足過的新任務？這顯然不符合我們對機器人的期望。機器人想要幫助人類，就需要理解人類所做的事情，不僅是學習示範任務，更需要懂得預判下一步的操作。」

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在合成數據、深度神經網路和域隨機化演算法的幫助下，NVIDIA 研究人員希望人類只需要在機器人面前示範一次，就讓機器人完成感知、規劃和執行這一 「模仿和學習」 的流程，讓機器人能夠理解只演示了一次的新任務。

就拿剛才這個實例來說，如果是一個發生在超市中的場景，貨架上的商品散落一地，服務人員上前整理並重新擺放好，機器人通過觀察就能理解並學會這一操作，之後的工作只需要交給機器人來做就好了。

除了 NVIDIA 的探索，去年 OpenAI 也推出過一個類似的機器人自主學習系統，同樣是希望機器人能夠直接在演示中學習新任務，並立即應用於現實中的場景，但後者是藉助 VR 手段來訓練機器人。

看來要不了多久，被機器人搶走飯碗這件事，又得成為檯面上的熱議話題了。

題圖來源：IBTimes UK

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