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未来机器人更加智能:自主学习 资源共享

导读: 一般来说,让机器人做人类工作的最好方法就是,模仿。与其教机器人应该做什么,不如让他看人类怎么完成任务,并依样画葫芦照做就是了。但这个方案在现实生活中要求大量的数据,并必须提供更加准确的模型:这不是一个“老师”就能够完成的。

  OFweek机器人网讯:如果机器人需要独立运作,那么它们就需要放下他们的“自尊”像其他同伴寻求帮助。至少华盛顿大学的电脑科学家是这样想的,他们认为机器人应该通过众包的方式学习不同的任务。如果这个研究成功了,机器人将能够更快的学习完成日常生活中的任务。

  人类的生活圈子不适合机器人工作,它们更喜欢能够被预测的事件,所有物体也应该在特定的位置上。但是这和人类生存的环境完全不同,人类的生存环境是混乱的,难以预测的。这让机器人很难操作家电、厨房用具等,机器人可以学习这些任务,但教学的过程非常的漫长。

  一般来说,让机器人做人类工作的最好方法就是,模仿。与其教机器人应该做什么,不如让他看人类怎么完成任务,并依样画葫芦照做就是了。但这个方案在现实生活中要求大量的数据,并必须提供更加准确的模型:这不是一个“老师”就能够完成的。

  华盛顿大学的团队开发了一种新方案,叫“目标基准模仿机制”(goal-basedimitation),这个计划包含让机器人了解任务目标,并观察操作者的动作,并自己计算完成该方案的模型,以及完成该方案的时间。

  但该计划创新的地方在于,与其让一个机器人大量地学习人类的动作,不如所有机器人建立网路社群。其他机器人将参考其他机器人的数据,这个数据是庞大的,它们能够利用、分析这些数据。

  该研究团队让机器人重组乐高积木,重建出车子、树、乌龟、蛇等图形。他们首先让人类建立一个乐高模型,并要求机器人重建它们,但机器人做不到。所以该团队在众包网站上让更多人组建模型,根据网上的模型,机器人选择了最佳的方案,并重建了模型。

  该团队负责人RajeshRao说:“我们希望能够创造一个方法,让机器人能够从全世界的方案里找到解决方法。这比传统的一对一指导来的有效率,并且更加准确。”

  该团队在今年的IEEE上展示了自己的成果,并且他们会在这方面做更加深入的研究。

责任编辑:qwert
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