只需一次漸進式演示，機器人一天就能學習 1,000 項任務。
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大多數機器人頭條新聞都遵循一個熟悉的腳本：一台機器在受控實驗室中掌握了一項狹隘的技巧。接下來是一個大膽的承諾：一切都將改變。我傾向於刪掉那些故事。自科幻小說出現以來，我們就一直聽說機器人將接管一切。但現實生活中的機器人仍然難以實現基本的靈活性。這次感覺不一樣了。
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埃隆·馬斯克 (ELON MUSK) 調侃未來的機器人行動
研究人員強調了一個里程碑，展示了機器人如何在短短一天內學習 1,000 項現實世界任務。 （機器人）
機器人如何一天完成 1000 項體力任務？
《科學機器人》雜誌上發表的一篇新報告引起了我們的注意。因為結果以最好的方式讓人感覺真正有意義、令人印象深刻，但又有點令人不安。這項研究來自於機器人和人工智能領域工作的學術科學家團隊。並解決了該領域最大的限制之一。
研究人員僅對每個任務進行一次演示，教會機器人在一天內學習 1000 項不同的物理任務。這些都是一些相同的動作：任務包括放置、折疊、插入、握住和操縱現實世界中的日常物體。對於機器人技術來說，這是一件大事。
為什麼機器人的學習速度總是那麼慢？
到目前為止，教授機器人執行物理任務的效果還不是很有效。即使是簡單的動作，也往往需要成百上千次的示範。工程師必須收集大量數據集並調整底層系統。這就是為什麼大多數工廠機器人會無休止地重複動作，一旦條件發生變化就會失敗。人類的學習方式不同。如果有人向您展示如何做一兩次某事。一般情況下你都能理解。人類學習和機器人學習之間的差距使機器人技術落後了幾十年。這項研究旨在縮小這一差距。
一款可以讓工作成為過去的新型機器人
這項研究背後的研究團隊專注於教機器人更快地學習物理任務並使用更少的數據。 （機器人）
機器人如何如此快速地學習 1000 項任務？
這一進步來自於教機器人從演示中學習的更智能方法。系統不會記住所有動作，而是將任務分解為更簡單的步驟。其中一個階段的重點是與物體對齊。另一個時期將討論互動本身。這種方法依賴於人工智能。具體來說，一種稱為模仿學習的人工智能技術可以幫助機器人從人類演示中學習物理任務。
機器人回收以前任務中的知識並將其應用到新任務中。這種檢索數據的方法允許系統概括信息，而不是每次都從頭開始。使用這種稱為多任務軌跡轉移的方法，研究人員在不到 24 小時的人類演示中每天訓練真正的機器人手臂執行 1000 項不同的任務。
重要的是，這不是在模擬中完成的。它發生在現實世界中。與真實的物體真實的錯誤和真實的限制細節很重要。
為什麼這項研究給人不同的感覺？
許多機器人論文在紙面上看起來令人印象深刻。但如果不在完美的實驗室條件下，它們可能會破裂。這個之所以脫穎而出，是因為它通過數千次實時啟動測試了系統。該機器人還被證明能夠操縱新物體。以前從未見過的概括能力是機器人所缺乏的。這是重複機器和改裝機器之間的區別。
AI VIDEO TECH 快速進行人形機器人訓練
機器人手臂通過單個人的演示來訓練日常動作，例如拾取、折疊和放置物體。 （機器人）
長期存在的機器人問題可能最終得到解決。
這項研究解決了機器人技術的最大瓶頸之一：從演示中學習效率低下。通過分解工作和重用知識，該系統與傳統方法相比，將數據效率提高了幾個數量級。這種飛躍很少在一夜之間發生。它表明，我們多年來一直在談論的充滿機器人的未來可能比我們幾年前想像的更近。
這對你來說意味著什麼？
更快地學習會改變一切。如果機器人需要更少的數據和編程，機器人將變得更便宜、更靈活。這為在嚴格控制的環境之外運行的機器人打開了大門。
從長遠來看，這可以讓家庭機器人學習新任務。從簡單的演示而不是使用專門的代碼它也對醫療保健、物流和製造產生重大影響。
從廣義上講，它標誌著人工智能的轉變。我們正在遠離華而不實的技巧，轉向以更類似於人類的方式學習的系統。並不比人聰明，它更接近我們日常的實際運作方式。
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庫爾特的要點
機器人一天學習 1000 項任務並不意味著你的家明天就會有一個人類助手。然而，它代表了幾十年來限制機器人技術的問題的真正進展。當機器開始像人類一樣學習時，談話就發生了變化。問題從機器人可以復制什麼轉向它們可以繼續適應什麼。這種變化值得關注。
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